慢特征分析在强对流追踪中的应用

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• 作者：刘年庆马奎俊王珏方翔
• 会议时间：2011-05-01
• 关键词：强对流云团 ; 运动追踪 ; 慢特征
• 作者单位：刘年庆(中国科学院自动化研究所,北京100190;国家卫星气象中心,北京100081)马奎俊,王珏(中国科学院自动化研究所,北京100190)方翔(国家卫星气象中心,北京100081)
• 母体文献：2011年全国卫星应用技术交流会论文集
• 会议名称：2011年全国卫星应用技术交流会
• 会议地点：南昌
• 主办单位：中国气象局预报与网络司
• 语种：chi
• 分类号：P45;P42

摘要

本文将慢特征分析(Slow Feature Analysis,SFA)应用于强对流的追踪和预测.在原有提取静态特征的基础上,通过慢特征分析提取云团面积、重心、长短轴比、重心与形心距离、移动速度、移动角度和最低亮温等属性的变化作为动态特征,利用慢特征分析方法提取云团中具有一定连续性和稳定性的动态特征对强对流云团进行识别和追踪.分析结果表明,使用动态特征的追踪算法,具有一定的优势,有助于提高对强对流云团的追踪和预测能力.