模式識別技術及其在氣象研究中的應用.pdf

1、模式識別是隨著人工智能和計算機視覺研究的興起而得到迅速發(fā)展的新理論和新技術,在圖像技術和遙感研究等很多領域中都發(fā)揮著重要的作用.對模式識別進行研究,具有重要的理論意義和應用價值.該文對模式識別領域中的圖像紋理特征提取、遙感圖像分類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡與紋理特征組合分類等方法,以及它們在云團屬性識別、云跡風反演和暴雨過程分析等氣象問題中的應用作了研究.針對過去利用圖像光譜亮度特征進行識別分析氣象衛(wèi)星圖像準確度不高的問題,該文提出了發(fā)展混合像元的

2、分解模型,以圖像的紋理特征為基礎,提高圖像識別的智能水平,以實現(xiàn)在分析決策模型的支持下,快速準確的復合分析的解決方案.并以2003年7月4日-5日發(fā)生在江淮流域的特大暴雨過程為例,對該方案進行了驗證.論文的第一部分介紹了進行紋理特征研究的一些典型的方法,利用其中的基于統(tǒng)計的紋理分析法中的灰度共生矩陣以及灰度—梯度共生矩陣法,分析了衛(wèi)星云圖上五類區(qū)域的紋理特性;第二部分主要介紹了遙感圖像分類原理以及神經(jīng)網(wǎng)絡中的BP算法,在對算法原理進行深

3、入理解的基礎上,把紋理特征與神經(jīng)網(wǎng)絡進行組合,實現(xiàn)對衛(wèi)星云圖進行分類分析;第三部分內容是在前面圖像分類結果的基礎上,對序列圖像用相關匹配法進行運動分析,反演云跡風風場.通過對2003年7月4-5日暴雨過程的試驗分析發(fā)現(xiàn),使用紋理特征作為整個分析決策模型的基礎是十分合理的,另外改進的基于紋理分類的云跡風反演技術,由于精度的提高,使診斷水平有了很大的改善.由它所表示的2003年7月5日07-08時的高空風場上,可以清楚地看到一個北邊輻散,南