卫星云图推导云迹风的研究（包含完整程序代码）

madio

题 目 卫星云图推导云迹风的研究
摘 要：
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，
: W4 k! z. a% N  H$ C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，
4 I. M+ Q/ R) d8 k. \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
  f1 s1 U: y% s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。
: ?( w8 F9 S0 X% E( ?( p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
% g. X2 z6 }$ h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
  _- `9 ]7 d/ g' Z( Y/ 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。
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
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 u4 S5 H1 y) [: {  J) @9 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，
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。
, }2 ^% Z6 E# R) ?7 \2 X% j0 ]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
, C: y9 t; M/ w# p! U. v8 r- Z' v3 R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
灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
: D% S$ a1 V) c* X4 M* B( |, V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
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
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
面。
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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