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本文利用1989—2018年在广东省、福建省、浙江省登陆的98场台风风暴潮数据,选取最小中心气压、最大风速、登陆时中心气压、登陆时风速、登陆时台风强度、登陆地点、登陆方向7个输入因子,采用随机森林回归模型构建预测台风风暴潮最大增水的模型,并用真实数据进行验证。将模型应用于未来年份台风风暴潮的预测,以2019年台风“利奇马”为例验证了模型的实用性。利用Mike21软件模拟的验潮站最大增水构建验潮站最大增水预测模型,并应用于广东省港口站和北津站的最大增水预测,试验结果表明具有可行性。 相似文献
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利用成熟发展的台风自身在风向上的涡旋型特征和风眼处风速相对周围较低的特征, 分别采用搜索QuikSCAT反演风向的涡旋中心, 风速或后向散射系数的台风中心区域在局部最小值点的方法定位获得了台风中心位置信息。在风矢量反演过程中采用QSCAT-1模型、借助Holland的台风模式, 修正了反演过程中的风向误差, 提高了台风中心定位的准确性。同时, 将该方法应用到对台风路径和强度监测中, 利用QuikSCAT对台风的连续观测资料分析得出台风强度和路径信息, 其中台风路径结果与美国国家飓风中心(NHC)通过最佳路径分析得到的台风路径结果基本一致, 但在台风强度结果上存在较大误差。为提高台风强度监测精度, 在反演过程中采用大风地球物理模型NN-T-GMF代替QSCAT-1模型, 使台风强度监测结果精度提高。结果表明, QuikSCAT可以有效监测海上台风路径和强度发展, 为进一步推断台风的强度发展和移动趋势提供帮助。 相似文献
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鉴于高分三号（GF-3）合成孔径雷达（SAR）图像具有黑白相间条纹特征,提出一种基于梯度算子的风场反演方法。对SAR图像重新采样后,利用Sobel梯度算子求解海面风向值,接着使用扩展后的CMOD5散射模型推算出风速值。为了测试该方法,对GF-3 SAR图像进行风场反演实验,并使用欧洲中尺度天气预报中心（ECMWF）再分析风场数据和美国国家浮标中心（NDBC）浮标风矢量数据对反演得到的SAR风场质量进行评估。实验结果表明：GF-3 SAR风场相比于ECMWF再分析风场,风速、风向均方根误差分别为1.79 m/s和11.95°;相比于NDBC浮标数据,风速、风向绝对偏差分别为0.24 m/s和9.03°。因此,本文方法能有效地从GF-3 SAR图像中反演出较高精度的风场,研究结果可为GF-3 SAR风场反演技术提供参考。 相似文献
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“凤凰”台风期间海面风、浪的高频地波雷达OSMAR071遥感 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了OSMAR071高频地波雷达系统“凤凰”台风期间海面风、浪遥测结果。文中给出高频地波雷达OSMAR071 风、浪反演算法：利用SBM模型结合多波束采样法反演风向;利用改进的Barrick模型进行有效波高的反演;利用SMB关系式进行风速反演。将雷达定点观测结果与浮标数据进行对比,表现出很好的一致性,其中有效波高相关系数为0.72,均方根误差为0.48 m,风向相关系数为0.97,均方根误差为27.7°,风速的相关系数为0.6,均方根误差为 3.5 m/s。文中还对影响探测精度的因素进行了分析。 相似文献
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玉米作为中国重要粮食作物,品种众多,易出现错分现象,影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题,提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先,获取不同品种玉米种子在400—1000 nm范围内的高光谱图像,提取样本全部像素的203维光谱信息,利用主成分分析PCA（Principal Component Analysis）算法将光谱维度降至8维。在实验中,样本的像素级光谱信息（即：样本的全部像素的光谱信息）除应用于CNN模型外,也应用于支持向量机（SVM）和K近邻分类（KNN）模型中,结果表明：在相同模型中,基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息（即：每粒样本所有像素光谱信息的平均值）识别效果好;在相同情况下,CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好;基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定,依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别,样本识别精度高达100%（注：100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度,随着测试集样本数量的增加,该识别精度将有所降低）。最后,使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法实现CNN输出特征值的可视化,验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下,实现了玉米种子品种的无损、高效识别,为精准农业提供了理论基础。 相似文献
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机载激光雷达（LiDAR）强度数据在获取过程中受多种因素影响,各因素影响的有效量化及校正对机载LiDAR强度校正及应用具有重要意义。本文以雷达方程为基础,分别采用距离、入射角及距离和入射角对LiDAR点云强度进行校正,从中提取冠层总强度和强度比值两类参数,用于估测森林叶面积指数（LAI）,以期量化各影响因素强度校正对不同类型参数估测森林LAI的影响。结果表明：强度经距离校正能够提高森林LAI的估测精度,而强度经数字高程模型衍生入射角校正非但没能提高估测精度,反而降低了估测精度。强度经距离和入射角综合校正虽能提高森林LAI的估测精度,但结果却低于距离单独校正的结果。与此同时,对冠层总强度参数而言,强度校正前后森林LAI估测结果的差异较为明显,而对强度比值参数而言,强度校正前后森林LAI估测结果差异不大。综上可知,不同因素强度校正对森林LAI估测的影响不同,且影响程度与所用参数变量类型密切相关。因此,在未来强度应用研究中,应根据变量参数类型选择合适的校正方式,以避免不恰当校正造成的成本浪费及精度降低。 相似文献
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FY-3C微波温度计资料的台风“威马逊”垂直结构研究 总被引：1，自引：0，他引：1
风云三号C星(FY-3C)携带的微波温度计(MWTS)辐射资料能够穿透非降水云,因此非常适合热带气旋的监测和结构研究。本文使用MWTS观测资料和逐步多元线性回归方法反演晴空和有云两种不同大气状况下的垂直温度廓线。晴空条件下,使用MWTS通道3—10的观测亮温进行大气温度廓线的反演,而有云情况下,仅使用通道5—10,并且两种状况下的逐步线性回归反演都通过1%的信度检验。研究结果表明在晴空状况下,大气各层温度反演的均方根误差都在1.4 K以下,足够精确到可以用于热带气旋上层暖心结构的反演。通过对台风"威马逊"周围温度廓线的反演研究,可以清楚地观察到200 hPa高度层上台风的暖心结构和沿着台风中心的温度梯度热结构,明显优于美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料得到的台风暖心结构。在大气温度廓线反演基础上,先由采用静力平衡计算各层大气台风"威马逊"周围的位势高度场,再由梯度风平衡计算台风周围的水平切向风,结果显示最大风速半径约80km,最大风速达51m/s,且由低层向高层逐步减弱。 相似文献
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红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型 总被引：1，自引：1，他引：0
热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。 相似文献
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提出将标准时频变换(normal time-frequency transform,NTFT)与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合,尝试实现地震信号的自动准确识别。单纯利用神经网络方法识别地震通常需要人工方式判别收集地震信号样本,对受到噪声污染的信号进行相关预处理操作。采用NTFT+CNN模型无需预处理去噪,更具有实用性。从中国云南省盈江地区3个台站连续两周的地震记录中截取19 884个地震事件和17 ?640 ?个噪声数据作为样本,分别利用CNN模型与NTFT+CNN模型进行3台站与单台站地震信号识别实验。在3台站实验中,CNN模型的地震信号识别准确率为93.10%,NTFT+CNN模型的地震信号识别准确率提升至97.80%,引入NTFT使得识别错误率降低了3倍,表明NTFT+CNN模型可更为有效地识别信噪比低的地震信号。与此同时,CNN模型的训练次数为29,而NTFT+CNN模型训练18次即可达到上述识别准确率,说明NTFT+CNN模型收敛快速且稳定。在单台站实验中,对比考察3种典型噪声情况下的模型表现,进一步验证了NTFT对噪声-地震信号的识别作用与模型结果的正确性。并将NTFT+CNN模型应用于识别美国南加州地震台网公开的地震-脉冲噪声数据,相对于CNN模型,NTFT+CNN模型在识别准确率、收敛速度与所需训练样本数量方面均表现出明显的优势。NTFT为基于神经网络结构的地震信号自动识别提供了新的有效途径。 相似文献
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日本是全球定位系统永久性跟踪站网（GEONET ）建立时间早、点位密度高且开发应用广泛的国家。介绍了日本GEONET的发展历史和从全球定位系统（GPS）到全球导航卫星系统（GNSS）现代化的总体发展规划及接收机和天线的更新、数据分发格式和实时数据传输的情况,分析了执行GNSS后不同星座组合观测的基线精度及其在智慧建设方面的应用情况,总结了对日本的GEONET发展的几点认识。 相似文献
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通过对<福建省行政区划地图集>的资料使用、内容选题、符号与色彩设计等特点进行分析与探讨,结果表明<福建省行政区划地图集>达到突出行政区划主题的目的. 相似文献
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城市道路查询子系统的建立,不仅对提高城市道路管理工作效率产生重要作用,而且还能为城市的建设与发展提供准确、快速、权威的辅助决策信息。 相似文献
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2009年武汉市植被净初级生产力估算 总被引：1，自引：0，他引：1
利用CASA模型,结合实测的光合有效辐射（PAR）数据、MODIS归一化植被指数（NDVI）和Land Cover数据、气象数据等资料,估算了2009年武汉市的植被净初级生产力（NPP）。结果显示,武汉市的植被平均单位面积年NPP产量达到464.19gC·m^-2·a^-1。6、7、8三个月NPP积累值最高,占全年的56.8%;12、1、2三个月NPP值最低,仅占5.6%。黄陂区由于林地较广,NPP值较大,在1 000gC·m^-2·a^-1以上;而城市周边由于植被覆盖面积较小,NPP值较低,在400gC·m^-2·a^-1以下。 相似文献
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土地利用变化遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
在探讨遥感影像用于县域土地利用变化监测技术基础上,针对贵州省特殊地理环境以织金县为实验区,利用不同时期TM和中巴卫星遥感影像通过影像增强、校正、分类等处理,提取了县域土地利用变化信息,并对其进行分析,表明该研究方法的有效性. 相似文献