气象卫星云图统计特性的研究

本文研究了气象卫星云图的灰度分布、信息熵、冗余度、二维傅里叶谱、一维及二维自相关函数以及卫星云图在差分域中的一些统计特征。结果表明,卫星云图的一维自相关函数不满足负指数单调下降的规律,不能用一阶平稳马尔科夫过程描述;云图的灰度分布具有一定的空间相关性,其空间频谱主要集中在空间频率较低的区域,差分图象的相关性明显减弱,但仍具有一定的冗余度,因此可以通过选择适当的方法对差分图象进行压缩编码而不丢失图象的信息。     

基于关键帧的双流卷积网络的人体动作识别方法

针对视频序列中人体动作识别存在信息冗余大、准确率低的问题,提出基于关键帧的双流卷积网络的人体动作识别方法.该方法构建了由特征提取、关键帧提取和时空特征融合3个模块构成的网络框架.首先将空间域视频的单帧RGB图像和时间域多帧叠加后的光流图像作为输入,送入VGG16网络模型,提取视频的深度特征;其次提取视频的关键帧,通过不断预测每个视频帧的重要性,选取有足够信息的有用帧并汇聚起来送入神经网络进行训练,选出关键帧并丢弃冗余帧;最后将两个模型的Softmax输出加权融合作为输出结果,得到一个多模型融合的人体动作识别器,实现了对视频的关键帧处理和对动作的时空信息的充分利用.在UCF-101公开数据集上的实验结果表明,与当前人体动作识别的主流方法相比,该方法具有较高的识别率,并且相对降低了网络的复杂度.     

从熵原理得出的稳定层云的云滴谱方程

通过对层云的云滴大小的分布观测,揭示了其滴谱常里单峰偏态分布。这种谱的经常出现,表明它是一种优势谱。它的稳定性,从统计物理角度看也表示云体处于一种平衡态,而平衡态则对应某种熵达到极大值。 本文指出的熵是云滴表面自由能所对应的熵。文中用熵极大原理导出了稳定层云的云滴谱方程(公式11),並且用资料证实了这一理论与事实相符。     

纹理分析法识别静止卫星红外云图和监测汛期强对流天气系统

根据空间灰度共现矩阵纹理分析原理,制作卫星红外云图纹理分析法系统。选取50幅2003～2004年甘肃西部汛期对流性降水的FY-2红外云图,进行纹理特征量的计算和统计分析,并用甘肃省肃北县2004年6月29日18时的FY-2冰雹云的红外云图为个例进行检验。结果表明:该系统能够有效提取反映对流云团纹理特征的参数值;汛期强对流云红外云图的能量值接近1,比惯性矩和熵的特征量大2个量级。     

大气边界层湍流温度序列的信息熵分析

利用大气边界层内近地面的大气湍流温度时间序列，运用功率谱分析、信息熵分析等方法，分析了大气边界层内近地面的大气湍流特点，并对稳定层和不稳定层的大气湍流进行了对比。结果表明，信息熵和功率谱指数是区别稳定层结和不稳定层结大气边界层湍流特征的指标，对造成两者之间的差别做出了对应的解释。     

二维傅里叶变换在露点仪镜面图像偏移修正中的应用

图像式露点仪在采集镜面图像时由于温度波动和振动冲击会使采集图像发生偏移,本文针对偏移造成露点图像识别率低的问题,基于二维傅里叶变换的空间位移性,建立相对关联函数(RCF)对偏移量进行计算和修正,通过寻找其能量分布在低维空间的峰值响应,从理论上推导了偏移量的计算方法,并结合实际设计了算法。将算法应用到露点图像识别中,通过实验测试和对比分析表明该图像偏移检测方法精度较高,可行性好,对熵值法的识别准确率提高有明显的作用。     

近30年我国气候变化的不稳定性及其与农业生产的关系

引入信息论中熵值分析方法，利用全国七大区１９６１－１９９０年的气象和产量资料，讨论了近年平均气温，最高气温，最低气温和降水量的熵值时空变化类型。详细分析了我国气候变化的不稳定性，在此基础上，定性讨论了气候波动与农业气象灾害的关系及其对农业产量的影响，并分区建立了产量与气象要素熵的回归模型。     

气象卫星云图数据的高效无失真压缩

在综合分析气象卫星云图数据高效无失真压缩方法的基础上，将二维DPCM预测器加反射型熵编码器用于各种灰度类型的气象卫星云图的无失真压缩，使压缩比与运算速度得到了较好的折中，实用效果较好。     

河南省年平均气温的时空分布及变化特征

采用EOF分析、气候突变分析、最大熵谱分析、倾向率等多种方法,对河南省1961-2005年的年平均气温进行时空特征分析,结果表明:河南省年平均气温空间分布由南向北递减;第一主分量代表了河南省年平均气温变化的时空特征,显示出全省气温变化具有高度的一致性;1994年为气温变化的突变点,其后气温增温明显;时间序列具有4 a、5.5 a、2.4 a的变化周期。     

宁夏雾日和霜日的变化趋势分析

利用1961～2012年宁夏22个气象台站逐日天气现象、能见度、相对湿度资料,采用气候倾向率、趋势系数、最大熵谱分析、突变分析等方法,分析了宁夏各区域雾日数和霾日数的空间分布及变化趋势。结果表明：宁夏雾目数、霾日数均呈南北多、中间少的空间特征,但雾日数南部最多,而霾日数北部最多。近52a来,雾日数除南部山区呈不显著的减少趋势外,其他3个区域均呈增多趋势,而霾日数各区域均呈显著的增多趋势;另外,二者均有明显的阶段性演变特征,1961—1980年为明显偏少阶段,1981～2000年为波动变化阶段,2001年以后为明显偏多阶段;雾日数具有较明显的准7．5a,4．3a周期振荡,霾日数具有较明显的准4．6a、3,0a周期振荡;各区域雾日数与霾日数均未发生突变现象。