多普勒天氣雷達(dá)回波圖像的噪聲抑制及風(fēng)暴云團(tuán)的分割與跟蹤.pdf

1、一直以來，天氣與人們的生產(chǎn)、生活息息相關(guān)，災(zāi)害天氣更是嚴(yán)重影響人類的社會生產(chǎn)與生活。所以，災(zāi)害天氣的準(zhǔn)確預(yù)報能有效避免生命和財產(chǎn)的損失，災(zāi)害天氣的準(zhǔn)確識別與跟蹤成了天氣預(yù)報的重中之中。本論文提出的一系列方法對多普勒天氣雷達(dá)圖像去噪、圖像分割、目標(biāo)跟蹤起到了顯著的成效。
　　 對于雷達(dá)的圖像去噪，其目的是去除地物回波與超折射回波，本文提出了基于共生矩陣紋理特征的噪聲抑制方法，對一系列的紋理特征(包括對比度、能量、熵、慣性矩等特征)

2、進(jìn)行了大量的實驗，從而得出慣性矩能有效地去除雷達(dá)圖像噪聲的結(jié)論。噪聲抑制是風(fēng)暴單體分割的基礎(chǔ)。
　　 對于風(fēng)暴云團(tuán)分割，本文首次把水平集及其圖像分割的方法應(yīng)用到天氣領(lǐng)域，該方法適用于變背景圖像中非剛體目標(biāo)的提取，并且它能有效地處理目標(biāo)的分裂與合并、生成與消失現(xiàn)象。用該方法分割出的單體目標(biāo)邊緣平滑，與實際情況高度相符，為云團(tuán)特征的提取、為風(fēng)暴單體的跟蹤奠定了重要的基礎(chǔ)。
　　 對于風(fēng)暴云團(tuán)的跟蹤，本文先對當(dāng)前幀圖像檢測出來

3、的云團(tuán)目標(biāo)進(jìn)行編號，然后與上一幀的云團(tuán)進(jìn)行目標(biāo)的匹配，通過目標(biāo)匹配的方法檢測云團(tuán)目標(biāo)的演化狀態(tài)的變化，從而實現(xiàn)了跟蹤的目的。跟蹤算法記錄下了云團(tuán)目標(biāo)演化狀態(tài)的時間序列表，通過該表可以得到云團(tuán)的歷史演化信息。最后用LSBEM算法對本文提出的風(fēng)暴云團(tuán)算法進(jìn)行了評估，結(jié)果證明了跟蹤算法的有效性。
　　 本文在多普勒天氣雷達(dá)反射率因子產(chǎn)品數(shù)據(jù)、徑向速度產(chǎn)品數(shù)據(jù)、垂直液態(tài)含水量產(chǎn)品數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合強(qiáng)對流天氣與背景的若干特征，運用了圖像處