德沃夏克卫星云图分析法教程V1.0

卫星图像分析基础1．风云二号卫星简介风云二号气象卫星定位于东经105°赤道上空，它提供了以我国中部经度为中心的三分之一个地球范围内每小时一次的云图资料。

这些云图资料将填补我国西部、西亚、印度洋上的大范围资料空白，对天气预报有十分重要的意义。

我国处于中纬度西风带，天气系统大多从西边来，过去我国天气预报用的卫星云图主要使用日本的GMS卫星。

在GMS云图上，我国处于观测区的西北边缘，不仅云图畸变很大，还不能看到从西边过来的天气系统。

而从西伯利亚南下的冷空气，从西藏高原上东移的天气系统以及从印度洋上北上的暖湿气流都对我国天气有十分重要影响。

有了风云二号气象卫星以后，从我国西面过来的天气系统将处于它的监视范围之内。

风云二号气象卫星的导风资料，将填补印度洋上的广大资料空白区。

印度洋上空几乎没有岛屿，气象资料十分缺乏。

印度洋上的卫星导风资料将是在这个地区进行天气分析的重要的基本资料。

由于我国夏季季风的进退与印度洋上的天气系统关系密切，风云二号气象卫星在印度洋的导风资料，还将对改进我国夏季季风进程的预报有意义。

风云二号气象卫星每小时提供一次云图。

在需要的时候，还要以进行加密观测。

这种高频次的云图资料，可以有效地监视暴雨、台风等灾害性中小尺度天气系统。

风云二号气象卫星的射出长波辐射资料，提供了大气中云的信息以及热带地区大尺度环流系统分布的信息。

这些信息揭示了大气中赤道辐合带、副热带高压等大尺度环流的中期振荡，是中期天气预报的有用工具。

风云二号气象卫星在亚洲地区第一次提供了水汽云图。

水汽输送是大气中产生暴雨的基本条件。

水汽云图所提供的大气中、高层水汽输送情况对于我国暴雨形成的分析服务也是十分有意义的。

FY-2卫星采用自旋稳定的姿态保持方式：自旋轴垂直轨道平面误差<0.5；自旋速率为98±1转/分（rpm），运行中可能提高为100rpm。

FY-2气象卫星的主要任务是：●获取可见光、红外云图和水汽图；●收集来自海洋漂浮站、无人自动气象站的观测数据；●播放展宽数字云图、低分辩率云图和天气图。

卫星影像处理软件的使用方法和技巧卫星影像处理软件是当今数字化时代中必不可少的工具之一。

它们不仅可以帮助我们获取高分辨率的遥感影像数据，还能进行影像增强、分类和分析，满足我们对地球表面信息的需求。

在本文中，将详细介绍卫星影像处理软件的使用方法和技巧。

一、数据获取卫星影像处理软件的第一步是获取相关的遥感影像数据。

目前，有很多途径可以获取这些数据，比如购买商业卫星图像或者使用免费提供的数据集。

在使用前，我们需要确保所获取的数据与我们要解决的问题相匹配，并具有所需的空间分辨率和时间分辨率。

二、预处理一旦获得合适的遥感影像数据，接下来就是预处理阶段。

在这个阶段，我们需要使用卫星影像处理软件对数据进行校正和重采样。

校正的目的是纠正因气象条件、地球自转等因素导致的影像失真，使数据更加准确。

重采样则是为了将图像数据转换为适合我们后续分析的分辨率和投影系统。

三、影像增强影像增强是提高图像质量的关键步骤之一。

卫星影像处理软件通常提供了一系列的增强工具，如直方图均衡化、空间域滤波和频域滤波等。

直方图均衡化可以调整图像的亮度和对比度，使其中的细节更加清晰可见。

而滤波技术则可以减少图像中的噪声，使图像更加平滑。

四、影像分类影像分类是卫星影像处理软件的核心功能之一。

通过将图像中的像素分配到不同的类别中，可以实现土地利用、土地覆盖等地表信息的提取。

分类算法有很多种，如最大似然分类、支持向量机分类和随机森林分类等。

在进行分类前，我们需要确定分类的目标和分类系统，并进行合适的训练样本的选择和标注。

五、图像分析卫星影像处理软件还提供了丰富的图像分析功能，可用于从图像中提取更多的信息。

比如，我们可以进行面积统计、景观指数计算、变化检测等分析。

这些分析结果可以帮助我们更好地了解地球表面的变化和特征，并为决策提供科学依据。

六、结果展示最后，卫星影像处理软件还具备结果展示的功能，使我们能够直观地呈现处理结果。

软件通常支持生成各种类型的图像产品，如真彩色图像、假彩色图像、矢量图形等。

如何进行卫星影像的解译与分析卫星影像的解译与分析在现代科技发展中扮演着重要的角色。

随着卫星技术的进步和应用的广泛，卫星影像已经成为了人类获取地球表面信息的重要途径之一。

但是，如何准确地解译和分析这些卫星影像，对于用户来说可能是一个挑战。

本文将探讨一些卫星影像解译与分析的方法和技巧。

首先，了解卫星影像的基本知识是进行解译与分析的基础。

卫星影像是通过卫星拍摄地球表面并传输回地面的图像数据。

这些数据经过处理和加工后可以提供丰富的地理信息。

因此，熟悉卫星影像的获取原理、传感器类型和相应参数对于正确解译和分析卫星影像非常重要。

其次，需要具备一定的地理信息系统（GIS）知识。

GIS是一种用于收集、存储、分析和显示地理空间数据的技术和工具。

通过将卫星影像导入到GIS软件中，可以进行空间分析和特征提取。

例如，可以通过GIS软件绘制影像的矢量边界、提取地物的空间分布等。

接下来，掌握一些卫星影像解译与分析的常用方法和技巧是必要的。

首先是图像增强技术。

卫星影像通常受到大气、地表反射和传感器自身等因素的影响。

图像增强技术可以增加图像的对比度和清晰度，从而更好地观察和解译图像中的信息。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和拉伸等。

其次是特征提取。

卫星影像中的地物具有各种各样的特征，如形状、颜色和纹理等。

通过特征提取，可以将卫星影像中的地物转化为数字化的数据，从而方便分析和比较。

常见的特征提取方法包括边缘检测、目标识别和分类等。

另外，卫星影像解译与分析还需要结合现场调查和实地验证。

卫星影像只是提供了地球表面的一个视角，与实地情况可能存在差异。

因此，实地验证是确保解译和分析结果准确性的重要步骤。

通过采集实地数据和对比分析，可以验证卫星影像解译和分析的可靠性。

此外，卫星影像解译与分析还需要关注影像时间序列变化。

随着时间的推移，地球表面的自然和人为现象会发生变化。

利用卫星影像的时间序列数据，可以进行时序分析，探索地球表面的动态变化和演化过程。

卫星图像识别与分析课件整理14.1.1 ⽓象卫星的全球观测系统图1⽓象卫星在宇宙空间俯视地球，利⽤⼀种遥感探测仪器，简称感应器，接收来⾃地球表⾯和⼤⽓发射和反射的各种电磁波能量的信息，这些信息需要经过处理与反演，才能得到表征地表和⼤⽓的物理状态及其参数。

⽓象卫星连续不断地沿近极地轨道运⾏，再加上地球⾃转，可以实现全球范围观测，由于卫星的轨道⾯和太阳始终保持相对固定的取向，所以称它为近极地太阳同步卫星，简称极轨卫星（见下图）。

其缺点是时间分辨率低，⼀颗卫星对某⼀地⽅⼀天只能观测⼆次。

它仅适合于观测⼤尺度天⽓系统。

⽽对⽣命史短促⼜能造成突发性灾害性的中⼩尺度天⽓系统，需要⽤另外⼀种绕地球⾚道(轨道平⾯与⾚道平⾯平⾏)以与地球⾃转⽅向⼀致和相同⾓速度运⾏的卫星，这种卫星相对静⽌于地球上空的某⼀点处，故称为静⽌卫星，⼜叫地球同步卫星（见下图），只要采⽤适当的卫星姿态控制，就能实现对某个范围内进⾏连续不断地观测。

地球同步卫星在⾚道上空3万6千公⾥上空。

由六颗静⽌卫星和⼆颗(或更多)极轨卫星（见图1）组成了全新的全球卫星探测系统。

全球观测系统具有获取全球探测资料、时空分辨率⾼、统⼀性好等优点。

4.2.1 ⽓象卫星遥感基础知识图1在⽓象卫星的被动遥感(见图1)系统中，电磁辐射源是太阳和地球——⼤⽓系统。

辐射源发出的能量都必须经过⼤⽓再传播到⽓象卫星的扫描辐射仪（感应器），⼤⽓中各种成分由于它们分⼦结构不同，使各种⼤⽓成分具有特定的吸收光谱和透射区。

辐射能能够较好地穿透⼤⽓的⼀些波段称为⼤⽓窗(也称⼤⽓窗区，见图1)。

显然⼤⽓中各种成分在⼤⽓窗区都没有明显的辐射能吸收。

在光谱范围内最重要的两个窗区是可见光窗区(0.35-0.76µm)和红外窗区(10-12µm)。

对太阳辐射的主要吸收⽓体为臭氧，⽔汽和⼆氧化碳，它们的主要吸收谱区也称为吸收带（见图1）分别为：臭氧的主要吸收带在太阳紫外辐射区和9.6µm；⽔汽主要吸收带是6.5-8.3µm和13µm；⼆氧化碳主要吸收带在4.3和15µm。

德沃夏克卫星云图分析法Dvorak analysis for Tropical Cyclone Intensity德沃夏克分析法(Dvorak Analysis)是由德沃夏克根据多年经验及统计慨括后所创下的一项方法，能利用地球同步卫星的可见光及红外线卫星云图来评估热带气旋强度。

这套分析法在1984年发表，1987年正式世界气象组织通过使用。

第一步.定位及热带性质判定A-系统定位（主要用于以后的定位）即找出云系中心(Cloud System Centre)所在，主要是利用扰动或热带气旋相关的螺旋云带，而推测出其焦点所在，又或者是几何上热带气旋风眼的中心位置。

一般对较弱的热带气旋，我们可用可见光卫星云图、QuikScat 风场图等，直接找出其低层环流中心。

情况A-LLCC（底层环流中心）外露时使用VIS云图，直接定位在LLCC的中心上（如图1-1）。

图1-1情况B-LLCC被云系覆盖时在VIS（可见光）云图上画出每一条螺旋带的方向，使其尽量靠近底层云带、对流带，并根据它们确定热带系统的中心（如图1-2）图1-2也可以通过多频扫描查看底层LLCC以确定此热带系统之中心（见图1-3）图1-3情况C-热带气旋已经发展出中心密集云区（Cold Dense Overcast）或嵌匿中心（Embedded Center）时注意：中心密集云区定位方法只适用于可见光云图，嵌匿中心定位方法只适用于色调强化卫星云图，没有例外。

中心密集云区用底层螺旋云带来定位底层中心，或找到云顶的最高点，一般它的底层就是LLCC（见图1-4）图1-4嵌匿中心在系统中心温度最低的地方的边缘寻找嵌匿中心，也就是温度较高的地方，不要忘了联系过去的状态和位置判定。

（见图1-5）。

下图为图1-5情况D-热带气旋已经发展出一风眼时若热带气旋已发展出一风眼，则定风眼的圆心为系统中心情况E-热带气旋出现中心冷云盖（Central Cold Cover）我们很难通过云图直接确定出现CCC的热带气旋的中心，一般参考过去的移动趋势，或通过热带气旋风场扫描，来确定热带气旋之中心。

遥感卫星图像处理软件使用指南近年来，随着遥感技术的不断发展和应用的广泛推广，遥感卫星图像处理软件成为了科研、军事、环保等领域必备的工具。

本文将为大家介绍几种常用的遥感卫星图像处理软件以及它们的基本功能和使用方法，帮助读者快速上手并且运用自如。

1. ENVIENVI是目前应用最广泛的遥感图像处理软件之一，它具有强大的图像处理和分析功能，能够快速处理多源数据。

在使用ENVI之前，我们首先需要了解一些基本操作和工具。

a. 数据导入与显示打开ENVI软件后，可以通过导航栏上的“文件”选项将遥感数据导入。

ENVI支持导入各种格式的数据，包括常见的TIF、IMG以及HDR等。

导入后，我们可以通过点击“文件”选项下的“打开文件”来显示图像。

同时，还可以通过调整图像的亮度、对比度和颜色映射等来优化显示效果。

b. 数据处理与分析ENVI提供了众多的数据处理和分析工具，如图像剪裁、波段合成、直方图均衡化等。

其中，常用的工具有尺度变换、主成分分析和比例拉伸等。

通过这些工具，我们可以对遥感图像进行去噪、增强以及特征提取等操作，以满足我们对图像的需求。

2. ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE是一款功能强大的遥感图像处理软件，专注于处理和分析大型遥感数据。

下面将介绍一些ERDAS IMAGINE的常用功能。

a. 图像坐标系统在对遥感图像进行处理之前，首先需要确保每个图像具有正确的坐标系统。

ERDAS IMAGINE可以通过“制图”工具来操作图像的空间投影信息，确保不同图像之间的叠加和匹配。

b. 分类与监督分类ERDAS IMAGINE提供了各种分类算法，如最大似然分类、支持向量机等。

通过这些算法，我们可以对图像进行地物分类，根据不同的像元特征将其划分到不同的类别中。

c. 数字高程模型ERDAS IMAGINE能够从遥感图像中生成数字高程模型（DEM），实现对地形的三维建模。

这对于地质、水文等领域的研究非常重要。

使用遥感技术进行卫星图像解译的步骤和技巧引言：遥感技术的发展使得我们能够通过卫星图像来获取地球表面的信息，这为研究地质、环境、气象等领域提供了重要的数据来源。

然而，要正确解读和分析卫星图像，需要掌握一些步骤和技巧。

本文将介绍使用遥感技术进行卫星图像解译的基本步骤和一些实用的技巧，帮助读者更好地理解卫星图像。

一、图像预处理首先，对卫星图像进行预处理是十分重要的。

这一步骤包括噪声去除、辐射定标和几何校正等。

噪声去除能够提高图像的质量，使得后续分析更加准确。

辐射定标能够将图像中的亮度值转化为反射率或辐射通量，从而消除由于地表反射和大气散射引起的变异。

几何校正则是将图像进行地理坐标转换，使其具有地理空间参考。

这些预处理步骤可以利用遥感软件完成，如ENVI、ERDAS等。

二、波段选择卫星图像通常包含多个波段，不同波段对应不同的能量范围和物理特征。

因此，选择适当的波段进行解译非常重要。

通常，可见光和近红外波段能够提供地物的光谱信息，热红外波段能够反映地物的热特征，雷达波段能够穿透云层，获取地表的形状信息。

根据研究目标和需求，选择合适的波段进行解译。

三、特征提取在进行卫星图像解译时，需要从图像中提取出代表地物的特征。

这一步骤可以利用图像处理和模式识别技术来实现。

常用的特征包括土地覆盖类型、植被指数、湿度指数等。

特征提取可以通过图像分割、分类和聚类等方法完成。

图像分割将图像分为若干个不同的区域，分类将每个区域判别为某一类别，聚类则将图像中的像素划分为几个类别。

四、分类与识别分类是卫星图像解译的核心步骤之一。

分类可以根据不同的标准进行，如最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

这些分类方法可以根据提取的特征进行训练，并对未知像素进行分类。

识别是指将分类结果与地物进行对应，确定每个类别代表的地物类型。

分类与识别的准确性往往依赖于特征提取的效果和训练样本的质量。

五、验证与精度评价解译卫星图像后，需要对结果进行验证和精度评价。