导读:本文包含了全天空论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:偏振,天空,神经网络,云图,图像,青藏高原,云量。
全天空论文文献综述
周朋辉[1]（2019）在《基于机器学习的全天空极光图像分类与割方法研究》一文中研究指出极光是一种出现在地球南北两极高纬度地区绚丽多彩的发光现象,是极区日地物理过程(特别是磁层-电离层相互作用)的最集中的表现形式。通过对极光的长期观测和研究,有助于人们分析极光的发生机制和理解极光快速复杂的演变过程,对研究地球磁场变化和日地空间电磁活动有着非常重要的意义。我国每年通过光学成像仪采集的全天空极光图像数以百万,仅用人眼去观察海量极光图像的方式显得尤为繁重。因此,如何对这些海量的极光图像进行高效、准确地分类和分割是极光研究领域的重要课题。本文针对极光图像的特点分别提出了一种极光图像自动分类方法和一种弱监督极光图像自动分割策略。在极光图像自动分类方法研究中,本文将空间转换网络(Spatial Transformer Networks,STN)与卷积神经网络(Convolutionalneuralnetwork,CNN)结合,为了使网络模型在训练过程中可以自适应对极光图像进行空间变换;采用Large-margin softmax(L-softmax)损失函数对分类模型监督优化,使得同属于一类极光类型之间的类内距离越来越小,不属于同一类极光类型之间的类间距离越来越大。本文利用2003-2009年北极黄河站越冬观测的10184幅全天空极光图像进行了分类实验,通过特征可视化分析和准确率比较,实验结果显示,本文提出的方法表征能力更强,分类准确率更高。在弱监督极光图像自动分割策略研究中,本文将全卷积神经网络作为基础网络架构,通过传统机器学习种子区域生长算法(Seeded Region Growing,SRG)生成数据标签,极大解决了深度学习图像分割网络人工标注数据难的压力。首先利用简单单弧状极光图像训练一个初始分割模型Model1,然后基于该模型,结合热点状和复杂多弧状极光图像获得一个增强的分割模型Mode12,最后对分割结果做进一步优化。本文利用2003-2007年北极黄河站越冬观测的2715幅全天空极光图像进行了分割实验,并和最新论文结果及人工标签进行了定性和定量比较,其中分割结果与人工标签的“交并比”高达60%,证明了本文训练策略的有效性。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2019-05-01）
林中庆,傅铭治,李海洋[2]（2018）在《全天空蓝天自动观测系统简介及优化》一文中研究指出针对气象图像自动识别的业务需求,介绍了BSI201型蓝天自动观测系统的基本原理和实现方法,并以HSV色彩模型为基础,从图像识别角度出发,提出了蓝天观测照片的自动化识别方法,并以形态分析中的开运算去除相片噪点,结果表明:基于图像识别原理的蓝天判断方法准确率较原有方法有所提高,研究涉及的图像判别方法简单直观,具有一定的气象可视化业务应用价值。(本文来源于《广东气象》期刊2018年06期）
陈伟,李延飞,吴太夏,关桂霞[3]（2018）在《全天空偏振模式及其影响因素初探》一文中研究指出太阳光入射与地表、大气相互作用,会在天空中出现较为稳定的天空偏振模式图,即以太阳为中心,天空中的偏振信号呈现一定的规律分布。影响天空偏振模式图的强度及形态主要由地表反射性质、空气分子散射性质及气溶胶光学性质共同影响。本研究利用矢量辐射传输模型,以海洋下垫面为例,在获取沙尘非球形与煤烟非球型气溶胶单次散射性质的基础上,模拟了不同气溶胶光学厚度情况下的全天空偏振模式图。结果表明,天空以太阳入射方向为中心呈现一个较为稳定的天空偏振模式图。沙尘型散射气溶胶光学厚度的增大会减弱该模式图的强度,而煤烟型吸收气溶胶光学厚度的增大会增大该模式图的强度。利用双模态(沙尘型与煤烟型混合)气溶胶模型,系统分析不同气溶胶比例情况下的天空偏振模式图,结果表明全天空偏振模式图的基本模态依旧存在,但是其强度受气溶胶模型与光学厚度双重影响。因此在利用全天空偏振模式图进行气溶胶光学性质反演时需要注意气溶胶模态信息的选择。(本文来源于《遥感学报》期刊2018年06期）
崔顺,许允飞,苏丽颖,崔辰州,樊东卫[4]（2019）在《基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究》一文中研究指出全天相机拍摄的全天空地基云图能够实时反映当地的云量信息,而云量是天文选址首先考虑的因素之一。因此,对全天空地基云图根据图像质量、应用背景等因素进行自动化分类,实现鲁棒性高、适应性强的自动化分类算法,为天文选址提供重要帮助。基于雪龙号全天相机数据对卷积神经网络模型进行训练,并使用丽江观测站全天相机数据进行测试,取得了较好的应用效果,实现了可迁移性高的全天空地基云图自动化分类方法。(本文来源于《天文研究与技术》期刊2019年02期）
邹宓君,仲雷,马耀明,徐可飘,黄子煜[5]（2018）在《青藏高原全天空下行短波辐射的卫星遥感估算研究》一文中研究指出1引言太阳辐射是地球陆面过程的能量来源,也是大气运动的主要驱动力~([1])。了解太阳辐射连续的时空分布特征有助于深刻理解地表能量循环过程以及高效利用太阳能资源~([2])。青藏高原素有"世界第叁极"之称,面积约10~6km~2,平均海拔在4000米以上。其高大地形使得地表接收到更多的太阳直接辐射,形成强大热源,直接影响着亚洲季风和全球气候演变~([3-4])。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S3 高原天气气候研究进展》期刊2018-10-24）
吴鹏举,张燕革,艾勇,覃明辉[6]（2018）在《基于全天空FPI的临近空间中性风场研究》一文中研究指出目的对临近空间大气中性风场进行监测与分析。方法借助法布里-珀罗干涉仪(Fabry-Perot Interferometer,FPI)观测临近空间顶层的大气中性风场。针对北极黄河站(78.92°N,11.93°E)临近空间顶层的大气中性风场,介绍全天空FPI测风的基本原理,通过对2016年11月25日全天空FPI设备观测的OI557.7 nm气辉干涉图进行分析,反演得到极光亚暴期间的内5级环的水平风场和视线风场。结果极地地区临近空间顶层的水平风速基本保持在-200~200 m/s之间,极光亚暴使得中性风场呈现出一定的方向性,并且风场增大的方向垂直于极光弧。结论利用全天空FPI设备可以对临近空间顶层的大气中性风场进行探测和分析,有助于认识和理解临近空间大气环境。(本文来源于《装备环境工程》期刊2018年07期）
李璐含[7]（2018）在《基于Himawari-8全天空红外辐射的台风数值模拟评估与质量控制》一文中研究指出有云条件下,红外辐射观测资料的同化对改善数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)的初始场具有重要意义,比晴空条件下的数据同化更为困难,主要原因包括:云的作用过程呈非线性、观测场与模拟场的差异(Observation-minus-Background,O-B)较大且呈非正态分布、数值天气预报模式和正演模型对复杂云过程的模拟能力欠佳。本文基于“向日葵-8”(Himawari-8)红外通道的实测数据,以2016年登陆中国的6个强台风(尼伯特(NEPARTAK)、妮妲(NIDA)、莫兰蒂(MERANTI)、鲇鱼(MEGI)、莎莉嘉(SARIKA)、海马(HAIMA))为对象,研究了同化过程中,中尺度天气预报(Weather Research Forecasting,WRF)模式及快速辐射传输(Radiative Transfer Model for TOVS,RTTOV)模式对台风系统模拟的统计特征,并开展了两种质量控制,为高质量同化提供前提。主要研究内容及结论如下:(1)基于WRF模式,模拟了6个台风的大气温湿度廓线、近地面风场以及云的垂直结构场。利用实测的热带气旋资料,将模拟路径及台风中心最低气压与其对比,结果表明:WRF对路径及中心最低气压模拟情况较好,其中,模拟与实测的路径平均偏差小于75km,最低气压差低于35hPa;但部分台风因受到地形影响在路径上出现较大偏移。(2)结合WRF的输出场,利用RTTOV模式模拟了Himawari-8/AHI的云顶亮温(Brightness Temperature,BT),研究通道为水汽通道(第8通道(6.2μm)及第10通道(6.9μm))、大气窗区通道(第13通道(10.4μm))以及对流层低层的温度通道(第16通道(13.3μm))。基于云参数的敏感性试验,分别统计了无云参数和有云参数条件下O-B特征,统计变量为平均偏差、均方根误差、相关系数及一致性指数。结果表明:未引入云参数时,RTTOV无法模拟出台风的形状、稠密的云区以及台风眼的位置;引入云的叁维场后,与实测场相比,RTTOV较好地模拟出台风的螺旋云带以及台风眼的位置,但模拟场低估了从眼区到周围云区的温度梯度(如台风眼区周围模拟场亮温高于实测场)。统计不同通道的模拟效果及对云参数的敏感性,发现第8通道的模拟效果最好,第10、16通道次之,第13通道模拟较差,但4个通道对云的敏感性顺序与前者相反,说明越是对云敏感的通道,观测与模拟的差异越大。(3)RTTOV对实测亮温较低的样本点模拟效果较差,这与模式中缺乏高云预测和云散射计算不足有关,因此本文针对极低亮温(low-BT,extremely low brightness temperature)的样本点和O-B分布受云影响较大的样本进行了质量控制,即剔除了观测亮温低于200K的样本,并引入云影响因子(C_A,Cloud Effect)表征受云影响而模拟较差的预报点,边界条件为保留当C_A>3.0时,|O–B|>1.8C_A的样本。统计了质量控制前后O-B的概率密度分布函数,结果表明:通过质量控制,水汽通道(8、10)O-B的概率密度分布得到了明显改善,而大气窗区通道和对流层低层温度通道对质量控制并不敏感。本文采用的质量控制方法对水汽通道更具适用性,可应用于同类仪器、相似通道的数据同化过程中。(本文来源于《华东师范大学》期刊2018-05-01）
柯子博,李延飞,吴水平,王洪,晏磊[8]（2018）在《2Π空间全天空偏振观测系统研制与验证（英文）》一文中研究指出在遥感观测中,天空偏振模式是大气效应的重要特征。它描述了全天空的偏振信息分布,大气效应对偏振观测的影响巨大,因此研究大气的偏振光效应是根本,它可以为减小大气效应对偏振图像的影响提供新思路。由于不同的区域和不同的观测条件对应于不同的天空偏振模式,研制天空偏振模式观测的仪器则成为了必要的前提。文中的重点在于设计一个全天空偏振观测仪器,通过精度测量,验证它的可用性。文中首先介绍了仪器的主要组成部分,包括仪器机械结构,光学设计以及电路控制,然后分析仪器的控制策略以及控制精度,最后通过对比试验,结果显示该天空偏振观测仪器可靠。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2018年04期）
陶法,胡树贞,张雪芬[9]（2018）在《地基可见光/红外全天空成像仪数据融合》一文中研究指出采用60m基线的双站可见光成像仪和扫描式红外成像仪构建地基双波段全天空测云系统,双站可见光成像仪根据双站测距原理准确地获取云底高,通过全方位立体扫描获取全天空可见光云图,扫描式红外成像仪基于大气辐射传输原理测量云底亮温,反演云底高度,通过全方位立体扫描获取全天空红外云图。结合双站可见光成像仪测得云底高,对大气温度垂直递减率进行实时订正,提高扫描式红外成像仪反演云底高精度,达到双波段云底高数据融合目的;基于小波变换多分辨率分析的图像融合技术,对全天空可见光和红外云图进行图像融合,提高能见度低、以及雾、霾等天气条件下云量计算准确度;最终实现昼夜云高、云量同时观测。(本文来源于《气象》期刊2018年04期）
陈青青,李彪,汤志亚,杨玲,王耀萱[10]（2017）在《地基可见光全天空云图云量图像处理识别方法》一文中研究指出为增强地基可见光全天空云图中云与天空的特征和区别,提高云检测率,基于图像复原和图像增强技术提出一种改善云图质量的方法。该方法采用暗通道去雾算法进行图像复原;采用亮度直方图均衡增强图像纹理细节;综合两种方法,先图像复原,再图像增强。按低能见度薄云、低能见度厚云、高能见度薄云、高能见度厚云4种情况分别进行讨论,结果表明:除高能见度薄云采用单一的图像复原使云检测效果降低外,图像复原和图像增强都能使云检测和云量识别准确率提高;综合二者,云检测和云量识别准确率进一步提高;该方法对薄云和低能见度云图的改善最为显着。(本文来源于《气象科技》期刊2017年06期）
全天空论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对气象图像自动识别的业务需求,介绍了BSI201型蓝天自动观测系统的基本原理和实现方法,并以HSV色彩模型为基础,从图像识别角度出发,提出了蓝天观测照片的自动化识别方法,并以形态分析中的开运算去除相片噪点,结果表明:基于图像识别原理的蓝天判断方法准确率较原有方法有所提高,研究涉及的图像判别方法简单直观,具有一定的气象可视化业务应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全天空论文参考文献
[1].周朋辉.基于机器学习的全天空极光图像分类与割方法研究[D].陕西师范大学.2019
[2].林中庆,傅铭治,李海洋.全天空蓝天自动观测系统简介及优化[J].广东气象.2018
[3].陈伟,李延飞,吴太夏,关桂霞.全天空偏振模式及其影响因素初探[J].遥感学报.2018
[4].崔顺,许允飞,苏丽颖,崔辰州,樊东卫.基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究[J].天文研究与技术.2019
[5].邹宓君,仲雷,马耀明,徐可飘,黄子煜.青藏高原全天空下行短波辐射的卫星遥感估算研究[C].第35届中国气象学会年会S3高原天气气候研究进展.2018
[6].吴鹏举,张燕革,艾勇,覃明辉.基于全天空FPI的临近空间中性风场研究[J].装备环境工程.2018
[7].李璐含.基于Himawari-8全天空红外辐射的台风数值模拟评估与质量控制[D].华东师范大学.2018
[8].柯子博,李延飞,吴水平,王洪,晏磊.2Π空间全天空偏振观测系统研制与验证（英文）[J].红外与激光工程.2018
[9].陶法,胡树贞,张雪芬.地基可见光/红外全天空成像仪数据融合[J].气象.2018
[10].陈青青,李彪,汤志亚,杨玲,王耀萱.地基可见光全天空云图云量图像处理识别方法[J].气象科技.2017
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