一种台风中心提取方法技术

本发明专利技术提供了一种台风中心提取方法，旨在公开一种从微波散射计数据中确定台风中心的方法。其包括以下步骤：S100、通过阈值确定台风高风速云系区域；S200、对台风高风速云系区域中的像元划分为若干个二级矩阵，对各矩阵中的像元按风向分类并按类别进行向量赋值，将一个矩阵中的像元向量叠加，选择最终叠加向量模最小的二级矩阵为台风近中心漩涡区域；S300、对台风近中心漩涡区域中的像元按风向分类并统计种数，选择种数最小的3×3区域为台风中心。本方案间接明了，精度高，对误差敏感性小，适用于各气象分析中心。

【技术实现步骤摘要】
一种台风中心提取方法
本专利技术涉及一种气象卫星数据处理领域，尤其是涉及一种从微波散射计的数据中进行台风中心提取的方法。
技术介绍
现有台风中心确定技术主要针对气象卫星数据，对于微波散射计数据的台风中心确定技术较为缺乏。主要技术有：1、Dvorak技术；2、模板匹配技术；3、持久性与气候特征判别；4、风场分析技术；5、台风旋转定位法；6、数学形态法。上述方法都是通过卫星云图进行台风中心确定。中华人民共和国国家知识产权局于2006年09月06日公开了公开号为CN1828668A的专利文献，名称是基于嵌入式隐马尔可夫模型与交叉熵的台风中心定位方法，包括以下步骤：(1)由云图的时间序列生成差分云图序列，并对差分云图进行小波变换，将小波域作为底层数据源和信息提取源；(2)根据台风差分云图的空间相关性，使用嵌入式隐马尔可夫模型实现了对图像的自适应状态块分割。分割成的状态块随着台风的变化而变化，具有一定的自适应性。(3)根据序列差分云图的时间相关性，使用交叉熵对状态块进行动态跟踪和运动能量的度量；(4)构造能量函数，在小波变换的低分辨率层通过寻找能量最小值初步确定台风中心。现有的这些台风中心具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种台风中心提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、确定台风高风速云系区域；S200、确定台风近中心漩涡区域；S300、确定台风中心。

【技术特征摘要】
1.一种台风中心提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、确定台风高风速云系区域；S200、确定台风近中心漩涡区域；S300、确定台风中心；所述确定台风高风速云系区域包括以下步骤：S101、从初始像元集合中选择风速大于第一阈值的像元作为起始像元；S102、以起始像元为中心向四周扩散直至找到风速最接近第二阈值的边缘像元，将所有边缘像元连接，连线内的区域即为台风高风速云系区域；第一阈值为25m/s，第二阈值设为17m/s；所述确定台风近中心漩涡区域包括以下步骤：S201、将台风高风速云系区域以17像元×17像元为单位进行划分获得若干个二级矩阵，设定风向为（22.5°，67.5°]的像元为第一类像元，风向为（67.5°，112.5°]的像元为第二类像元，风向为（112.5°，157.5°]的像元为第三类像元，风向为（157.5°，202.5°]的像元为第四类像元，风向为（202.5°，247.5°]的像元为第五类像元，风向为（247.5°，292.5°]的像元为第六类像元，风向为（292.5°，337.5°]的像元为第七类像元，风向大于337.5°或小于等于22.5°的像元为第八类像元；S202、遍历台风高风速云系区域的像元集合对像元进行分类，对第一类像元的向量赋值为（1，1）；对第二类像元的向量赋值为（1，0）；对第三类像元的向量赋值为（1，-1）；对第四类像元的向量赋值为（0，-1）；对第五类像元的向量赋值为（-1，-1）；对第六类像元的向量赋值为（-1，0）；对第七类像元的向量赋值为（-1，1）；对第八类像元的向量赋值为（0，1）；S203、对每个二级矩阵进行以下处理：将一个二级矩阵中所有像元的向量进行叠加，获得此二级矩阵的叠加向量模；S204、选择叠加...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡潭高，张煜洲，张登荣，徐俊锋，王洁，谢斌，吴文渊，
申请(专利权)人：杭州师范大学，杭州瞰宇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：