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题 目 卫星云图推导云迹风的研究
) u$ M8 K+ q( h( i' F. _" M摘 要:
/ H9 A" ]5 M! r1 _* c4 i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* e$ E$ [9 [$ e) Z& T2 G
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,
! ~' L1 E- ]# ]4 i5 e% P' k# c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
# ~- J& X; p5 Y' ?* L) j0 Q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。# R# x$ J* Q6 @, y6 J
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
7 e e! T& A5 u7 J- X3 ^2 M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6 w" V+ i1 c8 t4 G/ S4 J3 W* I- Q/ c
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。
, X/ h) Z: h7 l. \4 F+ [$ S0 c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
* o) y* k' {7 p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) h R: g [+ x. g3 p) h2 s+ H5 O
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, A* l+ P; M1 f6 o
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。
; E) P9 a% Q8 f9 }- z; p a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1 w& F; u2 C9 {- ?, _, d* _
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
# e7 I/ b: j: O' Y8 g灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
1 _4 S2 I! h2 @ c, q. F$ B# t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
$ [) v" M) }' W9 P; a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! B) N/ Z6 }" N& N
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
/ d9 a$ [% P( n6 `& C# C- k: G面。
/ b" a+ l" Q/ @$ I J/ | A8 v9 R$ D; c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" ]$ G/ I0 g9 w5 }
* p4 G5 A* S- u9 h* f0 D
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