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题 目 卫星云图推导云迹风的研究) s. A; u1 C: E* Z/ a j2 ?9 L
摘 要:
! d& ^ p! A1 Y& {; a+ }! z1 O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,' J) J9 K- ~" L1 ?' B2 t
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,
8 i3 [) f) ]' u, a7 y0 D6 m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5 _6 Z8 i6 P3 @2 q/ [; ?' `- L9 x
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。 ^* U3 F9 \/ @) Z+ ]
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
8 B5 X$ m7 u. _/ s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
7 K* L5 C L; } D* B8 z5 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。+ p' l7 z) P r* n# q! w! |7 ~
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
8 K" Z' ^6 S3 y4 t3 {) x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7 w0 |% W8 Q) T* c' y: v2 C
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,! w! M; d6 S$ h3 K2 V6 L
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。
7 D7 V) l' a! x0 l3 z' }$ C$ ?1 N; q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
5 m3 \1 x2 O; a9 j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$ F Q- j+ K! z! K4 H+ p+ i
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
4 D8 d5 ?; v% K- \9 A8 y* T/ M( U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: o {7 B# d, N; Z
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
$ U, ]. ^0 m1 x. `5 g/ Y7 `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* U3 Y5 F; l+ D- P4 r& q
面。
5 x- o* ]( w5 d( |; y. M. Z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
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