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题 目 卫星云图推导云迹风的研究& Y3 l7 e" C, T
摘 要:6 U: l: t3 L5 n
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,/ \( z( \* k! p% `! Z4 e( X. i
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,
' V4 y" ?2 a- A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
" z& b6 m' H0 @3 Y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。
; {, _# I7 }' J E# 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
+ j+ a; _, @! E# D( v& O: f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
' Z' q1 x3 Z- o% J9 X- }( ]% b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。
$ T; l$ F2 M& Y* g( H* G' M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
, w' M' y8 T4 g- u, }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0 d( t5 Z0 W9 B( S 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,
2 w* j1 ^' ?! L4 S) T3 w; ]2 m4 ^3 P f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。: N" @4 ]/ g' d3 b9 S
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
' H& g( ~6 M3 e/ `8 ^5 c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7 @$ q6 P U' r+ n: x
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。, k5 ^% b0 z0 A
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* m8 b( Z* y2 B+ H; m
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" }; L6 z1 ~: ~8 w
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- x; b$ L0 `. }
面。3 l/ H7 z, X( l7 y2 d& Y
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
2 z$ P( R6 y. \" ^6 B3 i5 i3 V* q5 F! y1 @( A" f! E
V. S" k. i& E, I
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