CN115937007B - 风切变的识别方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种风切变的识别方法、装置、电子设备及介质。本申请中,可以获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息;根据每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息与气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对第一投影曲线进行Savitzky‑Go l ay滤波,确定气象图中存在的风切变坐标点。通过应用本申请的技术方案,可以利用在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的Savitzky‑Go l ay滤波方法来对气象图滤除噪声,从而确保可以得到的信号结果的形状、宽度不变。进而避免相关技术中基于曲率的识别算法所存在的,对噪声信号比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,进而导致识别结果不准确的弊端。
Description
技术领域
本申请中涉及数据处理技术,尤其是一种风切变的识别方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
风切变属于一种天气现象,存在时间一般仅几分钟至几小时,其是垂直或水平方向上风向或风速发生突然变化的现象.具有强度大、时间短、突发性强、影响范围小,非常难预测以及预报等特点,严重威胁着飞机起飞和着陆活动的安全。
目前水平风切变识别算法中,曾经提出一种基于曲率的识别算法,该算法对噪声比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,因此导致存在风切变识别结果不准确的弊端。
发明内容
本申请实施例提供一种风切变的识别方法、装置、电子设备及介质。用以解决相关技术中存在的,基于曲率的识别算法识别风切变所导致的存在风切变识别结果不准确的弊端。
其中,根据本申请实施例的一个方面,提供的一种风切变的识别方法,包括:
获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;
计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;
根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;
对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,包括:
将第一待筛选坐标点向预设方向延伸预设数量的像素点,得到第一待筛选坐标点对应的直线线段;
计算等压线上的每个其他待筛选坐标点与所述直线线段的直线距离,并将其中直线距离最远的其他待筛选坐标点作为所述第一凸点坐标;以及,将所述最远直线距离作为所述第一直线距离。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线,包括:
将所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与所述索引信息投影到坐标系中,得到所述第一投影曲线,其中所述坐标系的x值为所述凸度信息,所述坐标系的y值为所述索引信息。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,得到滤波线段,其中所述Savitzky-Golay滤波的窗口宽度为小于所述预设数量的最大奇数,Savitzky-Golay滤波的多项式拟合阶数为3。
利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
遍历所述滤波线段存在的所有滤波坐标点,确定每个滤波坐标点与其左右相邻的两个滤波坐标点的大小值;
将其中数值小于与其左右相邻的两个滤波坐标点的目标滤波坐标点作为局部极大值点;
根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
利用所述索引信息以及所述待筛选坐标点,确定所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点;
将所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点作为所述风切变坐标点。
其中,根据本申请实施例的又一个方面,提供的一种风切变的识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,被配置为获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;
计算模块,被配置为计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;
生成模块,被配置为根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;
确定模块,被配置为对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
根据本申请实施例的又一个方面,提供的一种电子设备,包括:
存储器,用于存储可执行指令;以及
显示器,用于与所述存储器以执行所述可执行指令从而完成上述任一所述风切变的识别方法的操作。
根据本申请实施例的还一个方面,提供的一种计算机可读存储介质,用于存储计算机可读取的指令,所述指令被执行时执行上述任一所述风切变的识别方法的操作。
本申请中,可以获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;根据每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息与气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定气象图中存在的风切变坐标点。通过应用本申请的技术方案,可以利用在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的Savitzky-Golay滤波方法来对气象图滤除噪声,从而确保可以得到的信号结果的形状、宽度不变。进而避免相关技术中基于曲率的识别算法所存在的,对噪声信号比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,进而导致识别结果不准确的弊端。
下面通过附图和实施例,对本申请的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本申请的实施例,并且连同描述一起用于解释本申请的原理。
参照附图,根据下面的详细描述,可以更加清楚地理解本申请,其中:
图1为本申请提出的一种风切变的识别方法示意图;
图2为本申请提出的一种气象图的示意图;
图3为本申请提出的一种由凸度信息与索引信息组成的坐标系的示意图;
图4为本申请提出的一种风切变的识别电子装置的结构示意图;
图5为本申请提出的一种风切变的识别电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。
同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
另外,本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本申请要求的保护范围之内。
需要说明的是,本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
下面结合图1-图3来描述根据本申请示例性实施方式的用于进行风切变的识别方法。需要注意的是,下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出,本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反,本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。
本申请还提出一种风切变的识别方法、装置、电子设备及介质。
图1示意性地示出了根据本申请实施方式的一种风切变的识别方法的流程示意图。如图1所示,该方法包括:
S101,获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点。
S102,计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离。
S103,根据每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,气象图的索引信息,得到第一投影曲线。
S104,对第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定气象图中存在的风切变坐标点。
进一步的,风切变属于一种天气现象,存在时间一般仅几分钟至几小时,其是垂直或水平方向上风向或风速发生突然变化的现象.具有强度大、时间短、突发性强、影响范围小,非常难预测以及预报等特点,严重威胁着飞机起飞和着陆活动的安全。
目前水平风切变识别算法中,曾经提出一种基于曲率的识别算法,该算法对噪声比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,因此导致存在风切变识别结果不准确的弊端。
针对上述问题,本申请提出一种基于弦切法的水平风切变识别算法,可以理解的,其针对与相关技术中存在的基于曲率的识别算法来说,可以对气象图滤除噪声的过程中保持信号结果的形状、宽度不变。进而避免基于曲率的识别算法所存在的,对噪声信号比较敏感不能很好的过滤局部小毛刺的问题。
一种方式中,本申请可以利用Savitzky-Golay滤波算法对气象图进行滤波处理,进而实现对水平风坐标点的识别。其中,Savitzky-Golay滤波器最初由Savitzky和Golay于1964年提出。广泛地运用于数据流平滑除噪,是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。这种滤波器最大的特点在于在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变。一种方式中,本申请中,可以将气象图中的距离数据与信号数据相对应,将毛刺与噪声数据相对应。
其中,对于本申请提出的一种风切变的识别方法来说,可以包括如下步骤实现:
步骤1:按照气象图对应的索引信息遍历等压线上所有的待筛选坐标点,并计算与每个待筛选坐标点对应的凸度信息,其中,凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离。
步骤2:对于获取凸度信息来说,需要计算单个待筛选坐标点(即第一待筛选坐标点)前向延伸n个(预设数量)像素点的直线线段的方程,例如对于待筛选坐标点A来说,其向前(或其他方向)延伸100个像素点到待筛选坐标点B,也即AB线段即为待筛选坐标点A对应的直线线段。
步骤3:等压线上除待筛选坐标点A之外,分别计算其他待筛选坐标点与该直线线段的距离,找出其中距离最远的待筛选坐标点的坐标(例如为待筛选坐标点C)作为该待筛选坐标点A对应的第一凸点坐标,以及待筛选坐标点C与直线线段的距离作为该待筛选坐标点A对应的第一直线距离。综上,对于筛选坐标点A来说,其对应的凸度信息即包含第一凸点坐标(即待筛选坐标点C)以及第一直线距离(即待筛选坐标点C与直线线段的距离)。
例如,C点就是与AB距离最远的点,保存C点坐标以及C点与AB的距离作为C点的“凸度”。
步骤4:获得每个待筛选坐标点对应的凸度信息之后,按顺序保存,从而得到一个“凸度信息”集合和与之对应的待筛选坐标点的集合。
步骤5:如图2所示,将每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与索引信息投影到坐标系中,得到第一投影曲线,其中坐标系的x值为凸度信息,坐标系的y值为索引信息。
步骤6:将第一投影曲线的曲线抽象为信号,毛刺抽象为噪音,对其进行Savitzky-Golay滤波,得到滤波线段。其中窗口宽度设置为小于等于预设数量点的最大的奇数(如第一步延伸100个像素点,则窗口宽度为99),多项式拟合阶数为3进行滤波。
步骤7:遍历滤波线段上存在的所有滤波坐标点,并查找每个滤波坐标点左右两端的点是否均小于该滤波坐标点,若均小于该滤波坐标点,则该滤波坐标点为局部极大值点。后续即可以根据局部极大值点的索引值和待筛选坐标点,确定所述局部极大值点在气象图中对应的待筛选坐标点。可以理解的,该待筛选坐标点即为气象图中存在的水平风切变的点。
本申请中,可以获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息;根据每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息与气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定气象图中存在的风切变坐标点。通过应用本申请的技术方案,可以利用在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的Savitzky-Golay滤波方法来对气象图滤除噪声,从而确保可以得到的信号结果的形状、宽度不变。进而避免相关技术中基于曲率的识别算法所存在的,对噪声信号比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,进而导致识别结果不准确的弊端。术中直接传输车辆数据所导致的传输成本较高的问题。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,包括:
将第一待筛选坐标点向预设方向延伸预设数量的像素点,得到第一待筛选坐标点对应的直线线段;
计算等压线上的每个其他待筛选坐标点与所述直线线段的直线距离,并将其中直线距离最远的其他待筛选坐标点作为所述第一凸点坐标;以及,将所述最远直线距离作为所述第一直线距离。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线,包括:
将所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与所述索引信息投影到坐标系中,得到所述第一投影曲线,其中所述坐标系的x值为所述凸度信息,所述坐标系的y值为所述索引信息。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,得到滤波线段,其中所述Savitzky-Golay滤波的窗口宽度为小于所述预设数量的最大奇数,Savitzky-Golay滤波的多项式拟合阶数为3。
利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
遍历所述滤波线段存在的所有滤波坐标点,确定每个滤波坐标点与其左右相邻的两个滤波坐标点的大小值;
将其中数值小于与其左右相邻的两个滤波坐标点的目标滤波坐标点作为局部极大值点;
根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
利用所述索引信息以及所述待筛选坐标点,确定所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点;
将所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点作为所述风切变坐标点。
本申请中,可以获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息;根据每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息与气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定气象图中存在的风切变坐标点。通过应用本申请的技术方案,可以利用在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的Savitzky-Golay滤波方法来对气象图滤除噪声,从而确保可以得到的信号结果的形状、宽度不变。进而避免相关技术中基于曲率的识别算法所存在的,对噪声信号比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,进而导致识别结果不准确的弊端。
可选的,在本申请的另外一种实施方式中,如图4所示,本申请还提供一种风切变的识别装置。其中包括:
获取模块201,被配置为获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;
计算模块202,被配置为计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;
生成模块203,被配置为根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;
确定模块204,被配置为对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
本申请中,可以获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息;根据每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息与气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定气象图中存在的风切变坐标点。通过应用本申请的技术方案,可以利用在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的Savitzky-Golay滤波方法来对气象图滤除噪声,从而确保可以得到的信号结果的形状、宽度不变。进而避免相关技术中基于曲率的识别算法所存在的,对噪声信号比较敏感,不能很好的过滤局部小毛刺,进而导致识别结果不准确的弊端。术中直接传输车辆数据所导致的传输成本较高的问题。
在本申请的另外一种实施方式中,获取模块201,被配置执行的步骤包括:
将第一待筛选坐标点向预设方向延伸预设数量的像素点,得到第一待筛选坐标点对应的直线线段;
计算等压线上的每个其他待筛选坐标点与所述直线线段的直线距离,并将其中直线距离最远的其他待筛选坐标点作为所述第一凸点坐标;以及,将所述最远直线距离作为所述第一直线距离。
在本申请的另外一种实施方式中,获取模块201,被配置执行的步骤包括:
将所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与所述索引信息投影到坐标系中,得到所述第一投影曲线,其中所述坐标系的x值为所述凸度信息,所述坐标系的y值为所述索引信息。
在本申请的另外一种实施方式中,获取模块201,被配置执行的步骤包括:
对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,得到滤波线段,其中所述Savitzky-Golay滤波的窗口宽度为小于所述预设数量的最大奇数,Savitzky-Golay滤波的多项式拟合阶数为3。
利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
在本申请的另外一种实施方式中,获取模块201,被配置执行的步骤包括:
遍历所述滤波线段存在的所有滤波坐标点,确定每个滤波坐标点与其左右相邻的两个滤波坐标点的大小值;
将其中数值小于与其左右相邻的两个滤波坐标点的目标滤波坐标点作为局部极大值点;
根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
在本申请的另外一种实施方式中,获取模块201,被配置执行的步骤包括:
利用所述索引信息以及所述待筛选坐标点,确定所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点;
将所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点作为所述风切变坐标点。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的逻辑结构框图。例如,电子设备300可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器,上述指令可由电子设备处理器执行以完成上述风切变的识别方法,该方法包括:获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。可选地,上述指令还可以由电子设备的处理器执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。例如,非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中,还提供了一种应用程序/计算机程序产品,包括一条或多条指令,该一条或多条指令可以由电子设备的处理器执行,以完成上述风切变的识别方法,该方法包括获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。可选地,上述指令还可以由电子设备的处理器执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。
图5为电子设备300的示例图。本领域技术人员可以理解,示意图5仅仅是电子设备300的示例,并不构成对电子设备300的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如电子设备300还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器302可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器302也可以是任何常规的处理器等,处理器302是电子设备300的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备300的各个部分。
存储器301可用于存储计算机可读指令303,处理器302通过运行或执行存储在存储器301内的计算机可读指令或模块,以及调用存储在存储器301内的数据,实现电子设备300的各种功能。存储器301可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据电子设备300的使用所创建的数据等。此外,存储器301可以包括硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或其他非易失性/易失性存储器件。
电子设备300集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成,的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机可读指令在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (7)
1.一种风切变的识别方法,其特征在于,包括:
获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;
计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;
根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;
对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点;
其中,所述计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,包括:
将第一待筛选坐标点向预设方向延伸预设数量的像素点,得到第一待筛选坐标点对应的直线线段;
计算等压线上的每个其他待筛选坐标点与所述直线线段的直线距离,并将其中直线距离最远的其他待筛选坐标点作为所述第一凸点坐标;以及,将最远直线距离作为所述第一直线距离;
其中,所述根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线,包括:
将所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与所述索引信息投影到坐标系中,得到所述第一投影曲线,其中所述坐标系的x值为所述凸度信息中的直线距离值,所述坐标系的y值为所述索引信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,得到滤波线段,其中所述Savitzky-Golay滤波的窗口宽度为小于所述预设数量的最大奇数,Savitzky-Golay滤波的多项式拟合阶数为3;
利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用所述滤波线段,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
遍历所述滤波线段存在的所有滤波坐标点,确定每个滤波坐标点与其左右相邻的两个滤波坐标点的大小值,所述大小值为滤波坐标点对应的直线距离值;
将其中数值大于与其左右相邻的两个滤波坐标点的目标滤波坐标点作为局部极大值点;
根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述局部极大值点,确定所述气象图中存在的风切变坐标点,包括:
利用所述索引信息以及所述待筛选坐标点,确定所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点;
将所述局部极大值点在所述气象图中对应的待筛选坐标点作为所述风切变坐标点。
5.一种风切变的识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,被配置为获取气象图中存在的等压线上的所有待筛选坐标点;
计算模块,被配置为计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,所述凸度信息包括与对应待筛选坐标点相匹配的第一凸点坐标以及第一直线距离;
生成模块,被配置为根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线;
确定模块,被配置为对所述第一投影曲线进行Savitzky-Golay滤波,确定所述气象图中存在的风切变坐标点;
其中,所述计算每个待筛选坐标点对应的凸度信息,包括:
将第一待筛选坐标点向预设方向延伸预设数量的像素点,得到第一待筛选坐标点对应的直线线段;
计算等压线上的每个其他待筛选坐标点与所述直线线段的直线距离,并将其中直线距离最远的其他待筛选坐标点作为所述第一凸点坐标;以及,将最远直线距离作为所述第一直线距离;
其中,所述根据所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与,所述气象图的索引信息,得到第一投影曲线,包括:
将所述每个待筛选坐标点及其对应的凸度信息,与所述索引信息投影到坐标系中,得到所述第一投影曲线,其中所述坐标系的x值为所述凸度信息中的直线距离值,所述坐标系的y值为所述索引信息。
6.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储可执行指令;以及,
处理器,用于与所述存储器以执行所述可执行指令从而完成权利要求1-4中任一所述风切变的识别方法的操作。
7.一种计算机可读存储介质,用于存储计算机可读取的指令,其特征在于,所述指令被执行时执行权利要求1-4中任一所述风切变的识别方法的操作。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5077558A (en) * | 1990-12-14 | 1991-12-31 | Allied-Signal Inc. | Airborne wind shear detection weather radar |
WO2007005329A2 (en) * | 2005-06-30 | 2007-01-11 | Massachusetts Institute Of Technology | Atmospheric feature detection using lagrangian scalar integration |
CN102445715A (zh) * | 2010-10-04 | 2012-05-09 | 精工爱普生株式会社 | 气象变化预测信息提供系统及气象变化预测信息提供方法 |
CN110441776A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-11-12 | 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 | 一种中小型机载平台气象雷达风切变检测与显示方法 |
CN113191299A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-30 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种涡旋的识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5187477A (en) * | 1990-04-10 | 1993-02-16 | Sundstrand Corporation | Wind shear detector with slow shear bias |
JP2013054005A (ja) * | 2011-09-06 | 2013-03-21 | Seiko Epson Corp | 気象変動情報提供システム、気象変動情報提供方法、気象変動情報提供プログラム及び記録媒体 |
CN104408297B (zh) * | 2014-11-06 | 2017-07-25 | 北京航空航天大学 | 通用航空气象信息处理系统 |
CN104597430B (zh) * | 2014-12-11 | 2017-02-22 | 中国民航大学 | 机载气象雷达低空风切变三维回波仿真方法 |
CN104951624B (zh) * | 2015-07-13 | 2017-10-17 | 中国人民解放军理工大学 | 一种计算机气象软件中基于风场数据的槽线自动绘制方法 |
CN106772387B (zh) * | 2016-12-21 | 2019-06-14 | 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 | 一种风切变识别方法 |
CN108319693A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-07-24 | 张文淑 | 一种基于立体遥感数据库的地貌特征聚类分析方法 |
US20200349852A1 (en) * | 2019-05-03 | 2020-11-05 | Michele DiCosola | Smart drone rooftop and ground airport system |
CN111624607A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-04 | 上海眼控科技股份有限公司 | 低空风切变区域的获取方法、装置、设备和存储介质 |
CN113486845B (zh) * | 2021-07-26 | 2022-04-29 | 中科三清科技有限公司 | 天气识别方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113486844B (zh) * | 2021-07-26 | 2022-04-15 | 中科三清科技有限公司 | 水平风切变位置判断方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5077558A (en) * | 1990-12-14 | 1991-12-31 | Allied-Signal Inc. | Airborne wind shear detection weather radar |
WO2007005329A2 (en) * | 2005-06-30 | 2007-01-11 | Massachusetts Institute Of Technology | Atmospheric feature detection using lagrangian scalar integration |
CN102445715A (zh) * | 2010-10-04 | 2012-05-09 | 精工爱普生株式会社 | 气象变化预测信息提供系统及气象变化预测信息提供方法 |
CN110441776A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-11-12 | 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所 | 一种中小型机载平台气象雷达风切变检测与显示方法 |
CN113191299A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-30 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种涡旋的识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
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一次低空风切变的多谱勒雷达应用;何群 等;《空中交通管理》(第09期);360-363 * |
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