多時期向日葵8號衛星影像進行雲像元追蹤

雲是天氣變化的徵兆，也是用來預測天氣的重要資料，所以天氣雲圖在氣象預報中是必定出現的資訊。雲相態及種類、雲頂的溫度、高度及氣壓的變化等資訊都可推估雲的發展及降雨。若要分析雲頂溫度、高度及氣壓的變化，首先必須追蹤雲像元的移動、生成及消散。地球同步氣象衛星隨著地球的自轉運行，可提供大範圍且高時間解析度的影像。先前多功能運輸衛星2 號(MTSAT-2)每30 分鐘提供一張影像，遇到訊號干擾則會延長到一小時更新，而較小的對流雲可能在30 分鐘內就生成到消失， 衛星雲圖很難辨識，移動速度較高的雲也不易追蹤。2014 年由日本氣象廳發射的向日葵8 號（Himawari-8）衛星已於2015 年七月正式發送訊號，它不但增加頻道至16 個，也提升時間解析度到10 分鐘，甚至可對小範圍區域進行2.5 分鐘解析度的觀測，因此自動雲追蹤演算法也成為可能。本計畫提出發展像元等級的自動雲像元追蹤演算法，我們將利用粒子群聚演算法(particle swarm optimization)及自組織映射類神經網路法(self-organization map neuralnetwork)，將雲視為群體，雲像元視為粒子或神經元，追蹤雲的移動及雲像元的相對運動，以便後續分析雲頂特性的變化，做為預測天氣的參數。