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多光谱卫星图像降水强度场的分析
被引量：
13
1
作者
郁凡
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期334-345,共12页
文中将单位特征空间归类方法应用于多光谱GMS卫星图像的降水强度场分析 ,该方法可交互式地进行多光谱卫星信息和地面实测降水的协同分析 ,准确划分各强度样本集群的光谱特征空间分布 ,为可靠确定各波段卫星测值与小时降水量之间的统计...
文中将单位特征空间归类方法应用于多光谱GMS卫星图像的降水强度场分析 ,该方法可交互式地进行多光谱卫星信息和地面实测降水的协同分析 ,准确划分各强度样本集群的光谱特征空间分布 ,为可靠确定各波段卫星测值与小时降水量之间的统计关系提供了一条可行的途径。为尽量减少分界点附近数据可能造成的不确定性和误差 ,文中首先按模糊集合论的隶属度原则 ,建立了模糊划分公式。按所在降水强度等级 ,通过对多维光谱空间的各单位特征空间内计算和比较晴空、多云 (无雨 )、小雨、中雨、大雨和暴雨 6种情况发生的概率 ,经归一化处理后 ,分别建立相应的降水强度类属矩阵 ,为多光谱卫星图像降水强度场的分析确定了判识依据。就IR1 VIS降水强度类属矩阵而言 ,经 5 0 0余个实测有雨样本的检验 ,其对暴雨、大雨、中雨和小雨等各强度等级有雨样本的实测命中率均在 70 %左右。近 14 0 0个有云样本降水强度等级判识的总准确率为 73.88%。把样本仅分成无雨、中小雨和大、暴雨 3个等级进行分析 ,实测命中率和分析成功率都显著提高 ,总准确率达到 84 .4 9%。IR1 WV ,TIR1-IR2 降水强度类属矩阵 ,各项指标虽然均略低于IR1 VIS降水强度类属矩阵 ,但对无雨、中小雨和大到暴雨的 3个级判识 ,总准确率也能够达到 75 %。
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关键词
多光谱卫星图像
降水强度场
光谱特征空间
类属矩阵
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职称材料
基于MTSAT多光谱卫星图像监测全天时我国华东地区的梅雨期降水
被引量：
7
2
作者
王晨曦
郁凡
张成伟
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期305-316,共12页
本文应用单位特征空间归类方法进行了MTSAT多光谱卫星图像降水强度场的反演研究.该方法将MTSAT多光谱卫星测值与2007年华东地区梅雨季节高密度地面站实测小时降水率结合起来,进行协同分析,较好的确定了各降水概率和降水强度等级在不同...
本文应用单位特征空间归类方法进行了MTSAT多光谱卫星图像降水强度场的反演研究.该方法将MTSAT多光谱卫星测值与2007年华东地区梅雨季节高密度地面站实测小时降水率结合起来,进行协同分析,较好的确定了各降水概率和降水强度等级在不同的二维光谱特征空间的分布特点.在此基础上,分别建立了相应的不同光谱组合的降水概率和降水强度类属矩阵用于全天时的连续降水监测：白天利用IR1（10.3~11.3μm）I、R3（6.5~7.0μm）、VIS（0.55~0.90μm）;夜间利用IR1、IR3、IR4（3.5~4.0μm）以及亮温差（BTD）资料,即IR24（IR4-IR2）来构建降水概率和强度类属矩阵.对比实测降水资料和反演结果,发现20%的降水概率可较好的划分降水区与非降水区;降水强度等级的分析也基本与实况有较好的匹配.但是,卫星进行的是每小时一次的瞬时观测,雨量计是一小时雨量的累计。这两种观测方式的不同是产生比较误差的重要原因.
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关键词
单位特征空间归类方法
MTSAT
卫星估测降水
降水
类属矩阵
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职称材料
题名
多光谱卫星图像降水强度场的分析
被引量：
13
1
作者
郁凡
机构
南京大学大气科学系
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期334-345,共12页
基金
国家自然科学基金项目 (4 10 75 0 0 7)
国家重点基础研究发展规划项目:中国暴雨试验研究 (G19980 40 910 )
文摘
文中将单位特征空间归类方法应用于多光谱GMS卫星图像的降水强度场分析 ,该方法可交互式地进行多光谱卫星信息和地面实测降水的协同分析 ,准确划分各强度样本集群的光谱特征空间分布 ,为可靠确定各波段卫星测值与小时降水量之间的统计关系提供了一条可行的途径。为尽量减少分界点附近数据可能造成的不确定性和误差 ,文中首先按模糊集合论的隶属度原则 ,建立了模糊划分公式。按所在降水强度等级 ,通过对多维光谱空间的各单位特征空间内计算和比较晴空、多云 (无雨 )、小雨、中雨、大雨和暴雨 6种情况发生的概率 ,经归一化处理后 ,分别建立相应的降水强度类属矩阵 ,为多光谱卫星图像降水强度场的分析确定了判识依据。就IR1 VIS降水强度类属矩阵而言 ,经 5 0 0余个实测有雨样本的检验 ,其对暴雨、大雨、中雨和小雨等各强度等级有雨样本的实测命中率均在 70 %左右。近 14 0 0个有云样本降水强度等级判识的总准确率为 73.88%。把样本仅分成无雨、中小雨和大、暴雨 3个等级进行分析 ,实测命中率和分析成功率都显著提高 ,总准确率达到 84 .4 9%。IR1 WV ,TIR1-IR2 降水强度类属矩阵 ,各项指标虽然均略低于IR1 VIS降水强度类属矩阵 ,但对无雨、中小雨和大到暴雨的 3个级判识 ,总准确率也能够达到 75 %。
关键词
多光谱卫星图像
降水强度场
光谱特征空间
类属矩阵
Keywords
Multi spectral satellite imagery,Spectral feature scale,Rainfall intensity category matrix
分类号
P458.121 [天文地球—大气科学及气象学]
P412.27 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于MTSAT多光谱卫星图像监测全天时我国华东地区的梅雨期降水
被引量：
7
2
作者
王晨曦
郁凡
张成伟
机构
南京大学大气科学学院中尺度灾害性天气教育部重点实验室
民航深圳空中交通管理站气象台
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期305-316,共12页
基金
国家自然科学基金(40875012)
淮河流域气象开放研究基金(HRM200704)
国家重点基础研究发展规划项目(2009CB421502)
文摘
本文应用单位特征空间归类方法进行了MTSAT多光谱卫星图像降水强度场的反演研究.该方法将MTSAT多光谱卫星测值与2007年华东地区梅雨季节高密度地面站实测小时降水率结合起来,进行协同分析,较好的确定了各降水概率和降水强度等级在不同的二维光谱特征空间的分布特点.在此基础上,分别建立了相应的不同光谱组合的降水概率和降水强度类属矩阵用于全天时的连续降水监测：白天利用IR1（10.3~11.3μm）I、R3（6.5~7.0μm）、VIS（0.55~0.90μm）;夜间利用IR1、IR3、IR4（3.5~4.0μm）以及亮温差（BTD）资料,即IR24（IR4-IR2）来构建降水概率和强度类属矩阵.对比实测降水资料和反演结果,发现20%的降水概率可较好的划分降水区与非降水区;降水强度等级的分析也基本与实况有较好的匹配.但是,卫星进行的是每小时一次的瞬时观测,雨量计是一小时雨量的累计。这两种观测方式的不同是产生比较误差的重要原因.
关键词
单位特征空间归类方法
MTSAT
卫星估测降水
降水
类属矩阵
Keywords
unit-feature spatial classification method
MTSAT
satellite estimated rainfall
genus matrices
分类号
P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]
P412.27 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多光谱卫星图像降水强度场的分析
郁凡
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MTSAT多光谱卫星图像监测全天时我国华东地区的梅雨期降水
王晨曦
郁凡
张成伟
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
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