基于卫星云图的风矢场追踪与风速测量算法研究

"本研究论文探讨了一种基于卫星云图的风矢场度量模型与算法，针对第九届“华为杯”全国研究生数学建模竞赛中的实际问题进行深入研究。研究的核心内容围绕以下几个方面： 1. 坐标系统建立：构建了一个以同步卫星为x轴，北极点为z轴，赤道平面为xoy平面的球面坐标系，通过步进角和行扫描角计算出灰度矩阵中每个像素的经纬度，例如(32.7405,46.4851)、(32.7353,46.5696)等，这些坐标用于定位云图中的特定区域。 2. 云识别与追踪：采用阈值剔除法去除云图中的背景干扰，接着引入创新的小波频谱法匹配，通过Haar小波函数处理云块，结合频谱和统计特征（如方差、能量）进行目标云块的识别，如在(26.05,52.01)、(26.01,57.06)等地计算得到风矢的方向和速度。 3. 窗口大小选择：论文提出了一种自适应窗口大小选择方法，通过对局部灰度均值的分析，动态调整窗口尺寸以保持云块稳定的同时，检测风矢数据。与固定窗口尺寸相比，这种方法显示出了良好的效果，验证了给定的16×16像素窗口和64×64像素搜索范围的合理性。 4. 风矢与灰度关联：根据风矢所处的经纬度确定灰度矩阵的位置，利用灰度值与温度的关系，推断出云块所在位置的温度特性，这是风矢场度量的重要组成部分。 本研究论文不仅关注风矢场的测量技术，还强调了图像处理、特征提取和算法优化在卫星云图分析中的应用，旨在提高风矢场预测的精度和效率，对于气象学、遥感科学以及相关领域具有实际意义。"