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利用云的形状、外观和动态来判读卫星图像( The use of shape, appearance and the dynamics of clouds for satellite image interpretation )
Lewis G Hugh Molecular Spectra Nitrogen Dioxide Spectral Line Width Temperature Dependence Coefficients Laser Spectroscopy Spectral Bands
大气过程是通过云和云型的形成和扩散表现出来的。因此，云对天气预报具有重要意义。由于有能力研究广大地区和气象数据稀少地区的云模式，因此发展了使用概念模型分析卫星图像中云量的主观技术。这些概念模型描述了云和云模式的形状、外观和动态，能够提供关于当前和未来气象状况的大量信息。然而，自动判读技术通常依赖卫星图像以外的数据源来了解大气过程。本文提出了一种基于自适应分割技术和神经网络匹配方法的卫星图像解译新方法。该方法生成卫星云图在三个空间尺度上识别的云特征的形状、外观和动力学特征。这些特点结合在一个整体的分析中，提供一个详细的解释气象情况。与现有的卫星图像自动解译方法相比，该方法具有几个主要优点。首先，除了卫星图像之外，不需要任何数据来源。其次,在大尺度云特征的背景下,给出了量化小尺度云特征的形状、外观和动力学特征；第三,小尺度对流云特征的动力学特征能够对小尺度对流云特征的生命周期进行建模。应用于实际卫星云图,对云的形状、外貌和动力学特征进行了综合分析,得到的解译结果符合实际气象条件。采用自适应的分割和匹配方法,可以在图像序列上自动识别、描述和匹配云的关键特征。基于这些信息的后续解释和预报可以使用智能处理技术自动进行。
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