【摘 要】
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首先通过换算视场坐标确定灰度矩阵中每个元素对应的采样点在地球上的经纬度,从而将灰度矩阵转化为卫星云图,并添加海岸线.在此基础上,使用相关匹配法对具有一定时间间隔的两
【机 构】
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华东交通大学软件学院; 华东交通大学电气与电子工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61240036,61165004);江西省自然科学基金(20114BAB201027,2010GZS0031);教育部人文社科学基金(11YJC740157);江西省教育厅科技项目(GJJ12307)
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首先通过换算视场坐标确定灰度矩阵中每个元素对应的采样点在地球上的经纬度,从而将灰度矩阵转化为卫星云图,并添加海岸线.在此基础上,使用相关匹配法对具有一定时间间隔的两幅相关卫星云图进行模板匹配生成风矢场(云导风)矢量.然后,借助于近年来发展起来的数值微分方法,从图像灰度中提取出图像梯度信息,再利用正则化方法,实现了云导风的反演.对云图中加入灰度梯度信息和未加入灰度梯度信息的风场反演结果进行比较.结果表明,加入图像灰度梯度信息后所实施的新反演方法可有效减小图像干扰的影响,同时也大大提高了风矢量反演的精度,为卫星云图反演云导风探索出一条新路.
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