云观测是气象日常业务重要内容之一,包括云状、云底高、云量三个要素。其中对云底高的量测一般分为目测和器测两类方法,前者具有因人而异,主观性强、观测较为简单、定性;观测频次少,不能全面、连续反映天气现象情况;后者虽然可以量测云底高,但它们缺乏客观评价的试验条件。因此,根据气象日常云观测业务的需求,本文采用摄影测量技术量测云底高,专门研制出一种基于CCD非量测相机的云底高立体量测仪以及针对该量测仪的特殊标校控制场,同时还针对获得的单站云图像数据,将其拼接为全天空云图,进一步拓展了云底高立体量测仪的应用范围。本文研究内容及创新点如下:1)研制了基于CCD非量测相机的地基云底高立体量测仪该量测仪是以两台相距一定距离的“一体化高速智能球型摄像机”为核心,同时还包含置平系统、通讯系统和视频采集卡等附加装置。该量测仪最显著特点是通过步进电机的控制,实现了将“天空控制点”引到地面,降低了成本,为其大规模推广提供了可能。2)建立了东、西、南、北和天顶五个方向的检校控制场为了检校云底高立体量测仪转角的系统误差、内方位元素和畸变系数,按照15cm、20cm、40cm间隔在东、西、南、北和天顶五个方向布设了773个标志点。同时为了便于在量测仪检校时,实现标志点的自动提取,设计了标志点的形状、大小和结构。3)研究了云底高立体量测仪的快速检校方法为加快云底高立体量测仪检校时标志点的快速提取,研究并实现了标志点的自动提取技术。它采用了Canny算法、八邻域跟踪技术和最小二乘椭圆拟合方法。最终,根据自动提取的标志点点位,采用直接线性变换和单像空间后方交会算法对云底高立体量测仪进行粗检校,根据标志点误差,重新调整其图像坐标,直到图像中每一个标志点的点位误差小于0.2像素。4)在自适应分层匹配的基础上,实现了精确的云底高量测在云底高计算过程中,为提高图像匹配的精度,首先详细研究并实现了Retinex算法的云图像增强,提高了图像匹配的效果;然后,根据自适应分层图像匹配算法确定同名点。具体过程是:首先将云图像分为3层金字塔结构;然后在顶层金字塔采用SIFT匹配;二级金字塔采用基于Forstner特征的匹配方法;底层金字塔图像,对所有获得的同名点采用单点最小二乘匹配算法以获得子像素的精度。同时为了保证量测仪运行的稳定性,推导了单独模型相对定向直接解公式。5)研究了全天空云图的拼接方法针对所获得的全天空36幅云图像,首先研究了将云图像根据其方位角和俯仰角转换到统一的以焦距为半径的球面空间,并推导了从像平面→球面→水平面的正、反公式;其次为减少云图像的重叠,减少运算量,加快图像拼接速度,研究了根据图像的方位角和俯仰角,对云图像的水平投影进行半径方向和切线方向适当裁切;最终对裁切后的云图像,采用加权平滑的方法拼接,获得了全天空云图。该论文有图102幅,表25个,参考文献154篇。