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[2012D题优秀论文] 基于卫星云图的风矢场度量模型与算法探讨（包含完整代码）

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发表于 2013-7-30 06:05 |只看该作者 |倒序浏览

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题目基于卫星云图的风矢场度量模型与算法探讨
摘要本文讨论了基于同步轨道卫星云图灰度图的地球经纬度换算方法，并基于此模型介绍了最大交叉相关系数法、标准差窗口调整算法、SURF搜索算法和联合自适应算法等多种算法对风矢场的度量和计算。首先，建立了地球的理想椭球模型，这个理想椭球由地球的一个经过南北极的椭圆截面绕南北极的连线旋转而得到。使用解析方法，推导出灰度矩阵元素行列号对应于经纬度坐标的双向换算公式。根据海岸线经纬度数据，在实测云图上标出海岸线。基于本文的经纬度坐标换算模型，我们讨论了计算风矢量的云导风方法模型。在云迹风的计算过程中，使用最基本的最大交叉相关系数算法，求解在特定时刻，各个点处的风矢量。在该方法中，窗口大小的选取中缺少灵活性，固定窗口大小不能保证选取最合理的示踪云和在合理的范围内进行匹配点搜索。在此基础上，建立了基于标准差的自适应调整窗口的算法模型。在图像匹配的过程中，我们仍然使用交叉相关系数函数，因此，此方法是最大交叉相关系数法的一个改进。根据选定示踪云区域的标准差值，自适应地调整示踪云窗口的大小，从而达到更理想的匹配效果。确定搜索区域时，使用基于SURF(Speeded-Up Robust Features)[8]技术的搜索区域大小调整方法，自适应地寻找匹配区域。通过比较这三种方法所得误差函数，证明了后两种算法的有效性。当将标准差窗口调整算法和SURF搜索算法进行比较时发现，这两种算法性能优势存在不确定性。当区域中特征点较多时，基于SURF的搜索算法有较好的模误差和角度误差性能；反之，SURF的搜索算法就有更大的误差。因此，为了在不同的云层环境下，都有较好的匹配性能，我们将这两种算法联合使用，得到了一种称为联合自适应窗口及搜索的算法。该算法在性能上是最好的。根据温度与灰度值、压强的对应，求出给定点的压强值，计算等压面。

关键词：云导风坐标换算最大交叉相关系数自适应 SURF误差函数