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台风系统为中α尺度系统,接近大尺度系统.为了研究环境气流与台风的相互作用,需要将台风从环境风场中分离出来.分别采用时间滤波、空间滤波和动力学方法将2010年第13号(1013号)超强台风“鲶鱼”(Megi)从环境风场中分离出来,对比分离得到的台风环境场,结果表明:时间滤波和空间滤波具有相对的随机性,容易留下台风风场的残留,同时也会减弱环境风场,而采用动力学方法可以将台风“Megi”较好地分离出来.3种方法各有优缺点,采用时间滤波可以使风场、高度场和温度场很好地平衡,但是需要较长的时间序列;空间滤波方法,仅采用一个时刻的时间,方法相对简单易用,但是由于台风风场、高度场和温度场的尺度并不相同,采用同一尺度对台风滤波容易造成风场、高度场和温度场的不平衡;动力学滤波方法分离效果较好,但是相对复杂,在低层也容易产生不平衡的现象. 相似文献
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利用美国NCAR/NCEP的1951—2001年全球大气日平均再分析资料,对南海区域的高低层大气长波的变化特征及其与南海夏季风爆发时间的关系进行分析。结果表明,(1) 纬向1~3波合成风场基本反映原始纬向风场的变化,南海地区处于东西风带的南北过渡区。(2) 对流层高低层(200 hPa和850 hPa)纬向1波在南海区域累加值(S1)正负转换时间与南海夏季风建立日期较吻合。高层S1由正值稳定变为负值(西风转为东风)的时间比南海夏季风爆发提前1~2候,低层S1由负值稳定转为正值(东风转为西风)的时间则几乎与南海夏季风爆发时间同期。(3) 以低层纬向1波(S1)值随时间的变化为主要指标,定义了一个南海夏季风爆发指数,该指数对南海夏季风的建立具有较好的反映能力。 相似文献
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高斯束层析速度建模方法利用高斯束传播算子计算层析核函数,能够提高速度模型反演的精度与稳定性,但尚未引入地质先验信息有时会导致反演结果缺乏地质意义。基于此,通过引入预条件模型正则化算子,推导得到构造导向滤波约束下的高斯束层析速度建模方法,该方法的关键是构造导向滤波算子的构建。本文通过地震剖面计算构造的结构张量,利用各向异性光滑算子加入地质构造特征作为反演的正则化约束条件。该方法完全基于数据驱动,实现了对层析反演的"软约束",既缓解层析反演求解的多解性,同时又提高反演分辨率,得到更加符合地质认识的高精度速度模型。数值模拟实验及实际数据应用验证了构造导向滤波下的高斯束层析速度建模的有效性与实用性。 相似文献
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随着全站仪在测量工作中的广泛使用,以坐标为观测值的数据处理成为内业工作的主要内容。根据最小二乘滤波原理,将工程岩土体变形监测中所获得的坐标观测值及其他常规观测值进行联合平差。结果表明,滤波后变形点的点位精度最大可提高1.35 mm,最弱点亦提高0.94 mm,均明显高于直接观测结果,而且各类观测值之间所形成的约束条件进一步增强了平差结果的可靠性。 相似文献
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在遥感影像上深入研究泥石流的相关特征条件对泥石流的分析治理具有十分重要的现实意义。本文将泥石流不同流域分区的高分辨率遥感影像从空间域转换到频率域,基于频谱分析与频域滤波,从全局和局部建立了频谱特征和泥石流流域分区特征之间的关联,并利用频域特征对泥石流高分辨率遥感影像中不同流域分区进行识别,用支持向量机进行试验验证。结果表明,对于泥石流遥感影像,除了地物光谱特性以外,充分利用频域特征可以有效地分析和识别泥石流不同的流域分区,且识别精度最高达到95%,从而对泥石流的形成过程及不同区域进行定性和定量分析,为泥石流的防治工作提供了科学依据。 相似文献
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实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。 相似文献
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互花米草的快速入侵严重影响湿地生态系统平衡。因此,精确监测互花米草扩张的时空动态变化过程具有重要意义。尽管现有基于植被物候特征的互花米草遥感提取方法,避免了光谱特征相似性引起的分类误差,但受到云和潮汐的严重影响,难以获取大尺度湿地植被提取特征信息。本文提出一种结合最大值合成法和Savitzky-Golay(S-G)滤波算法提取互花米草关键物候特征,减弱大尺度云和潮汐对时序遥感信号特征的影响,精准重构符合植被生长趋势的NDVI时间序列数据。通过获取关键物候特征,确定互花米草提取的最优时间窗口,基于Google Earth Engine(GEE)平台精准获取互花米草空间分布状况并分析典型地区的互花米草空间分布特征。研究结果显示,生长季初期(6—7月)为互花米草提取的最优时间窗口,该时期总体分类精度为89.81%,Kappa系数为0.88,相比其他时期的总体分类精度提高10.09%,Kappa系数提高0.11。互花米草提取结果表明,2020年福建省互花米草入侵面积总计100.78 km2,主要分布在宁德、福州、泉州以及漳州等地。其中,宁德市互花米草分布面积最广,共计38.08 km2,占全省... 相似文献