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在对流单体检测中，相邻的对流云核很难区分。为了解决这个问题，基于红外和水汽通道卫星数据，提出一种新的检测对流单体方法。首先，针对卫星数据的特点进行数据处理，去除亮温大于241 K（对流系统的基准阈值）的像元，并将其归一化到[0,1]。其次，利用H极大值变换技术提取对流核种子点，设计一种八连通域准则使相邻种子点形成聚类并按顺序进行标记，有效地区分了相邻的种子簇。然后,设计一个新的准则判断相邻的种子簇是否需要合并。最后，根据多个阈值产生的种子点设计了种子簇累加合并方法使种子点生长或者与其他相邻的种子点合并，形成最终的对流核。选取红外和水汽通道的多通道数据开展验证实验，并和雷达资料和其他方法进行对比实验，结果表明该方法可以有效地区分相邻的对流单体，在初生、成熟和消散等中尺度对流系统生命周期均准确。此外，所提方法不仅对单个对流核有效，而且对多个对流核也能准确地检测。 相似文献
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从流形群运运目标的形状特征及其本质属性出发，提出了多种适合计算机自动识别与跟踪流形群运运目标的匹配模板的构建技术。充分顾及流形群运动目标的区域整体描述、几何形状特征、不变矩特性，以及流形群目标的本质属性(纹理特征)，通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过交替更新匹配模板元素参量及交叉匹配算法，实现目标跟踪。应用这种算法，对1998年6月至8月的青藏高原上空中尺度对流系统(MCS)进行了识别与跟踪实验。实验结果表明，这种技术较适合计算机自动识别和跟踪类似MCS的流形群运动目标，与专家目测屏幕扫描跟踪法相比，准确率达90％。同Amaud等人提出的面积重叠跟踪法相比，其准确率提高了一个多数量级。 相似文献
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利用1998年6～8月地球静止气象卫星（GMS-5）的青藏高原逐时红外遥感云图计算得到的云顶黑体辐射温度（TBB）资料，与青藏高原高分辨率有限区域的数值预报值相结合，运用计算机自动识别与跟踪等技术，对青藏高原上的中尺度对流系统（mesoscale convective systems，MCS）的移动和传播规律及其与周围环境物理量场的模型关系进行了研究，并以决策规则和概略模型图的形式对研究结果作出了有效的表达。 相似文献
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快速发展对流RDC(Rapid Developing Convection)是灾害性天气发生的先兆。如何利用卫星遥感技术快速捕捉到RDC信息,是天气临近预报非常关注的内容。随着中国FY-2F气象卫星快速扫描工作模式的业务化,可提供时间分辨率为6 min,空间分辨率为5 km的多通道快速扫描数据,这使得利用卫星检测RDC业务化成为可能。本文根据FY-2F多通道快速扫描数据的特点,设计了一种快速发展对流检测方法。该方法主要根据云顶快速降温率CTC(Cloud Top Cooling rate)的多通道判识,设计了带有3个测试的CTC过滤器,过滤之后得到每个RDC的局部亮温极小值点,然后以该点为中心对周围像元进行漫水填充,得到快速发展对流体。对2013年8月(94°E—129°E,11°N—26°N)的扫描数据进行试验验证,结果表明,本文方法对RDC检测的准确率POD、误报率FAR和临界成功指数CSI分别为0.89、0.15和0.77,能够较为准确地检测快速发展对流。 相似文献
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黄金水 《武汉大学学报(信息科学版)》2005,30(6):478-482
根据建立的垂直于大洋中脊的二维热对流有限元数值模型，采用常粘性以及与温度相关的粘性两种粘性结构对小尺度地幔对流对海底地形的影响进行了重新研究。该模型的主要特点是采用开放边界条件，从而可以避免原有封闭模型因回流问题而产生的复杂效应。数据结果显示，在常粘性模型中，小尺度地幔对流可造成海底地形抬升；但对与温度相关的粘性模型，小尺度对流对地形几乎不产生影响。 相似文献
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利用卫星重力数据计算地幔对流应力场 总被引：1，自引：0，他引：1
针对我国东南边缘及其邻近区域地幔对流应力场分布形态与地表构造活动特征的相关性问题,提出利用Runcorn模型及高阶卫星重力球谐系数计算欧亚板块与菲律宾板块复合接触带及其邻近区域的地幔对流应力场。结果显示,地幔对流应力矢量特征与地震应力场分布具有较好的一致性。在两大板块的接触部位均出现了显著的应力增强与汇聚趋势,同时在琉球海沟的弧后扩张带上出现的较强的地幔对流应力发散带。而在各板块相对稳定的内部区域存在微弱的地幔发散流。通过计算和分析得出,该区域下地壳小尺度的地幔对流可能是控制这一区域型构造过程的重要因素之一。 相似文献
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流形群运动目标自动识别与跟踪模型结构及参数的最优配置 总被引：1，自引：0，他引：1
探讨了用流形群运动目标的形状、纹理特征，以及它们的空间面积的重叠度来构建多种适合流形群运动目标自动识别与跟踪的匹配模板的方法。通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过对匹配模板的交替更新和交叉匹配算法，实现目标跟踪。为了提高识别与跟踪的准确度和效率，对识别与跟踪模型结构及参数进行了优化组合，建立了一种适合计算机自动识别和跟踪类似中尺度对流系统(MCSs)的流形群运动目标的优化模型，即多级串行和多级并行模板匹配的识别与跟踪模型，并提出了基于此模型的快速识别与跟踪算法及技巧。用优化了的多级串行识别与跟踪模型及快速跟踪算法，对1998、1999、2000、2002年6～8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪试验。试验结果表明，其准确率高达90％。 相似文献
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针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。 相似文献
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FY-2红外云图中强对流云团的短时自动预报算法 总被引：2，自引：1，他引：1
目前气象预报业务中,预报员主要借助卫星云图,定性判断云团的移动趋势,缺乏形式化的定量评判方法。本文基于FY-2C与FY-2D的高时间分辨率的近红外影像(10.3—11.3μm),采用亮温和面积阈值方法进行云团识别,然后根据最大相关系数云团匹配技术进行追踪,系统地实现强对流云团的自动临近预测。实验结果表明,本文提出的最大相关系数追踪比传统的交叉相关系数法具有更高的匹配精度和运行效率,而且研究发现云团质心外推明显优于最低亮温外推,平均亮温、面积、圆形度对云团的分裂合并有较好的指示作用,经列联表法检验,本文提出的自动识别追踪技术具有较高预测精度和预测时效,并且为卫星云图业务化应用提供了定量科学依据。 相似文献
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为了客观揭示青藏高原上中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems，MCSs)的演变规律，尤其是它向东移出高原的条件，采用卫星红外影像运动目标计算机自动识别与跟踪技术，提取了高原上夏季MCSs的大小、强度、生命史、形状及分布等空间特征，并将MCSs的空间特征与青藏高原HLAFS资料相关联，建立了MCSs时空数据库。运用面向时空数据挖掘的相关分析法、关联规则及决策树法，求解MCSs东移传播出高原与其周边环境物理场之间的关系，进而建立了400hPa和500hPa两个层次上影响MCSs移出高原的环境物理场的可视化概略模型图。从模型图中发现：在400hPa上，移出高原且方向向东的MCSs主要决定于等压面高度、散度和涡度场，等压面高度变化呈南北向；而在500hPa上，等压面高度和K指数场是影响。MCSs移出高原的主要因素，K指数变化呈西东走势。模型图初步揭示了MCSs移出青藏高原的规律。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(5):449-468
Abstract To investigate geological mining hazards using digital techniques such as high-resolution remote sensing, a semi-automatically geological mining hazards extraction method is proposed based on the case of the Shijiaying coal mine, located in Fangshan District, Beijing, China. In the method, the vegetation is first removed using the normalized difference vegetation index (NDVI) on the GeoEye-1 data. Then, geological mining hazards interpretation features are determined after color enhancement using principal component analysis (PCA) transformation. Bitmaps mainly covered by geological mining hazards are isolated by masking operation in the environment for visualizing images software. Next, each bitmap is classified into a two-valued imagery using support vector machine algorithm. In the two-valued imagery, 1 denotes the geological mining hazards, while 0 denotes none. Afterwards, the two-valued imagery is converted into a vector graph by corresponding functions in the ArcGIS software and no geological mining hazards regions in the vector graph are deleted manually. Finally, the correlation between factors (such as mining activity, lithology, geological structure, and slope) and geological mining hazards is analyzed using a logistic regression and a hazardous-area forecasting model is built. The results of field verification show that the accuracy of the geological mining hazards extraction method is 98.1% and the results of the hazardous-area forecasting indicate that the logistic regression is an effective model in assessing geological hazard risks and that mining activity is the main contributing factor to the hazards, while geological structure, slope, lithology, roughness of the surface, and aspect are the secondary. 相似文献
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Behnaz Bigdeli Farhad Samadzadegan Peter Reinartz 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2013,41(4):763-776
With recent technological advances in remote sensing sensors and systems, very high-dimensional hyperspectral data are available for a better discrimination among different complex land-cover classes. However, the large number of spectral bands, but limited availability of training samples creates the problem of Hughes phenomenon or ‘curse of dimensionality’ in hyperspectral data sets. Moreover, these high numbers of bands are usually highly correlated. Because of these complexities of hyperspectral data, traditional classification strategies have often limited performance in classification of hyperspectral imagery. Referring to the limitation of single classifier in these situations, Multiple Classifier Systems (MCS) may have better performance than single classifier. This paper presents a new method for classification of hyperspectral data based on a band clustering strategy through a multiple Support Vector Machine system. The proposed method uses the band grouping process based on a modified mutual information strategy to split data into few band groups. After the band grouping step, the proposed algorithm aims at benefiting from the capabilities of SVM as classification method. So, the proposed approach applies SVM on each band group that is produced in a previous step. Finally, Naive Bayes (NB) as a classifier fusion method combines decisions of SVM classifiers. Experimental results on two common hyperspectral data sets show that the proposed method improves the classification accuracy in comparison with the standard SVM on entire bands of data and feature selection methods. 相似文献
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谢金石 《测绘科学技术学报》2016,(5)
针对导航星座自主定轨,提出一种提高集中式算法效率的新思路,即充分利用高频、高精度的星间链路测距信息,在短弧内将卫星最优轨道与长期预报轨道的差异用多次曲线描述,得到卫星位置和速度的最佳估值。此方法无需动力学建模和计算状态转移矩阵,因此算法极为简洁。同时,对于自主运行期间缺乏空间基准,提出约束轨道升交点赤经的方法,以减小对地面系统的依赖程度。仿真结果表明,导航星座自主运行60 d,不考虑地球自转参数(EOP)长期预报误差,在无锚固站的情况下,链路数不少于5条时能够达到轨道URE优于1 m,位置3 m,速度毫米级的定轨精度。最后,通过比对验证了新算法比已有EKF分布式自主定轨算法的效率更高。 相似文献
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SRTM高程数据辅助的国产卫星长条带影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
针对国产卫星数据特点及长条带影像匹配困难问题,提出了一种基于全球SRTM数据的影像匹配方法。本文探讨了长条带影像物理分块机制,并引入LBP/C算子实现了兴趣点的筛选。在全球SRTM数据的辅助下,采用投影轨迹法,建立了近似核线方程。沿核线方向,进行局部畸变改正,进而消除匹配窗口的几何变形与辐射差异,利用金字塔匹配策略,逐层进行相关匹配。最后,在原始层引入MPGC(Multi-photo Geometrically Constrained Matching)算法与RANSAC(Random Sample Consensus)算法,进行精化匹配,并剔除误匹配点。文中综合运用了小面元几何纠正法与基于控制网的匹配生长算法,从而提高了匹配点的精度与均匀性。本文方法可在并行环境下全自动实现不同分辨率、不同视角、不同时相的多轨道长条带影像匹配,获得高精度的同名点观测值。以天绘一号与资源三号卫星影像作为试验数据,与现有匹配算法进行对比结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够达到较高的匹配精度。 相似文献