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题 目 卫星云图推导云迹风的研究# A6 U2 U% {: E- T) l+ u: M2 d
摘 要:
/ T, p8 Y% u# ~+ I. F- J" P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,/ }/ w, ^4 @) \" _3 X" y
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," f' H6 u3 Q2 F |% n/ U/ N
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, @1 x/ j l* j7 y3 L. F
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。: L# M u: `" f1 X# F6 s
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
" @/ Y/ z% {+ [9 p+ m6 \4 u% s0 ?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, G4 T7 z Q3 x5 D0 h
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。
9 p8 l( E. ~. M I6 e& ^0 Q. C' P _5 G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
( P$ S( m) z$ `. z7 H W5 b4 ]. H1 M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/ X5 |2 j# f+ A8 S Y8 v. O! U
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,
' R' ~& ~5 t3 x5 E# I+ y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。
0 E5 s$ n2 V- z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
# R8 [7 T# ]# v# r4 R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# | _4 a! T* t& A
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
; ~0 y2 D- m0 W9 a _- f `$ k* p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4 K3 {: o+ c% c" W4 V
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
: m% w- V$ h( @: {! h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2 A/ c) p! z! b' [3 t! B; P
面。
1 s; t4 K/ M# F" g+ z# T8 ^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7 R: @: z+ B, f4 x0 i5 i1 l
1 M( V2 Y: q7 V0 y: `5 y
1 U% v5 z. H; k: h7 p- E6 @
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