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题 目 卫星云图推导云迹风的研究; Q) W$ B$ B* b, e: P4 t, C* @; u
摘 要:1 {/ z' ]- ]1 @( S: m: m; f
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,' {& A. n; I! v0 O" b
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,/ Z0 x8 P5 E- ?: ^# D
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
; W# `: Q, V6 E& E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。
) E1 n) c V8 U! U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
. C& S. E1 b, a, U& K, _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
" _, }( Q% K( R4 R s4 O% g% @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。
6 x0 ?1 d, u( ~1 y4 `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/ }6 N( v. a2 j6 ?
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3 J* ~: _% i+ [0 g
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 F/ {1 c$ ?
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。4 v6 k" c% I; g' m
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6 ]) \, F1 W" S5 O q; Y. I
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 |: e I- x9 t; O/ d: v1 ]- h
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
5 p: R* t0 X& M+ 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5 T; Z8 b, S5 a% C! k) ]6 x
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 g$ r4 V+ j+ I1 V0 H3 m6 m% z" o4 R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
" o! b/ d. `) ?( t& r面。
8 w+ c; [% L, X% {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- z# _0 j, C: q2 L! S, i6 H" J
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