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黑白云图的分析使用是定性的,有很大的局限性,而红外伪彩色云图的分析使用则是定量的,弥补了黑白云图的不足,这对做好灾害性天气的监测和预报有重大的意义。 一、红外伪彩色云图介绍 红外伪彩色云图制作基本原理就是利用微型计算机采集卫星接收机输出的云图灰度信息,经微型计算机处理后,按十六个灰度等级分层,将卫星云图作伪彩色显示。 因灰度和温度一一对应,则色彩和温度也一一对应。十六种灰度转变为十六种色彩后,一张黑白云图照片在计算机显示器就显示成为一张不同色带构成的红外彩色云图照片。 相似文献
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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。 相似文献
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郑国光 《南京气象学院学报》1984,(2)
增强卫星云图的问世,提供了卫星云图分析由定性向定量化发展的有用资料。本文讨论了GMS红外分层增强云图的增强方法、温度标定和使用方法,给出了这种云图的灰度级次与降水量的关系,以及根据这种云图推算云区面积、云顶温度梯度和定量估计降水量的方法 相似文献
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在红外云图上,图片上的灰度用来表示物体的辐射温度。分析人员是通过灰度的识别来确定温度的,并进而推算云顶的高度。因此,了解图片上灰度与温度的对应关系是十分重要的。 GMS-1气象卫星所播发的红外云图有两种:一是高分辨率图,一是低分辨率图。两种图片上都有灰 相似文献
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利用GMS-5卫星IR、VIS、WV和分裂窗云图资料及常规天气图对1996～1999年3～9月发生在我国东南沿海地区的对流(雷暴)天气进行分析表明，对流(雷暴)天气主要发生在静止锋等六种不同的天气形势下，它们在卫星云图上的基本数字特征有相同之处，也存在明显的差异。通过对卫星云图中α尺度雷暴云团的灰度和局地标准差等基本数字特征的分析，发现局地标准差极大值或红外一分裂≤0极小值的出现，预示4h左右后雷暴云团将达最强。由此，可以较好的把握雷暴云团的发展阶段以及发展趋势，提高雷暴的预报水平。 相似文献
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云图纹理特征的抽取与云的自动分类 总被引：4，自引：2，他引：4
根据卫星云图的灰度分布，计算灰度共生矩阵，然后抽取一组纹理识别特征量，组成卫星云图云自动分类方程，从而实现云图微机自动分类。 相似文献
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图割模型在卫星云图云检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种基于图割模型的卫星云图云检测方法。利用FY-2C卫星云图的长波红外通道和可见光通道的云图提取了10个灰度特征和80个Gabor纹理特征,再用主成分分析方法（principal component analysis,PCA）降维到9个主成分。将这9个主成分构成的特征作为每个像素的特征,建立相似度矩阵,再利用改进的NormalizedCuts模型进行分割,将云图分成了晴空区域和有云区域。与地面观测结果相比,平均一致率达到86．51％,表明将Gabor纹理特征和灰度特征相结合并利用改进的Normalized Cuts模型对卫星云图云检测有比较好的效果。 相似文献
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ZQ—I云图增强处理器(以下简称ZQ—I机,上海市气象局观象台研制)在卫星云图接收工作中的应用,对于较为直观地判别云图的灰度级别,从而相对定量地获得云图的参数起了很大的作用。但是,此设备与118型传真机(以下简称118机)联用接收同步低分辨红外云图却效果较差,主要表现为: 相似文献
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省气象信息网络中心自1995年8月份起处理、上网GMS—5卫星云图,给各网络用户提供三个通道、二种投影共五类云图图象产品,即红外兰勃脱图、红外麦考托图、可见光麦考托图、水汽兰勃脱图和未投影的可见光图.本文介绍了卫星图象产品的特点、接收情况及各种云图的观测原理,供大家参考.1 新卫星与GMS—4卫星的不同点及接收简况GMS—5卫星是1995年3月份日本发射的静止卫星,它与GMS—4相比作了一些改进,将GMS—4的红外探测通道波段10.5～12.5μm分割为两个通道,红外1:10.5～11.5μm,红外2:11.5～12.5μm并增加了红外3为水汽通道,波段为6.5～7.0μm,可见光波段从0.55～0.75μm改为0.55～0.90μm. 相似文献
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雾、小雨、中雨、大雨、雷暴及无降水是海南岛地区能够在卫星云图上有表现的六种常见天气现象,本文利用红外IR1和可见光VS二通道光谱建立了这五种天气现象的样本数据库,从中提取光谱特征、灰度特征、灰度统计量和灰度直方图统计量特征,对各单位特征空间计算各类天气现象发生概率,建立了天气现象类属矩阵.用以判别各单位特征空间这几类天气现象发生的集中区域. 相似文献
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本文通过GOES9静止卫星的PGM云图和沿岸地面测站的观测结果,结合2005年3月27日一次大雾个例展开研究,通过分析PGM云图在所获得的可见光云图上,确定一个最低反照率来辨别雾区;另外,试图选择1通道红外云图亮度温度值结合确定雾区和高度,并且希望以此来进行夜间雾区的监测和预报。经过选取不同最低反照率反复试验,最终确定0.13能够很好地反映雾区,而利用1通道红外云图则不能通过亮度温度TBB这一指标确定雾区。 相似文献
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前面两讲介绍了卫星云图的识别原理和几种天气系统的分析方法,这些都是利用卫星云图作定性分析。除此而外,利用卫星云图也可以作多种气象要素的定量分析。如:用红外云图推算海面温度、云顶温度和云顶高度;估计台风中心的最大风力;改进500毫巴的数值分析;估计降水量等等。本讲着重介绍如何用卫星云图估计降水。 目前用于估计降水的气象卫星资料主要有三种:即电视云图、两通道(0.5—0.7微米和8—12微米)扫描辐射仪云图和电子微波(1.55厘米)扫描辐射仪云图。就估计降水的方法而言,主要有三类。 第一类是建立在图象显示云图的基础上,根据卫 相似文献
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暴雨分级卫星云图模型和模式识别 总被引：8，自引：4，他引：8
详细分析了1982年与1998年各种暴雨过程的卫星云图，归纳出了暴雨分级卫星云图模型。对卫星云图模型进行了图象处理，提取出了卫星云图模型的纹理、结构、灰度等特征，用统计与句法相结合的方法进行模式识别，效果良好。 相似文献
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多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验 总被引：18，自引：2，他引：18
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. 相似文献
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通过对卫星云图的水汽图或红外云图的分析,发现水汽图干区或红外云图上的无云区(晴空带)对台风的移动方向有制约作用,经过研究和实践,找到了应用水汽图于区轴线或红外云图上的无云区(晴空带)的中直线来预报台风移动路径的方法. 相似文献
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一、卫星云图的原理 气象卫星云图是在高空俯视较大范围的云景图片。初期是电视云图。这种云图是卫星携带照相机,在空间轨道上,向下对地球大气进行照相,然后分解成许多扫描线变成电信号向地面发送,地面站得到一张张平面图象。由于夜间无法照相,只有白天的云图。随着卫星技术的发展,第二代业务卫星则用扫描 相似文献