基于图像多尺度分析的低空风切变识别研究

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1、硕士学位论文基于图像多尺度分析的低空风切变识别研究研究生姓名：于岚导师姓名：蒋立辉教授2015年4月29日分类号：TN958密级：公开UDC：621.39学号：1204053中国民航大学硕士学位论文基于图像多尺度分析的低空风切变识别研究研究生姓名：于岚导师姓名：蒋立辉教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：通信与信息系统所在院系：电子信息工程学院论文答辩日期：2015年4月29日2015年4月29日TheStudyonIdentificationofWindShearBasedonImageMultiscaleAnalysi

2、sADissertationSubmittedtoCivilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYYuLanSupervisedbyProf.JiangLi-huiCollegeofElectronicInformationEngineeringCivilAviationUniversityofChinaApril2015基于图像多尺度分析的低空风切变识别研究本文得到以下项目资助：基于多普勒激光雷达的低空风切变识别及预报算法研究国家自然

3、科学基金（项目批准号：41075013）摘要机场周围低空风切变严重影响空中交通效率，威胁空中交通的安全。低空风切变的风场具有多种表现形态，其对飞行的影响相差甚远，驾驶员需要参考其类型采取与之对应的操作。研究低空风切变类型判别课题对于航空航天来说是十分必要的。本文在国内外对低空风切变研究的基础上，选取低空侧风、低空逆风、低空急流和下冲气流四种典型的低空风切变风场进行建模，从图像多尺度分析的角度研究低空风切变的类型识别方法。具体工作如下：首先，文中通过FLUENT的工程化建模方法构建上述低空风切变风场的一般理想模型，采用基于激光

4、雷达速度方位工作模式扫描风场模型得到低空风切变的PPI图像，构成激光雷达低空风切变样本库，库中含有风场径向风速信息完整和缺失的样本图像，为进一步研究低空风切变类型识别提供支持。其次，针对风场样本图像切变线的各向异性，本文选择了一种基于图像多尺度分析理论的低空风切变类型识别方法。统计每个L-NSCT变换尺度下的低空风切变各子代的能量和标准差作为特征向量，得到对风场旋转不变的纹理特征。文中方法克服了传统多尺度分析方法对图像平移旋转变化的敏感，提取到的特征能够反映不同类型低空风切变风速的频率分布。经过支持向量机训练识别的结果表明，

5、与目前的一些低空风切变类型识别方法相比，本文采用的L-NSCT旋转不变纹理特征提取算法提高了低空风切变类型识别率。最后，考虑到频率特征和空域特征均能表现低空风切变的类型信息，在上文L-NSCT方法的基础上，利用WLD获取低空风切变风场的空域信息，选择了一种基于特征融合的识别方法，获得最终的低空风切变纹理特征向量，送入SVM中训练识别，识别性能明显高于现有的基于形状特征的低空风切变识别方法。关键词：低空风切变，图像处理，多尺度分析，特征融合IAbstractLow-levelwindshearseriouslyaffectst

6、heefficiencyofATC,threateningthesafetyofairtraffic.Differenttypesofwindshearinfluenceonaircraftindifferentway,toreturntoplantedroute,pilotsmusttakecorrespondingmeasuresagainstwindsheartype.Effectivetypeidentificationoflow-levelwindshearisofgreatsignificanceforensur

7、ingflighttransportationsecurity.Baseonresearchonlow-levelwindshear,fourtypicalwindfarmmodelsofcrosswind,headwind,lowleveljetanddowndraftwereselectedinthispaper,thenthetypeidentificationalgorithmfromtheperspectiveofimagemulti-scaleanalysiswasproposed.Detailsareasfol

8、low:Firstly,thefourgeneralidealmodelsoflow-levelwindshearfarmwereconstructedbyFLUENTsoftwareengineeringmodelingmethodanddetectedtogetPPIimagesoft