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随着现代社会的发展和进步,各种各样的探测工具随之产生,使得我们在进行基础理论的研究时获取信息的手段也变得丰富多样。在近几十年来,计算机技术中图像识别以及匹配技术不断发展和日趋成熟,人们能够对卫星云图进行图像处理,以获得各种参数和特征量来对云团进行描述,进而可以更加深入的研究云团的运动轨迹。由于当今天气预报界的主流工作模式是判断大气的变化情况和天气形势。是以,合理的对卫星云图信息进行分析、处理以及应用,已经成为了天气预报界的重要研究方向。 云导风是探测大气中风矢量的非常有效的一种方法。它主要是利用了地球静止气象卫星上红外探测仪探测的红外云图,根据连续的时间间隔所产生的卫星云图中同一个图像块的移动来评估出大气的运动,从而分析计算出其中某个区域块的平均运行矢量,由此,能够得出这个区域中风的方向和风速大小。 本文对通过卫星云图来识别移动云块、计算风矢量的问题进行了探讨。首先,已知每个采样点在灰度矩阵中的行列坐标,我们通过空间直角坐标系进行视场坐标转换,建立坐标转换公式,从而能够计算出它所对应的地球上的经纬度坐标,反之,我们建立逆向公式,根据经纬度坐标求视场坐标。由此,得到了经纬度坐标和视场坐标之间的相互转换;然后,我们通过中值滤波的方法对卫星云图进行数据预处理,随之通过阈值截取的方法提取出了特征云块,随后利用了图像特征匹配等思想建立了固定窗口大小和搜索范围的图像匹配模型;此外,在以上模型的基础上,为了提高像素块的匹配质量,我们设计了能自适应地确定窗口大小和搜索范围的有效方法,并通过误差函数和风矢图与前一模型进行比较,证明了改进模型的优化性;最后,我们对模型进行了评价并为模型的继续改进提出了意见和建议。本文采取理论结合实际的形式,用现实数据分别对模型进行验证,证明了模型的合理性。