[发明专利]基于SVM和PDE的有眼台风二维表面风场反演方法

摘要

本发明主要针对常用算法求解红外云图有眼台风二维表面风场误差较大的特点，提出一种结合SVM和PDE的新算法对有眼台风二维表面风场进行反演方法。首先对气象局提供的红外云图结合PDE算法进行台风眼壁提取，得到眼壁各点的坐标值和灰度之后，然后利用SVM进行平均灰度和台风近中心最大风速的建模，最后对于任意给定的红外云图经过分割眼壁，提取参考点灰度作为模型输入得出参考点风速，利用线性插值反演整个二维表面风场。经过实验证明，由本发明求得的平均误差为2.9m/s，性能优于线性回归法和径向基神经网络法，为台风强度预报提供了一个有力的依据。

主权项

基于SVM和PDE的有眼台风二维表面风场反演方法，其特征在于：首先对气象局提供的红外云图结合PDE算法进行图像分割，提取台风眼壁，得到眼壁各点的坐标值和灰度之后，再利用SVM进行平均灰度和台风近中心最大风速的建模，最后对于任意给定的红外云图进行分割眼壁，提取参考点灰度，结合灰度风速模型，求出参考点风速，利用线性插值反演整个二维表面风场，具体步骤如下：步骤1：在气象局提供的台风数据库中选取所有可用的红外云图及其近中心最大风速数据；步骤2：对步骤2中选中的图像分割其台风眼壁；步骤3：建立灰度风速模型；步骤4：给定一图像及其中心经纬度和估算点经纬度；步骤5：对于给定图像进行分割眼壁得到参考点灰度；步骤6：将参考点灰度作为步骤3建立的模型的输入值，求出参考点的风速；步骤7：利用线性插值法求出图像估算点风速。