基于多普勒雷达图像的中气旋识别.pdf

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1、2005年12月中文摘要本文工作属于天津市气象局科研课题“多普勒雷达云图冰雹自动识别预警系统”。冰雹是严重影响人类生产生活的灾害性天气之一。冰雹云具有突发性、移动迅速、生命史短和局地性等特点，因此给预报带来很大困难。多普勒雷达则为冰雹预报提供了有力的技术支持。从目前的资料看，基于多酱勒雷达图像的冰雹预报的研究尚处于探索阶段，因此本课题具有很高的研究价值和现实意义。在过去的研究工作中，对冰雹预报主要限于数值方面的研究。本文从图像处理的角度出发，运用模式识别与计算机视觉的方法对多普勒雷达的径向速度图进行了较为深入的研究。同时，本文借鉴了气象专家几十年的

2、宝贵经验，整理出一套较完善的径向速度图的处理方法。本文工作主要涉及以下几方面：(1)对不同仰角的图像进行合成，并以此作为后续工作的基础。(2)对图像进行预处理。区域裁剪限定了图像处理的范围，减小了后续处理的计算量；阈值分割完成了速度大小与速度模糊的处理；距离与夹角判据则将满足距离判据或者夹角判据的所有像素点进一步提取出来；根据与径向速度图对应的基本反射率图的信息，将所有可能的“速度对”中心不在50dBZ区域内的像素点排除掉；最后对实验结果进行了验证。(3)在第二步的基础上，提取出转动速度作为特征值。首先利用特征值准确定位，然后将特征值输入到分类器中

3、，对中气旋进行分类。实验结果及理论分析表明，本文的方法可以有效识别出中气旋，并能一定程度上满足实际应用的要求。本文的研究工作将为基于多普勒雷达的冰雹识别的研究打下良好的基础。关键词：多普勒雷达中气旋阈值分割滤波分类ABSTRACTTheworkofthispaperbelongstotheproject‘‘TheresearchofautomatichailstonedetectionsystembasedonRadar'’．Ofallnaturaldisasters，hailstoneismostdangerous，whichthreatstol

4、ifeandproperty．Thehailstormarisessuddenlyandlocally,movesfast,anddissipatesveryquickly,SOitisdifficulttoforecast．ActuallyapowerfulsupportissuppliedbyDopplerradar．NowadaystheresearchofhailstoneforecastingbasedonDopplerradarimageisatitsdevelopingstage．Therefore,thisprojectenjoys

5、ahighlyresearchvalue．Inthepast，almostalltheresearchisbasedonthedata．Differentfromthat，thispaperresearchestheimageofDopplerradar、Ⅳitllpatternrecognitionandartificialintelligentmethodsfromtheviewofimageprocessing．Togetherwithmanyyears’experiencesofexperts，agoodmethodisputforward

6、．Threepartsareincludedinthepaperasfollows：(1)Twoimages、jlrithdifferentelevationanglearesynthesized．Asaresult，somenoisesarefiltered．(2)Firstly,thescopeoftheimageislimitedclipping．Secondly,thepixelswhichmeanslowvelocityandaliasingvelocityaredealtwithbysegmentation．Thenthereflect

7、ivityimageremovesthepixelsoutoftherangeof50dBZ．(3)Ifthenumberoftheareaconnectedis2，eigenvalueextractedfromtheimagewillbeusedtolocatethepositionofmesocyclone．Andatthesametime,mesocycloneisclassified．Theoreticalanalysisandexperimentalresultsdemonstratethat，methodsusedinthispaper

8、areeffectiveformesocyclonerecognitionbasedonDopplerradar,andC