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题 目 卫星云图推导云迹风的研究3 V! j/ M5 s# ]8 r1 u/ p& u
摘 要:# N0 [: e6 T, y4 S0 g! r% s) @* G
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,6 O$ ]5 h6 o- b- k( I/ L& J: c, `5 j
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,
! x" D5 n6 t. L# u. \1 x; b' [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" A' z8 e; @8 Z/ i$ b3 u+ u
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。
7 H0 m2 ^# X6 K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! {8 z* a8 a: m% f1 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
: M7 J, ~( l' w% |( N1 q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。
- l( E5 N- d. u3 m5 x. A( t/ F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; p+ u4 |# f$ Z% M! u% t
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, I+ _4 I, O7 u. T4 l
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,7 A2 h: P, g3 d
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' Z( @8 l# @" F& E% Y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" ?- r5 r8 [) Z% u5 i0 o
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
9 r# y: F0 f# m6 h: y; O灰度梯度分类。从而自适应确定窗口大小。
* z! K" L& a I6 Q) ^8 G$ M) E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
+ w, f" ~9 D" Q1 f% D; m4 a+ L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7 X5 g- J7 M% x
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
1 {8 U2 n" D; E5 Z面。
# H. L9 e5 c" ]. O6 z9 v5 @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
8 X$ B, Y2 U- b3 j/ d* p0 N( `# Q0 q6 R$ V5 ^
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D10422033曹李马.rar
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