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城区高光谱遥感数据假彩色波段组合研究 总被引:12,自引:2,他引:12
高光谱数据具有波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点,如何根据具体的应用目的,在众多的波段中选取最佳波段组合用于假彩色合成,对于有效进行高光谱数据处理、分析及信息提取至关重要。以面阵推帚式机载超光谱成像仪(PHI)获得的上海市黄浦江附近复杂地表高光谱图像数据为例,分析了图像所包含的信息量、各通道之间的相关性以及影像上各地物的光谱特征,选出了那些包含信息量大、相关性小、光谱差异大的波段子集,然后再结合协方差矩阵特征值法、最佳指数法和波段指数法波段组合方法选出了高光谱遥感图像的最佳波段组合。 相似文献
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近几年来,离散小波变换在遥感图像压缩、消噪和融合中得到了广泛的应用。利用航空飞行的高光谱图像数据,先后进行了主成分分析及10种小波变换,并应用分类回归树对其进行分类处理。将小波变换的分类结果与主成分分析的结果及不同的小波变换方法之间进行了对比。结果表明,在样本数相同的条件下,小波变换的分类精度均高于主成分分析,其中Haar小波的分类精度最高;小波变换后的分类对样本数量的要求要小于主成分分析。在样本数足够的情况下,主成分分析数据压缩率要高于小波变换。但小波变换在压缩的情况下,仍保留了原光谱的大部分信息。而主成分分析只保留了原图像的方差而无法保留波形。 相似文献
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辐射雾生消的数值研究(Ⅱ)──生消机制 总被引:11,自引:0,他引:11
首先分析了雾过程中影响温度、含水量及雾滴浓度的各种因子的变化,包括长短波辐射、湍流、凝结蒸发、重力沉降及碰并等过程。在此基础上,描绘出辐射雾生消变化的物理图象,即机制。最后,就不同风场、云层覆盖及土壤参数等对雾过程的影响进行了讨论。现在工作单位: 相似文献
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2013年“苏力”与“潭美”相似路径台风大暴雨落区差异分析 总被引:7,自引:3,他引:4
以2013年两个路径相似但大暴雨分布有较大差别的台风“苏力”和“潭美”为研究对象,从台风结构及其动力、水汽等方面讨论了它们的降水条件差异,结果表明:台风登陆过程中,“苏力”结构发生南倾是造成台风南侧大暴雨产生的主要原因;副高南侧弱东风气流导致“苏力”北侧水汽辐合上升运动较弱,水汽辐合呈现南强北弱的分布;流场垂直运动南强北弱的不均分布是台风环流南侧大暴雨产生的有利动力条件;台风受南亚高压的东南侧东北气流影响,二者的相对位置,有可能影响到台风辐合区随高度向南倾斜和高层辐散场南强北弱的分布,从而对台风暴雨南强北弱的分布产生重要影响;中层弱冷空气侵入台风环流西南侧,对台风南侧暴雨增幅起重要作用。台风“潭美”结构对称,低空西南与东风两支急流将充沛水汽汇合于台风环流北侧,副高南侧东风急流的增强和闽东北地形抬升对台风北侧暴雨的增幅作用十分显著。台风位于南亚高压东环的西南侧,受偏东气流的分流辐散影响,“潭美”辐合中心随高度北倾和中层弱冷空气侵入台风环流北侧,也是促进台风北侧暴雨增强的原因。 相似文献
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台风“梅花”(1109)双眼墙生消过程的卫星资料分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用CIMSS/MIMIC微波、AMSU微波、静止红外、TRMM卫星资料,详细地叙述了“梅花”台风三次双眼墙生消的演变过程,定量分析了这三次过程之间及其与以往研究的异同点,包括双眼墙的生消周期、空间尺度、结构、强度以及所伴随的台风强度变化,在此基础上提出了双眼墙生消的演变模型。结果表明:(1) 螺旋云带型态演变是双眼墙生消过程的外在表现形式:随着台风眼墙与螺旋云带的脱离,螺旋云带自身首尾相连,在原台风眼墙的外围形成另一圈闭合环流,即双眼墙结构形成。外眼墙环流在加强加宽后向内收缩,内眼墙环流减弱并消失,只剩一单圈环流,或外眼墙环流演变为螺旋云带,则双眼墙结构消失;(2) 双眼墙结构持续的时间可以由几小时至数天,这可能与内、外眼墙直径无关,而与台风环流特别是外眼墙结构有关。当外眼墙环流对称化后,内、外眼墙将在数小时内完成眼璧置换过程;(3) 在一个成熟的双眼墙台风中,外眼墙对流发展高度较内眼墙高,内外眼墙之间是类似台风眼的下沉气流控制区;(4) 基于ADT的台风业务定强,可能不能正确地描述双眼墙台风强度的变化特征,而AMSU-A所反映的台风暖心强度,能较好说明双眼墙生消过程中台风强度的剧烈变化。 相似文献
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采用上海市气象局建立的北斗气象站的2014年观测数据和我国自主研发的精密导航数据处理软件PANDA (position and navigation data analysist) 实现了基于北斗数据的大气水汽总量 (precipitable water vapor,PWV) 反演,并将利用北斗卫星信号解算的大气水汽总量 (WBD) 结果与目前较为成熟的GPS卫星反演结果 (WGPS) 和无线电探空反演结果 (WRadio) 进行对比,研究表明:反演的WBD与WGPS的均方根误差均低于3.5 mm,反演的WBD与WRadio的均方根误差为3.6 mm,两种对比方式的相关系数均在0.95以上,反演方法以及地理位置的差异对于反演结果有一定影响;反演的WBD能够很好地反映出大气中水汽的变化特征,对于气象短时临近预报、气候分析有指示作用。 相似文献