711b雷达回波图像的网络传输

文章介绍了７１１ｂ型雷达回波图像进入气象信息服务网络的处理方法和过程，为形象展示雷达回波的发展移动，对雷达回波图像进行了动画处理。     

中小尺度强对流天气的雷达回波图像生成方法

为生成复杂环境下的优质雷达回波图像,减少目标信息缺失现象与相对成像误差,提出基于中小尺度强对流天气的雷达回波图像生成方法。采用可最大限度保留雷达回波特性的傅里叶插值法,形成空间分辨率均匀的雷达回波三维规则网格数据;基于改进变分贝叶斯理论,实现中小尺度对流天气雷达回波图像超分辨重现,生成雷达回波图像。试验结果表明,该方法处理后的中小尺度强对流天气雷达回波范围与原图相似度高,可最大程度留存雷达回波信息,该方法能够生成清晰的雷达回波图像,且不存在目标信息缺失现象,相对成像误差极小。     

天气雷达回波区域拼图实现方法

针对目前天气雷达存在型号繁多、开机时间不定等问题，提出天气雷达回波图像功率、时间、空间的归一处理方法，将不同雷达的回波图像归一化，为拼图提供统一的数据源，利用重叠区域回波技术构成组网雷达回波图像，采用球面投影技术，得到较为理想的天气雷达区域回波图。     

天气雷达图像数字化传输系统

天气雷达图像数字化传输系统对天气雷达回波信息进行数字化、视频积分、坐标转换等处理。采用普通音频电话线路作为传输信道。具有彩色显示、软盘记录、数字打印等功能。本文介绍了系统结构、原理和特点,并较详细地阐述了设计思想和处理方法。     

双流机场2006年夏季雷暴的多普勒雷达回波特征分析

本文利用2006年夏季5～9月双流机场36次雷暴的多普勒雷达回波图像,结合天气形势,分析并总结了各种天气形势下多普勒雷达回波的特征。发现系统性雷暴的强度回波形状为一大片层状云降水回波中带有块状或条状较周围强度更强的CB云回波;热力性雷暴的回波形状为边界清晰的块状或带状回波,且块状回波居多。找到了各种天气形势下雷暴云生成的源地和切入本场的方位:系统性非冷锋雷暴切入本场的方位主要是西南方,冷锋雷暴切入本场的方位主要是东北方和西南方。热力性雷暴的产生源地有62%在龙泉山脉一带。得出了雷暴云的移动方向与500hPa引导气流相一致的结论,并对于监测低空风切变的位置和高度作了一些尝试和分析。重点分析了7月6日雷暴发生时的多普勒速度回波图像特征。     

回波识别跟踪预报的SMR方法

本文利用数字化雷达t1、t2两时刻的回波数据，经过图像预处理，提取特征面积、强度、位置等基本特征S、R描绘子、矩不变量M等多个特征量，采用多级识别技术、质量控制手段和新的轮廓跟踪方法（简称RMS法）经多阈值综合分析，并据风场连续性原理，用加权平均法等预测下一时刻回波移动位置，最后给出强降水区的预报图。经检验预测精度达80％以上。     

新一代天气雷达回波强度异常分析与处理方法

根据新一代天气雷达回波强度在线定标修正原理,结合新一代天气雷达(CINRAD/要SA和SB)回波强度接收和定标及发射功率在线测量信号流程,对雷达回波强度出现的异常现象进行了详细分类和分析,总结提出了新一代天气雷达回波强度偏强、偏弱、回波面积减少等异常问题的分析思路和处理方法,列举了有效解决雷达回波强度异常故障的案例.结果表明:采用这种方法能提高处理新一代天气雷达回波强度异常故障的时效性和可靠性.     

基于骨架的线状对流系统客观量化识别算法研究

本文将计算机图形学骨架概念应用到气象学领域,发展了回波图像预处理、骨架修剪处理以及长宽比量化处理技术,该方法能自动识别出雷达回波拼图中符合气象学标准的线状对流系统（quasi-linear convective systems,QLCSs）。首先结合2016年黄淮地区一次双QLCSs过程给出了基于骨架的QLCSs客观量化算法的具体技术流程,然后利用该方法对2016年6月安徽地区的QLCSs进行客观筛选,并进一步量化识别QLCSs的移动特征,结合灾害天气实况与主观识别进行对比评估,结果表明:结合气象学标准改造的骨架图像识别算法,较好保留了气象回波形状信息,在准确量化对流系统长短轴的基础上,实现QLCSs的有效识别。而获得的量化移动矢量等特征,一方面可应用于致灾QLCSs的分类研究,为开展长序列统计及致灾机理分析提供个例识别方法和量化特征,另一方面也为QLCSs的短临监测预警业务提供新的思路。     

雷达强度数据中的阵风锋特征统计和自动识别

利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反映回波带平坦性的计算方法实现定量分析窄带回波分布异同功能。根据回波带径向波形特征判断径向波形的波宽、波峰个数、波峰阈值和波形双边梯度等特性,实现阵风锋径向波段识别。在对反射率因子图像预处理基础上,结合回波平坦性测试方法和阵风锋径向波形识别算法达到自动识别阵风锋回波的目的。识别效果表明:回波带平均值5 d BZ的独立阵风锋回波识别准确率达87%以上,回波带平均值10 d BZ的混合型阵风锋回波识别准确率达89%以上。对弱阵风锋识别成功率仍较低。     

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。     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

基于雷达产品的人工增雨作业指令实时计算软件

将图像处理技术应用于增雨作业目标云的自动识别中,设计并实现了人工增雨指令实时计算软件.解析雷达产品数据,将雷达产品作为极坐标表示的图像像素的集合;利用四川盆地地区适宜增雨作业云系的雷达回波特征统计分析结果,通过区域分割、区域标记等图像处理方法识别出作业目标云,确定作业目标位置;结合作业点的地面位置和作业工具,科学计算出具有作业条件的作业点和作业指令的相关参数,极大地提高了人影作业指挥的自动化程度.     

华南前汛期暴雨C波段雷达特征应用研究

运用广州白云机场C波段雷达回波强度及径向风资料对华南前汛期强降水过程进行雨带降水估计及其移动特征预测.C波段雷达在雨量充沛地区的强降水背景下,尽管回波强度被衰减,但是近距离范围内其探测云雨精细化结构的能力较强.所采取的雷达数据质量控制系列处理,能够保留雷达数据原有特征,有效滤去杂波和噪声并缓解雷达低仰角数据杂波多、体扫面上沿径向远近高度差较大的问题,并对降水估测提供了技术保障.最优化雷达Z-I强降水估测方法基于单次过程体扫信息,具有计算简洁快速的特点,但是同一体扫面上云状差异对最优化方法参数值比较敏感,混用相同参数,影响降水估测效果.对同一体扫面上雷达云状回波进行区域划分,并选择对应测雨站点,做最优化参数分别确定,有效改善最优化雷达降水估测,提高了C波段雷达在机场近距离范围的应用效果.运用雷达体扫时间分辨率高的特点,识别雷达径向风辐合线以及强回波中心位置,并分别应用外推法预测雨带走向、移速等,验证效果良好.     

利用MATLAB实现CINRAD/CC雷达回波三维显示

基于MATLAB对CINRAD/CC雷达基数据文件进行读取和解析,并利用Matlab的图像处理技术对雷达产品进行三维图形的建模和着色,将不同仰角、不同类别的雷达产品形成以三维坐标表示的图像像素集合,实现了CINRAD/CC多普勒天气雷达反射率因子、径向速度、谱宽等产品的三维显示。三维显示的雷达回波产品可通过旋转控制任意改变视角,可以方便、直观地充分观察各仰角层次、各方位角度雷达回波的细节和空间分布情况,便于快捷、直观地了解回波的三维结构特征。     

农作物主要生长参数自动观测技术综述

农作物生长参数是描述作物生长和评价环境条件（包括农业气象灾害）对作物生长影响的重要数据,也是预测产量、指导农田管理的重要依据。介绍作物覆盖度、发育期、株高等主要生长参数国内外自动观测技术的研究进展及应用,探讨相关技术的原理、方法、可行性及局限性。分析表明：利用CCD图像传感器实时获取作物图像,采用计算机视觉及图像处理技术能更精准、快速、直观、动态获得作物覆盖度、发育期、形态、叶面颜色等实况特征,还可作为卫星遥感大面积作物长势地面验证及更进一步开展作物病虫害、作物营养供给情况自动监测的基础,具有广阔的推广前景。     

天气雷达回波图象数据压缩方法

文中介绍了一种天气雷达回波图象数据压缩方法，采用微分尖锐化的方法确定回波强度各分层的廓线，再用最小距离法和动态坐标追踪法对廓线点进行排序，并对数据进一步压缩。对回波图象数据压缩之前，应用掩膜滤波法对回波区边缘平滑，使保持原图的主要结构特征。使用这种数据压缩方法，压缩后的数据仅为原图象数据的7%左右，即数据压缩率为93%。     

教学机器人综合实验平台设计与研发

为了提升机器人工程专业学生综合实践能力,本文设计了一款集机、电、控、图像处理于一体的教学机器人实验平台,将机器人机械结构设计、运动学分析、运动控制、图像处理等技术有机融合,不仅提供了机器人关节装配及实物图演示实验,易于学生理论联系实际深入掌握机器人机械结构及工作原理,而且基于开放的控制实验平台,能够完成机器人的运动学分析、驱动控制、轨迹规划、图像处理及基于视觉引导的物体识别与抓取等实验.该实验平台具有很强的综合性和可操作性,激发了学生的学习兴趣,使学生工程实践与创新能力得到有效提升.     

基于双目成像云底高度测量方法

采用基线长为60 m的一对数字摄像机,构成双目成像云底高度测量系统,随着数字摄像技术和立体视觉传感器的发展,尤其是双目成像视觉传感器以结构简单、使用方便、测量精度高等诸多优点而被广泛应用。通过直方图均衡化方法对图像进行增强,利用亚像素角点检测器检测角点提高测量精度,并采用归一化互相关方法进行区域相关检测寻找同名点,将外极线约束引入图像匹配过程中进行同名点粗差去除,提高测量准确度;再根据匹配特征点得到相对视差,利用摄影测量原理计算云底高度;建立三维实验室标校场对相机进行内外方位元素标校,利用星星相对位置与相机姿态角的关系对相机进行现场标校,简化标校系统提高测量精度。利用2011年5月1日—6月30日采集的样本,在北京市观象台与维萨拉生产的CL31激光云高仪进行对比试验,并对产生云底高度测量系统误差的可能原因做出具体分析。