冰雹是主要气象灾害之一,冰雹云的发生发展具有突发性,移动迅速,生命史短等特点,目前,预报员多采用多普勒雷达回波的系列产品对其监测和预报。雹云的发生发展具有规律性,雹云的回波强度及形态特征具有某些特殊性,这些是人工预报的直观视觉依据,也是本文展开基于冰雹云图像特征的自动识别研究的基础。目前,围绕冰雹系统识别的研究工作多在机理分析、预报因子、主观建模等方面展开,而基于多普勒雷达回波反射率图像的冰雹云体特征及雹云演变规律的自动识别方法的研究尚未见到相关报道。数字图像中,被识别对象的形态特征的自动分析多用于和医学相关的领域,所研究的对象多为刚体或有固定形状,其各个部分之间的相对运动不很明显,而冰雹天气过程的云体内部相对运动比较剧烈、层次不是很分明且不同部分之间过渡缓慢,这就使已有的形态特征提取方法以及运动体跟踪方法对雹云而言不十分有效。本文就雹云的自动识别问题在如下方面提出新的思路和解决方案并取得满意结果:1.首先,对冰雹云雷达图像展开模式分析,并就典型雹云的特殊形态和特定组成构建了一种三层模型,即云体核、以核为中心的主体层和主体外侧的过渡层。在这三层模型中,其核的强度高、主体层呈钩状、过渡层极窄。2.为提取雹云模型中主体层钩状特征和过渡层的梯度特征,构建了一种“探针”模型,并成功设计出基于“探针”模型的雹云形态特征和梯度特征的提取算法;进而,采用支持向量机的方法训练出用以识别雹云的分类模型,该模型在测试集中表现出来的较高的识别率表明雹云模型的合理性和所提特征的有效性。3.为尽可能提早预报,从雹云发生发展规律的角度展开了对时间序列图像的跟踪分析,提出了一个能够提取雷达反射率图中冰雹云动态发展规律的算法模型,与上述特征提取思路不同,该模型主要反映云体的移动速度、方向以及云体的发展、碰撞及复合等。4.将回波反射率图数据与径向速度图数据相融合,提出了一种去除超折射噪声的简洁而有效的方法。以上研究所涉及算法均已编程实现,并在样本测试过程中表现出较强的稳定性和良好的测试效果。