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题 目 卫星云图推导云迹风的研究. ?! L& Y: c1 i+ A
摘 要:
) e' n) `- M* k3 D) ?3 G+ G# Z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,2 F5 E- ]3 A% d0 T' w
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, g* U4 Q4 c/ W" x
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
: K, _4 C1 f! ~& ?: y4 {: l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。( M0 s7 E. o9 `6 u" c8 g
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
5 Z, ~3 s: A. F7 e Y9 b8 Y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& g# j* m7 J: |
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 q$ p' z6 L# R7 L6 H$ y$ D
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
" R, z4 Q# [& f& e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! f% H$ _; j2 Z$ T k0 J
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,; [/ k4 O3 N3 o/ W/ b0 D
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$ G9 U0 k7 j( t
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# `9 E, Z. S2 k. W
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: N. _/ V" Z( A
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。; |# P/ N$ o7 U* l0 |* 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
: Q, y. D4 D5 u9 _# n, x2 u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0 i5 \* K8 T0 x, H! l7 y: u
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
& Y$ D' Q2 e& j9 b5 K) K6 ~. y/ m面。
% m2 D. L8 s; m. U3 H- l1 r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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