卫星云图模式识别小波分形特征量分析

本文采用小波分析中的小波包函数对卫星云图进行分解和小波包系数重构,并结合分形分数维计算,提取卫星云图的分数维,分析不同类型的云系分数维的主要特征,来实现卫星云图的模式识别.     

卫星云图模式识别小波分形特征量分析

本文采用小波分析中的小波包函数对卫星云图进行分解和小波包系数重构，并结合分形分数维计算，提取卫星云图的分数维，分析不同类型的云系分数维的主要特征，来实现卫星云图的模式识别。     

Shapley-模糊神经网络方法在华南台风卫星云图的长时效滚动预测中的应用

为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。      

利用JPEG-LS 高效无损压缩气象卫星云图数据

气象卫星数字遥感云图数据量庞大 ,信道传输和存储均要付出很高的代价 ,对其进行数据压缩不仅十分必要 ,而且可产生实际的经济效益。卫星云图作为资料保存 ,必然要求压缩是无损的 ,许多气象业务也不希望在压缩过程中有任何信息丢失 ,在这种情况下只能采用完全可逆的信息保持型编码。然而 ,从信息论中的率失真理论可知 ,信息保持型编码的压缩能力是有限的。如果压缩与还原过程是在通用计算机上用软件实现的 ,对处理速度也会有一定要求 ,进一步限制了算法的复杂度。因此 ,卫星云图数据的高效无损压缩 ,在理论上和技术上都有一定难度。卫星云图…     

气象资料的图像编码和数据压缩试验

本文采用分形基图像编码结合皮亚诺扫描方法对数字化天气雷达回波和卫星云图资料进行了压缩编码，压缩比达９－１９，平均相对误差为１０＾－３－１０＾－２量级，重构图像能保持原图像特征，具有好的视觉效果。     

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。     

一种神经网络的云图短时预测方法

依据6hT213数值预报产品的资料,采用EOF展开和人工神经网络等方法,对卫星云图短时预报方法进行研究。首先对卫星云图灰度值样本序列进行EOF展开,将提取出来的时间系数作为建模的预报量,以数值预报产品的物理量场作为预报因子,建立人工神经网络预测模型。将预报得到的时间系数与空间特征向量进行时空反演,实现对未来6h云图的预测。预报方法的独立样本试验证明,预测结果与实际云图的主要特征基本吻合,尤其在预测云图的大体分布和发展趋势上得到了较好效果。     

基于最小二乘支持向量机的副热带高压预测模型

采用EOF时空分解、小波频牢分解和最小二乘支持向量机（LS-SVM）交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解（EOF）方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向龟的时间系数（方差贡献96.2%）,采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS-SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1~7 d的副热带高压活动,对10~15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。     

基于小波包分解和形态学融合的地基云图边缘检测

采用一种基于小波包分解和数学形态学融合的边缘提取方法用于地基云图的边缘检测．首先对图像进行基于小波包分解的边缘提取,然后对图像进行数学形态学的边缘检测,最后利用图像融合技术对两幅图像进行融合得出最优边缘图像．通过Matlab软件验证和比较,表明该方法实际使用效果较好     

夏季短时降水滚动预报方法的研究应用

卫星云图和数值产品综合应用，开辟了降水预报新思路。中提出用数值产品动力场和红外辐射差判断大粒子区法对云图进行消空的技术方案，结合统计学中的概率配对法，建立了客观的降水预报方程。业务应用表明，此方法对卫星云图的应用效果有较大改进。     

利用云导风矢量的台风中心自动定位

文中提出了一种利用云导风矢量图进行台风中心自动定位的方法。云导风矢量通过对具有一定时间间隔的两幅相关卫星云图进行模板匹配而得出。模板匹配就是根据已知模式的图像在一幅陌生图像中寻找对应于该模式的子图像的过程。根据气象知识 ,台风云系运动的特点是中心平移量大而自旋很弱 ,且台风中心与台风云系整体的移动方向一致 ,因此求出云导风矢量图中与台风整体移动矢量大小和方向一致的矢量集合的最密集区 ,经过数学形态学处理后便得到台风中心     

Satellite data reduction using entropy—preserved image compression technique

In this paper, three techniques, line run coding, quadtree DF (Depth-First) representation and H coding for compressing classified satellite cloud images with no distortion are presented. In these three codings, the first two were invented by other persons and the third one, by ourselves. As a result, the comparison among their compression rates is given at the end of this paper. Further application of these image compression technique to satellite data and other meteorological data looks promising.     

气象卫星云图的分形编码研究

将Ｊａｃｑｕｉｎ基本的自动分形图像编码方法与方块编码（ＢＴＣ）方法结合起来,研究一种新的图像编码方法,并针对气象卫星云图的特征,设计卫星云图的数据压缩方案,实验结果表明,在保证重建云图质量的前提下,与基本的自动分形图像编码方法相比,编码时间和压缩比有显著改善。     

极轨气象卫星自动地标导航方法

该文实现了一种极轨气象卫星的自动地标导航方法。地标导航能够纠正由于姿态而引起的定位误差。首先根据当前轨道遥感卫星图像中海洋、陆地、河流等地物特征能量的概率分布情况,利用全球模板,建立地标库,然后通过最大相关系数方法计算地标偏移量,从而获得姿态偏差,之后利用计算得到的姿态偏差对遥感卫星图像重新导航,获得地理定位结果。利用FY-1D扫描辐射计的遥感数据对方法进行检验,结果表明:该文所提出的自动地标导航方法可以有效纠正由姿态而引起的定位误差,达到像素级的定位精度。该方法能够突破传统地标导航方法需要丰富的遥感卫星历史资料的限制,拓展传统地标导航方法的适应范围。该方法已在我国2008年5月发射的新一代极轨气象卫星FY-3号上得到应用,并将在下一代静止轨道气象卫星FY-4号上进一步开发。     

基于生成对抗网络和卫星数据的云图临近预报北大核心CSCD

利用风云四号气象卫星A星(FY-4A)红外云图,基于生成对抗网络方法,提出了红外云图外推预报模型,实现了华东区域未来3 h的云图预报,预报的时空分辨率分别为1 h和4 km。结果表明:该外推模型预报的云图可较好描述云团移动、发展和减弱趋势,对研究区域内云团的强度、位置和形态得到较为理想的预报效果。为了验证提出的云图外推模型的有效性,将其与光流法和轨迹门控循环单元模型进行比较。对比试验结果表明:该云图外推模型具有最优的预报效果,说明使用生成对抗网络进行云图外推具有较好的可行性,能有效应用于气象业务中监测云团的生消和移动并提前预警灾害性天气的发生,为天气预报提供重要的参考依据。     

多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验

卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础.选用1992~1994年和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS红外云图建立了云系模型库, 云系分类样本3079个, 包含16类云系, 云系分割样本2764个.利用云系分割样本集进行神经网络试验, 训练集为从32幅云图中抽取的484个样本, 测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本, 神经网络模型训练正确率达到98.8%, 测试正确率为86.4%.用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验, 结果经专家判识, 正确率达到90%以上.本文的工作表明:用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的. 卫星云图自动分割系统的输入是GMS红外云图, 输出是分割出的每一个云区, 同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积, 并保留了原始图像数据.在下一步的云系识别过程中, 可以在此基础上进行云系分类识别试验.     

基于卫星云参数的短时降水动态估测方法

利用实时FY-2静止气象卫星红外云图和区域中尺度地面自动监测网加密降水资料,通过对云图进行参数化处理,采用动态相关方法分析长波红外分裂窗双谱组合、长波红外水汽双谱组合、亮温面积等各类卫星云参数与不同级别降水强度的关系,寻找当时与降水强度的最佳相关云参数化因子建立短时降水动态估测模型,并利用实时最新降水估测模型对未来3 ...     

区域扫描模式下风云二号气象卫星姿态求解方法

针对风云二号气象卫星区域扫描模式下姿态求解问题,提出了分别基于区域观测图像、姿态预报和粗-精姿态关系模型3种不同的卫星姿态求解方法,并分析了它们的适用条件。利用FY-2E卫星获取的2013年7月8—14日的图像进行模拟分析,姿态计算结果表明:利用基于区域观测图像方法求解的姿态对区域观测云图进行定位,误差保持在2.5个红外像元以内,该方法适用于连续区域观测情况;利用基于预报的姿态求解方法对未来24 h内区域观测云图进行定位,平均误差达到1个红外像元,该方法适用于临时启动区域观测时前24 h的区域云图定位。利用粗-精姿态关系模型方法求解的姿态对区域观测云图进行定位,最大误差为4.9个红外像元,前24 h平均误差为3.6个红外像元,该方法可以在无精姿态数据时对区域观测图像进行应急定位。