【摘 要】
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提出一种雷达回波图像中飑线特征自动识别的方法。以多普勒天气雷达探测资料为主要数据源,对雷达探测到的基本反射率的空间分布和强度进行分析,通过数值预处理、高通滤波、二
【机 构】
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南京信息工程大学大气科学与环境气象国家级实验教学示范中心,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学大气科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41805033),国家自然科学基金面上项目(41276033),中国气象局软科学研究项目(2019ZZXM45),江苏省产学研合作项目(BY2018010)共同资助
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提出一种雷达回波图像中飑线特征自动识别的方法。以多普勒天气雷达探测资料为主要数据源,对雷达探测到的基本反射率的空间分布和强度进行分析,通过数值预处理、高通滤波、二值化降噪、图像特征提取、目标物的中轴线提取,以及飑线形态分析等一系列步骤,实现对雷达飑线特征的智能识别。克服了回波高值区域不连通、碎块化对飑线自动识别造成的困难。通过4次强对流天气个例检验,飑线自动识别的准确率达到75%左右,尤其对呈现直线或劣弧状,且边界清晰的高值回波区,具有更高的识别成功率。该方法将以往需要由气象专业人员主观分析、判读雷达回波
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