【摘 要】
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随着“数字化中国”的开展、信息技术的提高,催生了海量的数据,这标志着中国真正进入大数据时代。其中基于地理信息的气象数据可视化是目前大数据应用最广泛的领域之一,由于气象数据作为支撑气象服务的基础,人类的衣食住行依赖于气象服务,并且气象中心每天都会更新数以千兆计的信息,庞大的数据规模不得不推动着气象领域可视化技术的发展。气象数据具有时间性、高效性,地理数据具有区域性、空间性,可以提供背景信息,二者相辅
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随着“数字化中国”的开展、信息技术的提高,催生了海量的数据,这标志着中国真正进入大数据时代。其中基于地理信息的气象数据可视化是目前大数据应用最广泛的领域之一,由于气象数据作为支撑气象服务的基础,人类的衣食住行依赖于气象服务,并且气象中心每天都会更新数以千兆计的信息,庞大的数据规模不得不推动着气象领域可视化技术的发展。气象数据具有时间性、高效性,地理数据具有区域性、空间性,可以提供背景信息,二者相辅相成、相互依存,只有充分融合地理信息,才能对气象数据、监测资料等进行综合分析,进而模拟和预测天气变化,因此本文主要针对气象、地理信息数据,通过地理信息处理技术(GIS)、Python可视化处理技术,实现了数据可视化的表达,架起了气象数据与地理信息有机结合的桥梁。与传统的数据处理技术不同,本文通过可视化的图表、图像和动画进行了数据的表达,实现了数据的“自我讲话”,提高了数据的分析能力,为气象综合监测系统、卫星遥感反演系统、智能网格预报系统等基础信息平台提供更为高效的服务。本文的主要工作:1.为实现地理信息的数据可视化,通过地理信息处理技术制作了矢量地图,并在其基础上进行了数据的叠加、颜色的填充及共享服务的发布等,将地理信息数据由字符串转变为具有矢量信息的“一幅地图”,实现了地理信息数据可视化的表达。2.通过Python可视化处理技术将气象数据由单一的数据统计转换为可读性更高、“人际交互”能力更强的二维可视化图表及动画,实现了气象数据的图形化。3.基于地理信息支撑下,结合地理信息处理技术和Python可视化处理技术对气象数据进行空间可视化的表达,实现了数据的叠加、查询、绘制及卫星遥感图像的融合。4.针对卫星遥感图像,在图像分割前加入了小波变换的方法,并选用三种不同的母小波对图像进行了融合,通过质量评价选取出融合效果最好的图像作为分割的原始图像,最后经聚类分割算法实现了一幅遥感图像中海、云、陆地三种要素的分割。通过以上工作使得气象数据、地理数据由传统的数据统计转换为可读性更高、“人际交互”能力更强的图形、图像和动画,实现了地理信息与气象数据有机的结合,打破了大众对于气象、地理数据枯燥无味的印象,给大众全新的视觉感受,使得卫星遥感图像在对地物等要素的分割中得到了更广泛的应用,为气象领域现代化的建设提供了技术支撑。
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