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A Comparison of De-noising Methods for Differential Phase Shift and Associated Rainfall Estimation 下载免费PDF全文
Measured differential phase shift ΦDP is known to be a noisy unstable polarimetric radar variable, such that the quality of ΦDP data has direct impact on specific differential phase shift KDP estimation, and subsequently, the KDP-based rainfall estimation. Over the past decades, many ΦDP de-noising methods have been developed; however, the de-noising effects in these methods and their impact on KDP-based rainfall estimation lack comprehensive comparative analysis. In this study, simulated noisy ΦDP data were generated and de-noised by using several methods such as finite-impulse response(FIR), Kalman, wavelet,traditional mean, and median filters. The biases were compared between KDP from simulated and observedΦDP radial profiles after de-noising by these methods. The results suggest that the complicated FIR, Kalman,and wavelet methods have a better de-noising effect than the traditional methods. After ΦDP was de-noised,the accuracy of the KDP-based rainfall estimation increased significantly based on the analysis of three actual rainfall events. The improvement in estimation was more obvious when KDP was estimated with ΦDP de-noised by Kalman, FIR, and wavelet methods when the average rainfall was heavier than 5 mm h-1.However, the improved estimation was not significant when the precipitation intensity further increased to a rainfall rate beyond 10 mm h-1. The performance of wavelet analysis was found to be the most stable of these filters. 相似文献
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基于模糊逻辑的大气云粒子相态反演和效果分析 总被引:4,自引:1,他引:3
为了探究8mm云雷达探测到的大气云粒子相态特征,根据Shupe总结得到云雷达探测参量:反射率因子、Doppler径向速度、线性退偏振比以及温度在不同相态水凝物对应的云雷达产品特征阈值,采用不对称T型的隶属函数,成员函数包括:反射率因子、线性退偏振比、径向速度以及垂直温度廓线,反演出的粒子相态包括:雪、冰晶、混合相态、液水、毛毛雨、雨等6种。通过联合分析中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的偏振云雷达探测资料和GTS1型探空仪温度数据,结果表明;通过模糊逻辑法对云雷达探测的参量反演出的大气粒子相态结果与探空实时数据一致性较好,对现阶段常规天气预报参考、人工影响天气作业指挥以及效果评估来说具有较好指导性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像配准时,由于受到乘性散斑影响,匹配算法的性能受到限制。SAR-SIFT使用ROEWA算子代替差分算法计算梯度,对SAR图像的散斑具有一定的稳健性。为了进一步抑制散斑噪声,本文提出了基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准算法。利用非线性扩散滤波生成SAR图像的非线性扩散尺度空间,在非线性尺度空间不同尺度层上计算对应的SAR-Harris函数。为了使非线性尺度空间对散斑噪声具有稳健性,在其构造过程中的梯度信息采用ROEWA算子计算。此外,利用相位一致性信息去除初始关键点中由散斑引起的虚假点。多源、多极化、多时相的SAR图像试验结果表明,与SAR-SIFT算法相比,本文算法对散斑噪声更具稳健性,提高了图像匹配性能。 相似文献
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针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置。试验结果表明,采用该方法可有效减少变化发现对影像间相对配准精度的依赖性,在本文试验中,相对配准精度在15像元以内均可保证95%以上的提取准确率和5%以下的漏检率,对配准精度具有良好的稳健性。 相似文献
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立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 相似文献
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无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。 相似文献
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