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云顶高度计算中气象卫星最优影像匹配技术的研究

刘丹  
【摘要】:云是气象和气候研究中重要的研究对象,云的多变性、移动性等特殊性质给云的研究带来了困难。冬季和高纬度地区的积雪现象使得遥感影像难以区分云和雪,造成云量的遥感观测和地面观测存在很大误差,需要探求一种新的研究方法有效地区分云和雪。本文将数字摄影测量技术引入到云顶高度的计算和云雪区分中,其中的关键技术就是同名像点影像匹配技术。与数字摄影测量中常用的高分辨率影像相比,气象中常用的中分辨率影像分辨率较差,灰度特征不明显,且存在严重的重叠现象,即蝴蝶结效应,这给影像匹配带来了难度。针对这些问题,本文提出了一种基于动态去除蝴蝶结的气象卫星中分辨率影像匹配方法,并与相关系数法、最小二乘法、松弛算法以及特征匹配的匹配算法相结合,解决了中分辨率影像同名像点的匹配问题,为后续云顶高度的解算和云雪的区分提供了数据支持。然后,利用数字摄影测量方法建立了云顶高度的解算模型,提出了一种基于数字摄影测量的气象卫星中分辨率影像识别云和区分云雪的解决方案,解决了区分云雪的难题,对气象观测、天气分析和气候预测等都具有重要的科学价值和现实意义。 本文的主要工作如下: (1)充分研究了气象卫星AQUA/MODIS和FY3B/MERSI中分辨率影像的成像特点,以及影像重叠现象产生的原因和规律。采用相关系数匹配、统计学和曲线拟合三者相结合的方法,很好的解决了去除蝴蝶结效应的问题。为确保影像构像参数的完整性,在影像匹配中提出了一种动态去除蝴蝶结的取值方法,经实验可知,这种方法较为实用可靠,提高了影像匹配的准确性。 (2)重点研究了适用于气象卫星中分辨率影像的影像匹配算法,提出了基于动态去除蝴蝶结的相关系数和松弛法相结合的匹配算法、基于动态去除蝴蝶结的双向最小二乘匹配算法以及基于棋盘距离测度的SIFT特征匹配算法。通过实验和分析,本文提出的基于动态去除蝴蝶结的取值方法能够与相关系数法、松弛法和最小二乘法及其改进算法很好的结合使用,对地面和云区均适用,匹配效果较好,匹配算法稳定性高,可移植性较好。 (3)将摄影测量技术引入到云顶高度的计算中,构建了气象卫星AQUA/MODIS和FY3B/MERSI中分辨率影像的构像方程,并利用影像空间后方交会与前方交会的方法建立云顶高度解算模型,在此基础上识别云,有效地区分云和雪。通过具体的实验和分析,以及与MODIS云量产品的对比和验证,整体上本文的识别结果与MODIS云量产品较为一致,且在有云和无云区的识别上更加细致,分辨率更高,能够较好的将云和雪区分开,解决了以往云的遥感观测和地面观测误差较大的问题。


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