基于卫星云图的风矢场度量模型与算法探讨

madio

题 目 D:基于卫星云图的风矢场度量模型与算法探讨
摘 要：
根据云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几云的运动来推导风原理就是对一幅图像上进行连续几跟踪，然后计算在这几幅图像的观测时间内云移动距离和方向跟踪，然后计算在这几幅图像的观测时间内云移动距离和方向跟踪，然后计算在这几幅图像的观测时间内云移动距离和方向跟踪，然后计算在这几幅图像的观测时间内云移动距离和方向.本文主要对云的识别和追踪进行了分析建模，主要内容为：
问题一：建立以球心为原点，指向同步卫星x轴，球心指向北极点为z轴，xoy-平面为赤道的直角坐标系，球面的探测点坐标满足{ 为按步进角， 行扫描角 ，由此确定灰度矩阵中每个像元对应的经纬度，经计算得到指定像元对应的经纬度结果为:
 500行500列经纬度：(32.7405, 46.4851)
 500行501列经纬度：(32.7353, 46.5696)
# j' c6 I% }9 n) f$ E, x" N' ^ 500行502列经纬度：(32.7302, 46.6538)
8 D: o- j( H# t& u2 \2 s$ k0 ^* t* Y8 n再根据{ √ 将海岸线经纬度坐标转换成灰度矩阵像素的行列值，据此作出了带有海岸线的卫星云图。
% g! s8 q, ^+ I# \2 F2 h问题二：首先使用阈值剔除法识别云，将阈值小于150全部剔除；之后是本文创新点，小波频谱法匹配.传统的傅立叶相位法不能反映时频关系，而小波
- 2 -
6 f) N: T. d, O  |/ r) H# k变换有时频局部化特点.本文使用了Haar小波函数，对初始云块与目标云块分别做小波变换和去噪，对云块做频谱匹配，同时利用方差、能量特征再做匹配，从交集中依据设定的原则确定目标云块.计算了指定范围内的风矢，在指定的5个经纬度处的计算结果为：
纬度
0 D  ?7 s' g9 k* m% [2 r9 f3 ~经度
角度（北顺）
速度（米/秒）
: Q5 Q! l$ K9 M( _* K8 s: W26.05
% E# E: R  n3 P8 m. m# {52.01
8 D1 ]' r. X  c- F+ x& J) D% X' v237.85
17.07
26.03
6 }  c* d, W/ p4 ?' p$ ^1 O53.03
221.45
! p! z4 w0 l6 [7 X# `3 b13.73
7 O" g  P9 ], a9 |; O/ ]* O3 v26.02
54.03
3 ~6 K# _1 t' }2 X# n, H272.68
2 I! @, ^& |; o* k9 V1 B7.44
26.01
57.06
163.64
4 U) v$ S9 b( ~7 e# l14.11
) H% c) F# W! N+ m$ k26.01
58.04
  s+ K1 n* X) O4 k266.09
, D0 x1 U" O/ A2 {3 J, Z% V+ _$ \10.17
问题三：本文根据局部灰度均值的变化方法来选取窗口大小和搜索范围，对中心点窗口尺寸进行不断扩张，比较扩张边缘的灰度均值与中心点附近的灰度均值，以此确定尺寸.在容许足够的灰度变化下，保持了云块的稳定性.比较固定窗口尺寸的方法及自适应风矢数据，差别并不大即题设给窗口16×16个像素，搜索范围限定为64×64个像素是合理的.
问题四：根据非零风矢所处的经纬度确定其对应灰度矩阵的行列，根据灰度与温度的对应关系获得该云块处的温度，从全球温度数值预报文件中获得该经纬度点不同等压面对应的温度，找到离地面最近的且与该云块处温度最接近的两个等压面，再利用线性插值： 𝑃 𝑃 𝑒𝑣𝑒 [38 𝑝] 𝑉 𝑝 𝑉[𝑐𝑒𝑖 𝐴[𝑖,𝑗] ] ∗ 𝑃 𝑒𝑣𝑒 [38 𝑝] 𝑃 𝑒𝑣𝑒 [37 𝑝] 𝑉 𝑝 𝑉 𝑝
2 e/ b/ y: j  W! w获得该风矢所在的等压面值.
关键词：关键词：关键词：小波变换，相位匹配，相位匹配，相位匹配，Haar函数，函数，卫星云图卫星云图
& m8 _) f' g, f7 Z( K
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2013-7-30 05:55 上传

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