基于卫星云图的风矢场度量模型与算法探讨  

Model and Algorithms of the Measure Based on the Wind Vector Field of Satellite Cloud(Cloud-Derived Wind)

作　　者：周娟[1] 龚正[2] 陈建亨[2] 宋志成[2] 杨扬[2] 

机构地区：[1]华东交通大学软件学院,江西南昌330013 [2]华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013

出　　处：《数学的实践与认识》2013年第15期150-162,共13页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：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)

摘　　要：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.Firstly, find out the latitude and longitude of sampling points correspond to each element in the gray-scale matrix, create a satellite cloud image and add the coastline on it. On this basis, generate a cloud-derived wind vector through using the correlation matching method from two satellite cloud images with a certain time interval. And then, achieve the inversion of the cloud-derived wind by the grayscale gradient information extracted from the image. Comparison of cloud images added grayscale gradient information wind retrieval results and not. The results show that the new inversion method can effectively reduce the impact of image interference, but also greatly enhance the accuracy of wind vector retrieval, and explore a new way.

关 键 词：云导风 相关匹配法 灰度梯度信息 

分 类 号：P426.5[天文地球—大气科学及气象学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]