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题 目 卫星云图推导云迹风的研究
4 D2 Y$ z0 v* \3 R1 K摘 要:2 ]" x, f/ o+ ]8 b& Q
本文针对卫星云图推导云迹风的问题,首先对卫星采集的灰度矩阵数据进行预处理,- E; [/ o$ j; ?
并通过坐标变换将其投影到经纬度坐标上,经过等距节点插值方法,形成新的灰度矩阵,
1 y& X) Z% \, E! ~, k并以此数据为依据,分别建立了基于相关系数法和基于灰度梯度以及边缘特征匹配的风
7 ~3 ^) E1 H) s* P矢场度量模型,对相应的坐标点进行了风矢量的计算以及等压面的求取。
4 k7 q% `( T8 Z6 @7 }针对问题1,首先对地球和卫星建立空间几何模型,求取灰度矩阵行列号对应于地
% h# Q7 u# E! y% F' }$ Q4 Y0 ^球经纬度的推导公式,然后对卫星采集的灰度数据进行降噪滤波处理,并根据海岸线经
' N; ~4 r$ h0 f, B, d纬度经过公式反推得到其在卫星云图的位置坐标,最后画出带海岸线的卫星云图。7 b+ c7 I( f- U! ~" ?% O I
针对问题2,首先经过坐标变换和节点插值形成投影平面上新的灰度矩阵,然后针" Z3 X; E5 p# F) O3 E) P ?
对窗口大小和搜索范围固定的特征匹配模式,使用相关系数法建立风矢场度量模型,并5 }5 K) [' U3 h/ k8 r
加入图像预处理、云块识别、相关系数阈值检验、风矢质量检测和连续性检测等环节,
& {! _+ Y& E$ c4 z C对指定位置上的风矢进行了计算,并进行了各处理环节的有效性分析。& z+ ?( A, V: q `$ M/ w
针对问题3,根据图像窗口匹配和特征匹配两种匹配类型,分别采用基于灰度梯度# C1 s$ e# `: m' r# w, l& t
的风矢场模型和基于图像边缘特征提取的风矢场模型进行建模。采用Sobel 算子对图像1 }! b; ?: d G% j' s& D3 r. @
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
. S# Y: S! j( K" b/ G8 ]) z+ b针对问题4,以16×16 像素块为计算单位,对各像素点的温度值进行再处理。对各0 |. ]& }3 q/ r! P5 P
云块进行温度直方图分析,并计算能够表征云块整体云顶特征的加权平均温度,然后对& \" {/ ~5 Q/ J' f) E* E
云块内所有像素点进行温度调整,在通过对照温度数值预报文件,得出各风矢点的等压
9 ~. J, q- X& o% x0 M1 a面。7 s/ R0 ~* v2 J% s( M
关键词:坐标变换,相关系数法,风矢计算,自适应窗口,灰度梯度 h' I( q, ]% q1 ?" W0 m2 U
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D10422033曹李马.rar
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