Texture-based algorithm for the removal of residual clutter and anomalously propagated echoes

Ground clutter characterization and elimination in mountainousterrain -M. Gabella and R. Notarpietro,2002


算法基础:地物和异常回波的空间变化程度大于气象回波。

数据准备:单仰角雷达反射率,也可拓展为组合反射率。

技术实现:

Step1:“spatial-proximity” filter 空间连续性滤波

选取5*5网格点,判断中间点和周围点的阈值(tr_var)差异,如异常给予异常标记;

tr_var选取:代表降水回波场的空间连续性,分析其多尺度的统计特征(例如空间傅里叶功率谱spatial Fourier power spectra,普适的结构函数generalized structure function,moment-scale analysis,Harris et al., 2001)

选取variogram-based by Germann and Joss (2001),认为即使是1小时的中尺度对流系统,代表1km分辨率的雷达距离库Bin,周边分布8个像素点,其变化的反射率值不超过6dBZ。

采用5*5的网格点(好于3*3的网格点),选择合理的阈值(例如3 dBZ< tr1<9 dBZ, 6<np<10)对于滤波的结果不会剧烈起伏。(Np表示像素点多少)


Step2: test of compactness

判断临近的非零值的点,因为其可能是受旁边或对角的值(地物)影响。

比值R:选取范围内的总像素  /  目标像素及其评估范围内的像素数目的比值

地物的 R常接近于1,阈值 tr2 选择稍微大于1,可以去除地物杂波。

对于小的孤立的强回波单体Cell,算法会误判,所以阈值选取1.3,Np>11。


Clutter detection using the Gabella approach

http://wradlib.org/wradlib-docs/latest/notebooks/classify/wradlib_clutter_gabella_example.html

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