基于多普勒雷达径向速度图的风暴信息提取
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 中气旋与逆风区 | 第7-8页 |
| 1.2 多普勒雷达的应用 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.1 中气旋研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 逆风区研究现状 | 第10页 |
| 1.4 本文的主要工作安排 | 第10-12页 |
| 第二章 天气预测系统的原理和图像处理方法 | 第12-24页 |
| 2.1 多普勒雷达的工作原理 | 第12-14页 |
| 2.1.1 雷达图像的显示方式 | 第12页 |
| 2.1.2 反射率图 | 第12-13页 |
| 2.1.3 雷达图像的径向速度图 | 第13-14页 |
| 2.2 图像处理的基本原理 | 第14-16页 |
| 2.2.1 数字图像的类型 | 第15页 |
| 2.2.2 数字图像的格式 | 第15页 |
| 2.2.3 图像文件的读写 | 第15页 |
| 2.2.4 图像的显示 | 第15-16页 |
| 2.3 图像分割的基本算法 | 第16-17页 |
| 2.3.1 阈值分割 | 第16页 |
| 2.3.2 颜色特征分割法 | 第16-17页 |
| 2.4 形态学图像处理 | 第17-22页 |
| 2.4.1 区域分割的集合知识 | 第17-18页 |
| 2.4.2 区域生长算法 | 第18页 |
| 2.4.3 二值图像边界提取算法 | 第18-20页 |
| 2.4.4 图像的连通域连接方式 | 第20页 |
| 2.4.5 膨胀和腐蚀 | 第20-22页 |
| 2.5 运动目标的时间序列分析 | 第22-24页 |
| 2.5.1 时间序列步骤 | 第22-23页 |
| 2.5.2 时间序列分析用途 | 第23-24页 |
| 第三章 基于中气旋识别的统计特征分析 | 第24-38页 |
| 3.1 中气旋算法 | 第24-33页 |
| 3.1.1 反射率图像去噪 | 第25-26页 |
| 3.1.2 保存满足面积阈值的连通域 | 第26-27页 |
| 3.1.3 校正速度中心和配置速度对 | 第27-30页 |
| 3.1.4 剔除伪速度对 | 第30-31页 |
| 3.1.5 中气旋识别结果 | 第31-33页 |
| 3.2 结果的统计特征分析 | 第33-38页 |
| 3.2.1 切变量与对流天气分类关系 | 第33-35页 |
| 3.2.2 切变量的时间序列分析 | 第35-38页 |
| 第四章 逆向风区域识别 | 第38-50页 |
| 4.1 逆向风区域的定义和判据 | 第38-39页 |
| 4.2 逆向风区域的识别算法 | 第39-48页 |
| 4.2.1 去除图像的杂波和模糊速度 | 第40-42页 |
| 4.2.2 图像分割 | 第42-43页 |
| 4.2.3 筛选速度图的连通域 | 第43-46页 |
| 4.2.4 识别第一类逆风区 | 第46-48页 |
| 4.3 第一类逆风区识别的结果和分析 | 第48页 |
| 4.4 第二类逆风区与中气旋关系 | 第48页 |
| 4.5 小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-53页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.1.1 基于中气旋识别的统计特征分析 | 第50-51页 |
| 5.1.2 逆向风区域识别 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文与科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
