基于模式識別方法的天氣雷達數(shù)字產(chǎn)品的監(jiān)控與分析.pdf

1、l聲明尸明本學位論文是我在導師的指導下取得的研究成果，盡我所知，在本學位論文中，除了加以標注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機構的學位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學位論文做出的貢獻均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名：當絲數(shù)糾≯年歲月多／日學位論文使用授權聲明南京理工大學有權保存本學位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關部門或機構

2、送交并授權其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學位論文的部分或全部內(nèi)容。對于保密論文，按保密的有關規(guī)定和程序處理。研究生簽名：鄉(xiāng)夠磁矽以年；月∥日碩士論文基于模式識別方法的天氣雷達數(shù)字產(chǎn)品的監(jiān)控與分析摘要我國天氣雷達監(jiān)測網(wǎng)經(jīng)過10多年的建設，目前已有131部新一代天氣雷達正式投入實際使用。該監(jiān)測網(wǎng)絡為中小尺度天氣系統(tǒng)的監(jiān)測、預警和預報提供了種類豐富且時空分辨率高的觀測產(chǎn)品，成為災害性天氣預警等方面不可缺少的工具。由于雷達硬件質(zhì)量問題和電磁波干擾等原

3、因造成氣象雷達圖像產(chǎn)品中存在很多異常圖像，而這些異常圖像會直接影響后續(xù)的雷達拼圖和天氣預報，所以氣象業(yè)務中必須剔除這些異常的壞圖，而目前所采用的人工剔除方法效率低，無法適應實際氣象業(yè)務的需求。本文研究一種能自動檢測氣象雷達異常圖像的算法，此算法由圖像的預處理、邊緣檢測、圖像的特征抽取和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的分類器四部分構成。針對氣象雷達圖像的特點，本文提出了一種新的、快速有效的邊緣提取算法。在直線特征提取方面，我們改進了基于鏈碼的直線檢測算