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X波段双偏振雷达水凝物粒子相态识别应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
对云中水凝物粒子分类识别是双偏振雷达的主要应用之一。本文利用IAP-714XDP-A X波段双偏振雷达观测数据,在对其进行质量控制的基础上,利用滑动自适应订正算法对雷达反射率及差分反射率进行衰减订正,进而采用纹理参数SD（ZH）和SD（?DP）区分气象回波与非气象回波,最后建立基于X波段双偏振雷达偏振参量（ZH、ZDR、KDP、ρHV）、环境温度T和纹理参数（SD（ZH）、SD（?DP））的模糊逻辑水凝物粒子分类识别算法。本文通过对2016年8月7日一次低仰角的观测,检验了纹理参数SD（ZH）和SD（?DP）对气象回波和非气象回波的识别效果,结果表明:SD（ZH）与SD（?DP）两者结合可有效区分气象回波和非气象回波;用2015年8月7日北京一次较大范围的降雹个例,对建立的模糊逻辑水凝物粒子分类识别算法进行效果验证,识别降雹落点与地面观测降雹落点一致,表明各种水凝物粒子对应偏振参量取值范围合理;对2016年9月14日一次处于不同发展阶段的多单体对流云进行水凝物粒子分类识别,结果显示处于发展阶段对流云中存在过冷水柱,其形成的微物理过程是对流云中强烈的上升气流将暖层的水滴抬升到0℃层之上形成过冷云雨水,进而冻结形成雹胚并发展成为冰雹。 相似文献
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近年来,通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点,然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型,进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法,最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度,对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价.另外,本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结. 相似文献
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准确获取气溶胶光学厚度对于气候变化研究和大气环境监测具有重要意义。通过波长插值和时空匹配方法,利用气溶胶自动观测站网（AERONET）观测的气溶胶光学厚度（AOD）对风云3A/中分辨率光谱成像仪（FY-3A/MERSI）、Terra（Aqua）/MODIS的C5.1（Collections 5.1）和C6（Collections 6）气溶胶光学厚度产品在中国区域的反演精度进行验证分析。结合一次发生在中国境内的沙尘天气与一次严重雾霾天气个例,分析上述卫星气溶胶光学厚度的分布特征。研究结果表明,（1）FY-3A/MERSI AOD的反演精度较高（R=0.887,RMSE=0.234）,其值低于AERONET的观测值（Bias=-0.293）。（2）在不同的下垫面下,各种卫星暗像元算法AOD产品反演精度有差异,植被覆盖情况越好,反演精度越高,而植被很少的地区,即亮地表甚至没有反演值。（3）MODIS C5.1深蓝算法产品能在亮地表地区反演AOD,但效果不佳。MODIS C6中的深蓝算法产品在不同下垫面的反演精度都很高（RMSE为0.096-0.127）。（4）在不同季节的对比中,各种卫星AOD产品在夏季的反演精度最差,而反演最好的季节各有不同。（5）在一次沙尘天气污染与一次严重雾霾天气个例中,中国西部与北部区域,MODIS C6深蓝算法AOD的监测效果优于其他算法AOD;MERSI AOD产品在此区域的分布不连续。总体而言,MODIS C6 AOD分布比MODIS C5.1产品连续,MODIS 3 km产品在相同区域的AOD值高于其他产品。以上结论可为卫星AOD产品在中国区域的使用提供参考。 相似文献
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三维可视化技术在雷达三维组网产品显示中的运用 总被引：2，自引：1，他引：1
采用三维可视化技术,将三维面重建算法和体重建算法引入气象雷达回波图像的分析中,同时与中国气象科学研究院国家灾害天气重点实验室开发的新一代3D组网拼图产品相结合,对2007年9号台风"圣帕"进行了三维显示。结果表明:对于单部雷达体扫产品,三维组网拼图产品能全面地掌握更大范围内雷达回波的演变过程;相对于单一的二维平面的分析显示,三维可视化技术在构建回波的空间分布状况,尤其是回波的空间结构上有更大的优势,三维可视化技术结合雷达三维组网拼图产品为雷达回波的分析提供了一种更为全面的方式。 相似文献
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基于对象诊断的空间检验方法（MODE） 总被引：2，自引：0，他引：2
基于对象诊断的空间检验方法 MODE(Method for Object-Based Diagnostic Evaluation),通过在空间场中识别对象,计算对象的相似度,并最终形成两个场的综合相似度来实现对两个空间场的检验。相对于传统的点对点的检验方法,该方法综合考虑了空间位置、形状、面积等多种因素,并通过符合主观判断的模糊逻辑算法计算相似度,克服了数值预报传统检验方法对于空间位置的过度依赖以及TS评分中的"双重惩罚"等不足。个例研究表明该方法具有明显的优势,有较高的实际应用价值。 相似文献
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冰雹指数产品剖析及在灾害性强降水预报中的应用 总被引：5，自引：1，他引：5
深入研究了新一代天气雷达产品——冰雹指数的算法HDA，并分析讨论了算法的早期版本（7．0）和改进版本（10．0）的设计思路和优缺点，指出冰雹探测算法的思路与预报局地暴雨的思路相似，都是建立在对风暴单体中高反射率因子探测的基础上。据此，首次提出根据不同季节，利用冰雹指数预报灾害性强降水（冰雹和局地暴雨）的设想。通过对大量强降水个例中冰雹指数HI、垂直液态水含量VIL等雷达产品的统计分析和研究，总结了利用冰雹指数预报上海地区灾害性强降水的一些基本方法和算法阈值设置，以期为预报业务部门更好地使用新一代天气雷达导出产品提供一些参考信息。 相似文献
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青藏高原、中国东部及北美副热带地区夏季降水系统发生频次的TRMM资料分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用1998—2011年夏季（6—8月）TRMM卫星资料分析青藏高原（TP）、中国东部（EC）及北美副热带西部（WNA）和东部（ENA）降水系统的发生频次,定义降水系统为TRMM测雨雷达观测到近地面有降水的相邻像元组成的个体,即RPF （Radar Precipitation Feature）,将RPF分为全体RPF、大面积RPF（面积＞1000 km2）和小面积RPF（面积不＜400 km2）3组,对比分析四个区域内各组的RPF个数发生频次和RPF像元个数发生频次,主要结果如下：（1）全体RPF的个数发生频次在青藏高原地区最高,北美东部地区最低;全体RPF的降水像元个数发生频次在中国东部最高,青藏高原最低。（2）四个区域内RPF发生频次的日变化主要为单峰结构,峰值出现在当地午后至傍晚,且大面积RPF的峰值时间晚于小面积RPF的;中国东部地区RPF降水像元个数发生频次则具有双峰结构。（3）RPF降水像元个数发生频次的分析结果与以往基于地面观测降水量的分析结果相似。 相似文献
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国家卫星气象中心FY-3C/VIRR（visible and infrared radiometer,可见光红外扫描辐射计）海表温度产品在云检测产品的基础上,采用多通道MCSST（multichannel SST）算法进行晴空区海温反演。该文详细介绍了海表温度产品算法、产品设计、质量控制及质量检验方法。FY-3C/VIRR海表温度产品包括5 min段原始投影海温和5 km全球等经纬度投影海温。设计逐像元的海温质量标识,将海温像元分为优、良、差3个等级,用户可根据应用目标选择海温的质量等级。与日最优插值海温OISST（optimum interpolation SST）相比,FY-3C/VIRR 2015年1月—2019年12月的5 min段海温质量检验结果表明:质量等级为优的海温,白天和夜间的偏差分别为-0.18℃和-0.06℃,均方根误差分别为0.85℃和0.8℃;白天海温均方根误差有季节性波动,夏季有的月份均方根误差大于1℃（如2015年7月、2016年7月和2019年7月）;在海温回归系数不变的条件下,夜间海温偏差的季节性波动与星上黑体温度相关显著。从一级数据质量、定位、业务运行状况等方面讨论引起海表温度产品异常的原因,为FY-3C/VIRR历史数据定位、定标和产品重处理及用户应用提供重要的参考信息。 相似文献
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半透明云风矢量高度指定是卫星风矢量算法的重要部分,需要使用来自半透明云体的辐射和云下背景辐射两个变量。为了更精确地获得来自半透明云体的辐射,采用像元对追踪相关系数的贡献和红外亮温两个变量进行统计分析,将追踪图像块中的像元分为3个部分:小贡献像元、暖区段大贡献像元和冷区段大贡献像元;对暖区段、冷区段内大贡献像元的特征进行考察表明,冷区段的大贡献像元更能代表追踪图像块运动,称为代表运动像元。选择代表运动像元参与计算来自半透明云体的辐射,对半透明云风矢量高度指定算法进行改进,在该算法中分别使用和不使用代表运动像元,计算FY-2气象卫星风矢量,将结果与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）分析场进行对比表明,在半透明云高度指定算法中使用代表运动像元,FY-2气象卫星风矢量误差明显降低。 相似文献
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提出了一种从样本信息开始建立动态随机模型的分类判别方法。这种方法是通过对特征值的研究，追求表征空间的维数压缩。还描述了一种算法，用以维数压缩对原始信息重新构造和逼近。用一个理论模型显示了这种方法的很大的压缩效果和维数压缩逼近的优良性。并简略讨论了两个类的情况，提出了重新构造和分类的一种算法。气象应用说明，就维数压缩而论，结果与情况类似，并且还得到了合理的分类判断。 相似文献
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张雪红 《南京气象学院学报》2011,(4):341-345
针对难以将红树林同陆地植被,尤其是同水体与陆地植被混合像元有效识别的现象,结合TM影像提取了能有效反映红树林湿地特征的绿度指数和湿度指数,同其他常用的NDVI、TM3/TM5、TM5/TM4等指数相比:绿度指数和湿度指数更能有效地提高红树林同陆地植被,尤其是同水体与植被混合像元的可分性.采用知识与规则方法提取红树林遥感信息,与其他学者常采用的分类特征及分类方法相比,识别精度有明显提高,Kappa系数提高0.10,错分率降低16.1个百分点. 相似文献
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针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果. 相似文献
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基于MODIS时序数据提取河南省水稻种植分布 总被引：1，自引：1，他引：0
以河南省为研究区,利用2009年多时相8d合成MODIS地表反射率产品提取水稻种植分布。根据稻田含水量变化特征及水稻生长规律,构建水稻种植分布提取流程。为减少云等噪声的影响,对地表水含量指数（ILSW,land surface water content index）和增强型植被指数（IEV,enhanced vegetation index）的时序数据进行平滑重建。然后,依据豫北和豫南稻区水稻物候期差异,分别建立标准水稻IEV生长线,以计算像元尺度的水稻相似性指数作为影像分类的特征波段。同时,对重建的ILSW和IEV时序数据分别进行主成份分析,选择各自的前3个成份作为特征波段。在此基础上,采用支持向量机分类算法对组建的特征波段进行分类,提取影像中水稻的种植分布。结果显示,提取的河南省水稻种植分布与实际情况吻合较好,豫北稻区水稻分布呈现集中连片的特征,多分布在沿黄河两岸,而豫南稻区水稻种植广泛,多在大型水库灌区周边及沿淮和低洼易涝地区。与各地区水稻统计面积相比,MODIS提取的水稻面积平均相对误差为6.56%,根均方误差为5.63khm2。受到混合像元影响,以及个别地区水稻种植分散且面积相对较小,使该地区水稻面积相对误差超过±60%。 相似文献
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Long-range prediction of Indian summer monsoon rainfall using data mining and statistical approaches
This paper presents a hybrid model to better predict Indian summer monsoon rainfall. The algorithm considers suitable techniques for processing dense datasets. The proposed three-step algorithm comprises closed itemset generation-based association rule mining for feature selection, cluster membership for dimensionality reduction, and simple logistic function for prediction. The application of predicting rainfall into flood, excess, normal, deficit, and drought based on 36 predictors consisting of land and ocean variables is presented. Results show good accuracy in the considered study period of 37years (1969–2005). 相似文献
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在过去数十年中,高光谱图像的研究与应用已经完成了从无到有、从差到优的跨越式发展.在对其研究的众多方面中,高光谱图像分类已经成为了一个最热的研究主题.研究表明空间光谱联合的分类方法可以取得比仅依赖光谱信息的逐像素分类方法更好的分类效果.本文将对众多的空间光谱联合分类方法进行归类和分析.首先介绍高光谱图像中相邻像素间的两类空间依赖性关系,因而可将现有的空谱联合分类方法分为依赖固定邻域和自适应邻域两类;此外,还可以依据是否同时利用两类依赖关系将现有方法进一步分为单依赖和双依赖两类.另外,还可以依据空谱信息融合的不同阶段将现有的分类方法划分为预处理方法、一体化方法及后处理方法三类.最后展示几种具有代表性的空间光谱联合分类方法在真实高光谱数据集上的分类结果. 相似文献
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In order to achieve the best predictive effect of the Partial Least Squares (PLS) regression model, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied to automatically filter the optimal subset of a set of candidate factors of PLS regression model in this study. An improved version of the Particle Swarm Optimization-Partial Least Squares (PSO-PLS) regression model is applied to the station data of precipitation in Southwest China during flood season. Using the PSO-PLS regression method, the prediction of flood season precipitation in Southwest China has been studied. By introducing the precipitation period series of the mean generating function (MGF) extension as an alternative factor, the MGF improved PSO-PLS regression model was also build up to improve the prediction results. Randomly selected 10%, 20%, 30% of the modeling samples were used as a test trial; random cross validation was conducted on the MGF improved PSO-PLS regression model. The results show that the accuracy of PSO-PLS regression model and the MGF improved PSO-PLS regression model are better than that of the traditional PLS regression model. The training results of the three prediction models with regard to the regional and single station precipitation are considerable, whereas the forecast results indicate that the PSO-PLS regression method and the MGF improved PSO-PLS regression method are much better than the traditional PLS regression method. The MGF improved PSO-PLS regression model has the best forecast performance on precipitation anomaly during the flood season in the southwest of China among three models. The average precipitation (PS score) of 36 stations is 74.7. With the increase of the number of modeling samples, the PS score remained stable. This shows that the PSO algorithm is objective and stable. The MGF improved PSO-PLS regression prediction model is also showed to have good prediction stability and ability. 相似文献
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正021-0443-1.Article Highlights:·The added-value from a GEO-hyperspectral IR sounder is studied by using a hybrid OSSE method.·The hybrid OSSE system can be used to evaluate the simulated GEO CrIS-FSR data by verifying the simulated LEO CrIS-FSR compared to the real CrIS-FSR.·The assimilation of GEO-hyperspectral IR data improves atmospheric temperature, moisture, wind, and precipitation forecasts.·An overall 5%RMSE reduction was found from using a GEO hyperspectral IR sounder on the atmospheric variables. 相似文献
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红树林的滨海湿地生境使得它同陆生植被、水体-陆生植被混合像元难以区分,且红树林在遥感图像上的空间分布还随着潮位的变化而变化,因此基于通常采用的单一潮位遥感图像无法精确提取红树林空间信息.基于高潮位和低潮位TM遥感图像,尝试利用红树林的潮位周期性变化和滨海湿地特征来精确提取红树林空间分布信息.研究结果表明：基于缨帽变换和潮差信息提取的WIL+WIH、GVIL和GVIL-GVIH（WI、GVI分别为Wetness Index、Greenness Vegetation Index,下标L和H分别表示低潮位和高潮位）等指数能使红树林与其他地物之间具有很好的可分性;进一步采用最大似然法对红树林进行分类识别,通过结合潮位信息能精确提取红树林,其中制图精度和用户精度分别为94.57%、98.8%. 相似文献