红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型

编号 zgly0001640110

文献类型 期刊论文

文献题名 红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型

作者 戴李杰  张长江  薛利成  马雷鸣  鲁小琴 

作者单位 浙江师范大学数理与信息工程学院  上海市气象局中心气象台  中国气象局上海台风研究所 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2018年04期

年份 2018 

分类号 TP181  TP391.41 

关键词 热带气旋  红外卫星云图  图像分割  相关向量机  机器学习  客观定强 

文摘内容 热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。