Detection and forecast of convective clouds using MSG data for aviation support

机译：使用MSG数据为航空支持检测和预测对流云

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Convective clouds are among the most dangerous meteorological phenomena for aviation because they are responsible of the presence of thunderstorms causing heavy rains, hailstorms, lightnings, wind shear, turbulence and icing phenomena. For this reason it is crucial to detect and early forecast them. In the present work different algorithms have been implemented for reaching this aim using Meteosat Second Generation satellite data and comparing brightness temperatures of two satellite images in different channels. In addition convective clouds have been simplified in order to report on board only the relevant information about hazardous areas to be avoided during the flight and to reduce the information weight. In order to provide forecasts in the following 24–48 hours, the algorithms developed have been applied to synthetic satellite images produced by the radiative transfer model RTTOV, a model simulating the radiances and brightness temperatures as they could be seen from satellite.

机译：对流云是航空中最危险的气象现象之一，因为它们对雷暴的存在负责，雷暴导致大雨，冰雹，闪电，风切变，湍流和结冰现象。因此，检测并尽早预测它们至关重要。在当前的工作中，已经采用Meteosat第二代卫星数据并比较不同频道中两个卫星图像的亮度温度，实现了不同的算法来达到该目的。另外，对流云得到了简化，以便仅在机上报告有关飞行期间应避免的危险区域的相关信息，并减轻信息权重。为了在接下来的24-48小时内提供预测，已将开发的算法应用于由辐射传递模型RTTOV产生的合成卫星图像，该模型模拟了从卫星可以看到的辐射度和亮度温度。

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来源
《IEEE International Workshop on Metrology for Aerospace》|2015年|301-305|共5页
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作者
Rillo Valeria; Zollo Alessandra Lucia; Mercogliano Paola; Galdi Carmela;
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