GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理
中国气象科学数据共享服务网
中国气象科学数据共享服务网 /satellite
（3）技术支持更完善。除共享服务办公室提供常规数据共享服务外，用户可以通过电话 咨询（010-68407499） 、向数据集制作人打电话或发电子邮件得到最快、最直接的技术支 持服务。目前“国际卫星遥感数据资源引进和共享”课题针对所引进部分数据集正在开展的 东亚地区区域性对比验证研究， 将进一步加深对数据质量、 遥感反演算法东亚地区可信度、 参数真实精度等方面的理解，同时也能够不断提高科研水平，为用户提供质量较高的技术 服务。 2005年10月、2007年3月的用户调查表明，绝大多数用户对中国气象科学数据共享服 务网提供的存储检索方式、共享索取方式基本满意，认为数据文件内容和数据说明的介绍 比较详细。2006年11月－2009年7月，以在线和离线方式为用户提供的卫星数据共享服务 已达9.71TB。 随着中国气象科学数据共享服务网建设工作的不断深入发展， 以及配套的宣传和服务 的改进，卫星遥感数据资源的共享服务力度将进一步加大，从而使气象及其相关领域科研 工作者、遥感产品开发和业务应用等人员，受益于更便捷、更高效、更优质的卫星遥感数 据和服务。 ——国家气象信息中心 邓莉、王旻燕、臧海佳、张洪政
三、/SATELLITE 在线共享的全部卫星数据集 .................. 47 四、数据格式说明和产品解读....................................................................................... 52 五、共享服务系统主要功能和说明 ............................................................................... 53 六、数据获取说明 ........................................................................................................ 54 附件、 附件、气象数据集说明文档样例 ................................................................................... 57
卫星气象数据接收系统数据产品一览表
目录一、地面常规气象观测数据产品..................................................二、高空常规气象观测数据产品..................................................三、高空物理量计算的数据产品..................................................四、台风路径及主、客观预报数据产品............................................五、城市24 小时预报数据产品..................................................六、欧洲中心数值预报产品......................................................七、日本数值预报产品..........................................................八、华盛顿数值预报产品........................................................九、中国T106模式数值预报产品.................................................十、中国有限区域模式HLAFS 数值预报产品....................................... 十一、云图.................................................................... 十二、传真图.................................................................. 十三、高空等值线.............................................................. 十四、雷达图像................................................................ 十五、MICAPS系统数据格式说明................................................. 第一类数据格式：地面全要素填图数据（用于地面填图-文本文件）...............第二类数据格式：高空全要素填图数据（用于高空填图-文本文件）...............第三类数据格式：用于通用填图和离散点等值线（台站数据-文本文件）...........第四类数据格式：格点数据（文本文件）......................................第五类数据格式：TLOGP和站点剖面图数据（文本文件） ........................第六类数据格式：传真图....................................................第七类数据格式：台风路径数据（文本文件）..................................第八类数据格式：城市站点预报数据（文本文件）..............................第九类数据格式：地图线条数据（用于地图投影变换，不可定义为综合图）........第十类数据格式：用于综合图定义（文本文件-不可再次定义为综合图）...........第十一类数据格式：格点矢量数据（用于画风场的流线-文本文件）...............第十二类数据格式：单点雷达图像（PPI）.....................................第十三类数据格式：图像数据（卫星云图、雷达拼图、地形图等）................第十四类数据格式：保存被编辑图形的图元文件（用于记录修改后的等值线-文本文件）第十五类数据格式：调色板数据（用于调色板设置-文本文件）...................第十六类数据格式：预报站点数据（用于确定预报区域的站点-文本文件）.........第十七类数据格式：站点文字信息数据........................................第十八类数据格式：格点数据剖面图..........................................第十九类数据格式：MICAPS系统命令行参数（用于初始化参数文件）..............卫星气象数据接收系统数据产品一览表卫星气象数据单收站系统接收的原始数据文件主要由报文组成。
使用卫星遥感数据进行测绘的数据处理方法
使用卫星遥感数据进行测绘的数据处理方法导言：随着现代测绘技术的不断发展，卫星遥感数据成为了测绘领域中不可或缺的重要数据源。
卫星遥感数据能够提供高分辨率、大范围的地理信息，帮助测绘工作更加精准、高效。
然而，卫星遥感数据常常需要经过一系列的数据处理方法，以提取有效的地理信息。
本文将介绍一些常用的卫星遥感数据处理方法，以助于更好地利用卫星遥感数据进行测绘。
一、数据预处理1. 图像预处理卫星遥感数据通常经过传感器、通道、大气等多种因素的影响，需要进行图像预处理以去除噪声、纠正图像偏移、增强图像对比度等。
常用的图像预处理方法包括平滑滤波、直方图均衡化、大气校正等。
2. 高程数据处理卫星遥感数据中常包含高程信息，如数字高程模型（DEM）数据。
为了得到地形的准确表达，需要对DEM数据进行降噪、插值、拟合等处理。
常见的方法包括小波降噪、三角网剖分插值等。
二、特征提取1. 目标提取卫星遥感数据可以用于提取地物目标，如道路、建筑、植被等。
常见的目标提取方法包括阈值分割、特征分类、形态学处理等。
这些方法可以帮助测绘工作者有效地在遥感图像中提取出感兴趣的地物目标，并进行后续的测绘工作。
2. 变化检测卫星遥感数据可以用于检测地理环境的变化，如土地利用变化、海岸线变化等。
常用的变化检测方法包括监督分类、无监督分类、基于图像差异的方法等。
通过变化检测，可以了解地理环境的演变情况，为后续的测绘工作提供更准确的数据支持。
三、精度评定与校正1. 精度评定在进行测绘工作时，需要对卫星遥感数据的精度进行评定。
常见的精度评定方法包括地物提取精度评定、高程数据精度评定等。
通过精度评定，可以客观地评价卫星遥感数据的可靠性，为后续的测绘工作提供参考依据。
2. 数据校正卫星遥感数据在获取过程中可能存在校正问题，如几何校正、辐射校正等。
为了获得更准确的地理信息，需要进行相应的数据校正工作。
常见的数据校正方法包括基于地面控制点的几何校正、大气校正等。
海洋气象观测数据的收集与处理技术
海洋气象观测数据的收集与处理技术随着现代科技的快速发展，海洋气象观测数据的收集与处理技术也得到了长足的进步与改善。
海洋气象观测数据对于预测海洋气象状况、保障海上交通安全以及海洋环境保护起着重要的作用。
本文将重点讨论海洋气象观测数据的收集与处理技术。
海洋气象观测数据的收集是指通过各种观测方法和设备获取海洋气象相关的数据。
目前，主要采用以下几种方式进行海洋气象观测数据的收集：1. 卫星观测技术：利用卫星在轨运行，通过遥感仪器获取海洋气象数据。
颗粒物浓度、海洋表面温度、海洋风场等数据通过卫星可以实时观测和记录。
这种观测方法可以覆盖广阔的海域，实现对大范围海域的监测。
2. 浮标观测技术：通过在海上布设浮标，利用浮标上的各种传感器获取海洋气象数据。
这些传感器可以测量海洋表面温度、盐度、气压、风速、风向等数据。
浮标观测技术相对较便宜且易于维护，适用于海上长期观测。
3. 岸基观测技术：在海岸线上布设气象站，通过气象站上的各种气象仪器获取海洋气象数据。
岸基观测技术可以提供更加详细和准确的数据，适用于对特定区域进行深入观测。
除了上述常用的观测技术外，还有其他一些新兴的观测方法，例如无人机观测技术和水下观测技术等，这些技术的不断发展进一步拓宽了海洋气象观测数据的收集范围和准确性。
海洋气象观测数据的处理技术是指对收集到的数据进行整理、分析和应用的过程。
数据处理技术的发展使得研究人员能够更加深入地理解海洋气象的变化规律和趋势。
1. 数据质量控制：数据质量控制是对原始观测数据进行校验和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。
数据质量控制过程包括对异常数据的排除、数据的插补以及数据的校正等步骤。
2. 数据分析方法：为了更好地利用海洋气象观测数据，需要运用各种数据分析方法来发掘数据中的信息。
常用的数据分析方法包括时间序列分析、空间插值分析、聚类分析等。
这些方法有助于研究人员理解海洋气象现象的变化规律和内在关系。
3. 数据可视化：数据可视化是将处理后的数据用图表、图像等形式展示出来，使得研究人员能够直观地理解数据中的信息。
使用图像处理技术提升卫星遥感图像的分辨率和准确性
使用图像处理技术提升卫星遥感图像的分辨率和准确性图像处理技术在许多领域都发挥着重要的作用，尤其是在卫星遥感图像的分辨率和准确性方面。
卫星遥感图像是通过卫星传感器收集地面信息并生成的图像，它可以提供关键的地理信息用于环境监测、农业、城市规划等领域。
然而，由于传感器的限制和数据传输的成本，卫星遥感图像通常具有较低的分辨率和准确性。
因此，使用图像处理技术来提升图像的分辨率和准确性成为一个重要的任务。
通过图像处理技术提升卫星遥感图像的分辨率可以使我们更清晰地观察地面目标细节，并提供更准确的地物分类信息。
在传统的图像处理方法中，常用的方法包括插值、卷积和滤波等。
其中，插值是一种常用的技术，它可以通过填充缺失的像素来增加图像的分辨率。
常见的插值算法有双三次插值和双线性插值，它们可以根据像素的周围信息来估计缺失像素的值，从而提高图像的分辨率。
卫星遥感图像还存在准确性的问题，主要表现在数据中可能存在噪声、伪影和变形等。
为了提高图像的准确性，可以采用多种图像处理技术。
图像去噪是一个重要的步骤，它可以通过滤波等方法来减少图像中的噪声。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波滤波等。
图像配准是另一个重要的步骤，它可以将不同时间或不同传感器获取的图像进行空间对齐，从而提高图像的准确性。
配准常用的方法有特征提取和匹配、局部坐标系变换和小波变换等。
除了传统的图像处理方法，近年来，深度学习技术在卫星遥感图像处理中也取得了显著的进展。
深度学习技术可以从大量的数据中学习到图像的特征表示，从而提高图像处理的效果。
在卫星遥感图像处理中，深度学习技术可以用于图像超分辨率和目标检测等任务。
例如，使用深度卷积神经网络可以将低分辨率的卫星遥感图像恢复为高分辨率的图像，从而提高图像的细节信息。
深度学习技术还可以用于卫星遥感图像中的目标检测和分类，从而提高图像的准确性。
尽管图像处理技术在提升卫星遥感图像的分辨率和准确性方面已经取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战和限制。
卫星测量图像的处理和解译方法
卫星测量图像的处理和解译方法随着科技的不断发展，卫星测量图像已经成为了现代地理信息系统中的重要内容。
它提供了坐标和位置信息，用于辅助地图制作、环境监测、资源管理等诸多领域。
然而，要正确解读卫星测量图像并提取有用的信息并不容易。
本文将介绍一些常见的卫星测量图像处理和解译方法，以帮助读者更好地理解卫星测量图像。
一、图像预处理在进行卫星测量图像的后续处理和解译之前，首先需要对图像进行预处理。
这包括图像增强、去噪等步骤。
1. 图像增强图像增强是通过调整图像的亮度、对比度等参数来改善图像的质量和清晰度的过程。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波等。
直方图均衡化可以通过重新分配图像的像素值来增强图像的对比度。
而滤波可以通过去除图像中的噪声来提高图像的清晰度。
2. 去噪卫星测量图像由于受到大气干扰、传感器噪声等因素的影响，通常都会存在一定程度的噪声。
为了减少噪声对图像解译的影响，需要对图像进行去噪处理。
常用的去噪方法包括中值滤波、小波去噪等。
二、图像解译图像解译是将卫星测量图像中的像素值转化为现实世界中的信息的过程。
它可以帮助我们了解地表特征、环境变化等信息，对环境监测、资源管理等方面具有重要意义。
1. 特征提取特征提取是图像解译的关键步骤之一。
它通过识别和提取图像中的地物特征，如道路、建筑物、植被等，来获取更高层次的地理信息。
常用的特征提取方法包括边缘检测、分割算法等。
2. 分类与识别分类与识别是将特征提取的结果与事先定义的地物类型进行对比和匹配的过程。
通过建立分类模型和利用机器学习算法，可以自动识别图像中的地物类型。
同时，也可以借助地理信息系统的辅助，在图像上手动绘制感兴趣区域进行分类。
无论是自动识别还是手动分类，都可以帮助我们更好地理解和利用卫星测量图像。
三、应用与展望卫星测量图像的处理和解译方法在实际应用中有着广泛的应用前景。
通过对卫星测量图像的处理和解译，可以实现环境监测、资源管理、城市规划等多个领域的需求。
卫星测图中的卫星数据处理流程与技巧
卫星测图中的卫星数据处理流程与技巧导语：随着科技的不断发展，卫星测图逐渐成为了地理信息系统（GIS）领域中不可或缺的重要工具。
卫星数据处理是卫星测图的基础，对于结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
本文将主要介绍卫星数据处理的流程与技巧，帮助读者更好地理解和应用卫星测图技术。
一、卫星数据的获取与收集卫星数据的获取是卫星测图的第一步，而数据的收集则是获取数据的重要方式之一。
目前，卫星数据的获取主要有两种方式：直接下载和购买。
直接下载是指通过卫星数据共享平台，如美国地质调查局（USGS）提供的EarthExplorer，从互联网上直接下载卫星数据。
而购买方式则是通过商业卫星数据提供商购买特定区域的卫星影像和产品。
二、卫星数据的预处理卫星数据的预处理是卫星数据处理的重要环节，通过对原始数据进行校正和增强，可以提高数据的质量和可用性。
预处理的主要步骤包括：几何校正、辐射校正和大气校正。
1.几何校正几何校正是将原始卫星影像矫正为地理参考图像的过程，主要包括地球表面形状校正、图像配准和图像变形纠正等操作。
几何校正的目的是消除由卫星姿态、运动和大气影响等因素导致的图像形变，以达到真实地表形状的正确显示。
2.辐射校正辐射校正是将原始卫星影像转换为可比较的辐射能量值，以便进行不同时间、不同卫星和不同传感器影像的定量比较。
辐射校正主要通过测定辐射敏感区域的大气透过率和太阳辐射能量来完成。
3.大气校正大气校正是为了减小大气散射和吸收对卫星影像质量的影响而进行的处理。
主要目的是消除不同高度或角度视场内大气吸收和散射对亮度的影响，使卫星影像能够更真实地反映地表的特征。
三、卫星数据的处理与分析卫星数据经过预处理后，就可以进行接下来的数据处理与分析。
卫星数据的处理与分析主要有以下几个方面：1.图像融合图像融合是将具有不同空间分辨率和光谱特性的多幅卫星影像融合到一起，以获得具有更高分辨率和更丰富信息的图像。
常见的图像融合方法包括基于波尔塔定理的多光谱和全色波段融合、小波变换融合和人工神经网络融合等。
中规模卫星云图接收系统故障排除及产品处理
为 ２ ９ ） 目 的 是 使 自己 的 接 收 系 统 提 早 完 成 ， ４１， 免
目前 ， 省 各 市 台 基 本 上 都 在 使 用 该 套 系 统 ， 受 卫 星 发 送 信 息 结 束 后 的 干 扰 。 扫 描 列 数 可 以 维 我 它 方 便 、 捷 ， 受 地 域 及 信 息 传 输 时 间 滞 后 的 限 持 不 变 。 快 不 制 。但是 ， 使 用 中 ， 接 收系统 的参数设置不 当 ， 在 若 必 定 会 影 响 到 收 图 效 果 ， 至 不 出 图 。 本 人 通 过 近 甚
摘
要
针 对 中 规 模 卫 星 云 图 接 收 系 统 在 接 收 过 程 中 常 见 的 几 种 错 误 ， 文 分 析 了 问 题 的 发 生 原 本
因 ， 详 细 演 示 了 应 对 办 法 。 最 后 讨 论 了 ｗｅ 并 ｂ格 式 产 品 的 制 作 和 分 发 。
关 键 词 卫 星 接 收 系 统 故 障 排 除 产 品 处 理 中 图分 类 号 ：４９ 文 献标 识 码 ： Ｐ０ Ｂ
维普资讯
２０ ． ０２１
文 章 编 号 ：０ ７ １ ０ ２ ０ ） １ ０ ７ ２ １０ —６ ９ （０ ２ ０ —０ ２ —０
广 东 气 象
２ ７
中规 模 卫 星 云 图 接 收 系统 故 障 排 除 及 产 品 处 理
周 亚 军
（ 卅Ｉ 广 中心 气 象 台 ， 州 ５ ０ ８ ） 广 １０ ０
２ 故 障 排 除 故 障 １ 计 算 机 时 间 系 统 紊 乱 ：
自 ２０ ０ １年 ５月 以 来 ， 星 云 图 接 收 机 的 时 间 卫
不 只要 收 完 图 ， 器 的 机 站 ， 有 网络 功 能 ， 主 要 解 决 了计 算 机 ２ ０ 具 它 ０ ０年 问 系 统 常 常 紊 乱 ， 论 如 何 调 整 ，
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理简介
3云图数据的实时存储
由于GMS-3卫星云图数据量大、传输速度高，采用一般的文件读写方法不能完成数据的实时存盘请求，必须绕过操作系统的文件组织结构，直接对磁盘上的磁道进行寻址和读写操作。图3所示为磁盘上的磁道、扇区组织情势。操作系统通常以扇区为单位进行读/写访问，即一次读/写一个扇区。一扇我通常为512字节，0.5KB，读写一个扇区一般要1.5ms，磁头在磁道间移动的定位时间，即平均寻道时间为10ms。假设操作系统每读/写一个扇区后均需重新定位磁道，则存储一帧42KB数据所花的时间为（42/0.5）×（10 1.5）=966ms，超过了卫星发一帧数据的时间600ms。若在程序中直接把持磁头定位到某一磁道，然后持续写完该磁道上的所有扇区，再去寻找下一空磁道，则假设每一磁道有17个扇区，那么一个磁道上就保存17/2=8.5KB数据，消费时间（17×1.5） 10=35.5ms。保存一帧数据约需访问（42/18.5）约为5个磁道，所需时间为35.5×=177.5ms，大大小于600ms，完整满足了实时存储的请求。
V1、V2、V3、V4为可见光云图数据，GMS-3云图中，可见光的分辨率为红外的4倍，所以V1、V2、V3、V4每个数据段均有数据，其字数应为2291 2291 （9164×4）=41238字节，约为42KB，传输速度为660Kbit/s，扫描地球表面一次数据量为41238×2300=94847400字节，约95MB。
4重要图像处理功效
GMS-3卫星云图含有丰富的信息，对它的图像进行各种处理，可以获取许多有用的材料。下面简述几项常用的重要功效。
（1）加伪彩色
GMS-3云图所获取的是红外和可见光的灰度等级。红外的灰度等级为256，人眼较难区分，可将红外云图用8种色彩，每种色彩32个灰度等级在CRT上显示出来，便于视察分析。
气象卫星云图图像处理技术研究
气象卫星云图图像处理技术研究气象卫星云图是指通过接收卫星遥感数据，获取地球大气层中云、降雨等气象信息的一种图像或图像序列，是现代气象学中不可或缺的重要技术。
它可以提供丰富、全面的天气信息，对于气象预报、预警、应急响应、农业、水利等行业的工作都起到了非常重要的作用。
而在气象卫星云图的制作过程中，图像处理技术是关键。
目前，气象卫星云图图像处理技术主要包括以下方面：一、云图分析云图分析是对云图图像进行解读、判识的过程。
根据卫星图像，识别大气层中的云层和降水等信息，可以确定天气现象的类型、位置、范围、强度等气象参数。
同时，云图分析还可解决热力学、动力学等问题，帮助提高天气预报的准确性和可靠性。
二、云图拼接云图拼接是将多张云图进行合并，形成一张更为全面的云图。
云图拼接技术可以有效提高云图的分辨率和覆盖范围，使得观察者能够清晰地看到大气层中各种天气现象的时空分布规律。
三、云图增强云图增强是对云图图像进行图像处理，以增强图像的质量和有效性。
云图增强常用的方法包括：增强对比度，调整色调，滤波器增强等。
这些处理手段可以帮助气象人员更好地理解和识别云图信息，提高预报准确率。
四、云图识别云图识别是通过计算机分析云图图像，自动识别不同类型的云或降水，以便处理更大、更复杂的气象数据。
云图识别涉及到的语义内容比较复杂，但具有广泛的应用前景。
例如，可以将它用于航空、航海、交通等行业，提供更为精准的天气预报信息，帮助减少交通事故。
五、云图发布云图发布是将处理后的云图信息发送到相关机构或群众，传递有关天气信息的过程。
根据实时数据或预报数据，通过电视、广播、手机APP等多种渠道向公众发布，提供实时、准确、可靠的气象信息，帮助公众做好预测、防范和应对工作。
值得注意的是，在气象卫星云图图像处理技术中，受到计算机技术的进步，图像处理算法也愈发复杂，但相比卫星数据采集、传输以及气象学等领域的专业知识，算法研究相对容易。
但气象卫星云图应用技术的发展，必然需要全面、持续的研究。
遥感卫星影像数据预处理一般流程介绍
镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形 成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基 准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或 多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大 时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻 图像的色调不允许平滑，避免信息变异。
1、GCP 在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP 均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的 需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需 9 个控制点即可； 对于有理多项式模型，一般每景要求不少于 30 个控制点，困难地区适当增加点位；几何 多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在 30-50 个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
的辐射值在不同时相遥感图像上一致，从而完成地物动态变化的遥感动态监测。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
（3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行 列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对 原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插 方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原 来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成 输出图像中某些地物的不连贯。
遥感数据的图像处理与应用
遥感数据的图像处理与应用遥感技术是通过利用卫星、飞机等遥感平台获取地表信息，进行信息处理、分析和应用的一种技术。
遥感数据的图像处理是其中的重要部分，可以为后续的遥感应用提供更加精确和可靠的数据支持。
本文将从遥感数据的获取、图像处理的方法和遥感数据的应用三个方面，介绍遥感数据的图像处理与应用的相关内容。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取是遥感技术的前提，而卫星、飞机是获取遥感数据的主要平台。
目前，国内外的遥感数据主要来源于美国、法国、加拿大、德国、日本等国家和地区的卫星。
这些卫星涵盖了大部分的地球表面，可以提供高分辨率的遥感数据。
另外，一些自主研发的卫星和无人机等遥感平台也能够获取遥感数据。
遥感数据的获取一般分为两种方式，即主动传感和被动传感。
主动传感是指利用雷达、激光等设备向地面发射能量，利用接收到的回波数据获取地面信息；被动传感是指利用卫星等设备接收地面某一波段的辐射能量，根据反射或辐射能量的强度、频率、偏振等特征判断地表的属性和变化情况。
二、图像处理的方法遥感数据的图像处理是指对遥感数据进行处理和分析，以提取和解释地表信息的一系列方法。
其中，数字图像处理技术是遥感图像处理的核心技术，包括图像增强、分类、变换等。
下面分别介绍一些常用的图像处理方法。
（一）图像增强图像增强是指将遥感图像中的一些细节信息加强，以更加清晰地展示地表物体和地貌等特征。
图像增强的方法主要包括直方图均衡化、边缘增强、空间点运算等。
直方图均衡化是一种线性变换方法，它通过对图像像素的灰度分布进行均衡，来提高图像的对比度和亮度等。
边缘增强则是在保留图像主要信息的基础上，利用高通滤波器等技术对图像边缘进行强化。
（二）图像分类图像分类是将遥感图像中的信息按照某种标准归纳并分成类别的过程。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类是利用已知分类样本进行分类，例如利用人工标注的矢量数据来进行分类。
无监督分类则是利用统计学方法对像元数据进行分类，比如聚类的方法，将相似性的像元划分成一个类。
气象卫星数据处理流程
气象卫星数据处理流程气象卫星是一种通过空间技术获取大气、云降水等气象信息的科学仪器。
它可以提供全球范围内的气象观测数据，为天气预报、气候变化研究、自然灾害监测和环境保护等方面提供重要支持。
为了有效利用气象卫星数据，进行数据处理是至关重要的环节。
下面将介绍一般的气象卫星数据处理流程。
首先，在开始数据处理流程之前，需要根据任务需求选择合适的气象卫星数据。
不同的任务可能需要不同的数据源和数据类型。
常见的气象卫星数据来源有美国国家海洋和大气管理局（NOAA）、中国气象局、欧空局等。
根据任务需求，可以选择对应的气象卫星数据。
一般来说，气象卫星数据处理分为数据获取、预处理、图像解译和产品生成四个步骤。
第一步是数据获取。
根据任务需求，从相关的数据仓库或网站下载所需气象卫星数据。
这些数据通常以电子文件的形式提供，包括图像文件、观测数据文件和元数据文件。
元数据文件中包含了关于数据的描述和属性信息，为后续的数据处理提供参考。
第二步是预处理。
预处理是为了去除图像中的噪声、矫正图像坐标等。
首先，对数据进行辐射校正，将原始的观测数据转化为表达地球表面特征的辐射亮温。
然后，对数据进行大气校正，消除大气散射和吸收对观测数据的影响。
接下来，进行定位校正，将图像像素坐标转化为地理坐标，以便后续的分析和应用。
第三步是图像解译。
图像解译是为了从气象卫星数据中提取有用的气象信息。
通过对图像的观察和分析，可以获取云图、海洋异常变化、极端天气等信息。
常见的图像解译方法包括云图制作、浓度分析、温度分析和风场分析等。
图像解译需要结合气象学知识、遥感技术和图像处理算法，对图像进行分类、识别和分析。
最后一步是产品生成。
根据任务需求，将图像解译得到的气象信息转化为可供使用的产品。
常见的气象产品包括云图、降水估算、温度图等。
产品生成需要根据产品规范和标准进行数据处理和分析，确保准确性和可靠性。
同时，产品生成也需要考虑数据的展示方式和用户需求，以便用户能够方便地使用和理解。
气象卫星图象识别和运用
MT-SAT 于 2005 年 2 月 发 射升空。左图
为 2005 年 4 月
12日北京时间 19时红外云图。
四 、气象卫星-观测内容
– 云顶温度、云顶状况、云量和云内凝结物相位的观测。 – 陆地表面状况的观测，如冰雪和风沙，以及海洋表面
状况的观测，如海洋表面温度、海冰和洋流等。 – 大气中水汽总量、湿度分布、降水区和降水量的分布。 – 大气中臭氧的含量及其分布。 – 太阳的入射辐射、地气体系对太阳辐射的总反射率以
FY-2C， 2004年10月19日成功发射，是我国的第一颗 业务型静止气象卫星，目前在轨业务运行。
FY-2C: 5通道可见光红外扫描辐射计
FY-2D， 2006年12月8日成功发射。
FY-2C 于 2004 年 10 月 发 射 升 空。右图为 2004 年 11 月 20 日 北 京 时 间 11 时 至 11 时 25 分 多通道合成图。
可见光云图和红外云图的比较
可见光云图上物象的色调决定于其返照率和太阳高度角, 红外云图上物象的色调决定于它的温度,所以这两种云图,有一 些外貌上相差很大,但也有些十分相似.
可见光云图与红外云图的比较图表
FY2-C星几种云图的分辨率
• 可见光图： 1.25公里 • 红外云图: 5 公里， • 水汽云图: 5 公里
可以获得云层以下的大气垂直温度分布和云中 的含水量。 气象观测专用系统还包括卫星所载的磁带机等数 据存贮装置和数据传输设备。
风云1号气象卫星
二 、气象卫星-发展史
• 1958年美国发射的人造卫星开始携带气象仪器，
1960年4月1日，美国首先发射了第一颗人造试验 气象卫星，成功地用电视摄像机拍摄了清晰的台 风云图。截止到1990年底，在30年的时间内，全 世界共发射了116颗气象卫星，已经形成了一个全 球性的气象卫星网。
卫星通信遥感系统遥测数据实时处理技术
卫星通信遥感系统遥测数据实时处理技术卫星通信遥感系统是现代遥感技术的重要组成部分，它能够通过卫星传输数据，实现对地球表面对象的观测和监测。
遥测数据是卫星通信遥感系统中的关键数据类型，它可以提供有关卫星和地球表面的各种物理量及其变化情况的信息。
实时处理遥测数据是确保卫星通信遥感系统高效工作的关键技术之一。
本文将重点探讨卫星通信遥感系统遥测数据实时处理技术的原理和应用。
一、遥测数据的获取和传输卫星通信遥感系统通过遥测传感器获取地球表面的信息，并将数据传输到地面站进行处理和分析。
传感器可以是光学传感器、微波传感器等，能够获取不同波段的信息。
遥测数据包含了大量的地球物理量，如温度、湿度、大气成分、地表压力等。
为了确保数据传输的稳定和可靠，卫星通信遥感系统采用了高频率的通信信道，并使用差错校验和纠错码等技术来保证数据传输的准确性。
二、实时处理遥测数据的原理和方法实时处理遥测数据是指在数据实时传输过程中对数据进行处理和分析，以实现数据的快速解读和应用。
实时处理遥测数据的原理主要包括以下几个方面：1. 数据压缩与编码遥测数据量庞大，为了加快数据传输速度，通常需要对数据进行压缩和编码。
压缩可以采用有损压缩和无损压缩两种方法。
有损压缩可以在一定程度上降低数据的精度，以获取更小的数据量，适用于一些精度要求相对低的应用场景。
无损压缩可以将数据压缩到更小的存储空间，同时保留原始数据的精度。
2. 快速数据处理算法实时处理要求对传输的遥测数据进行快速处理和分析。
为了实现这一要求，可以采用并行计算、分布式处理等技术。
并行计算可以将数据分成多个子任务并行处理，提高数据处理速度。
分布式处理可以将数据在多个计算节点上进行处理，分担计算压力，提高系统的处理能力。
3. 数据传输和存储实时处理遥测数据要求数据的传输速度和存储能力都要足够高。
为了提高数据传输速度，可以采用高速网络和高带宽通信技术。
为了实现数据的实时分析和应用，需要具备足够大的存储空间。
卫星测量数据处理及精度验证
卫星测量数据处理及精度验证卫星测量技术是一种利用卫星系统获取地球表面信息的方法。
随着卫星技术的不断发展和成熟，卫星测量数据在地球科学、地理信息系统等领域中的应用越来越广泛。
然而，卫星测量数据的处理和精度验证是确保数据质量和准确性的关键环节。
卫星测量数据的处理包括数据获取、数据预处理、数据处理、数据分析和数据可视化等步骤。
首先，数据获取是指通过卫星系统获取地球表面信息的过程。
卫星系统可以分为遥感卫星和导航卫星两种类型。
遥感卫星主要用于获取地球表面的影像和光谱信息，而导航卫星则用于精确定位和测量。
在数据获取阶段，需要注意卫星任务的选择、卫星数据的获取方式以及数据的存储和传输等方面。
接下来，数据预处理是为了消除数据中的噪声、修正数据的偏差和提高数据的准确度。
常见的数据预处理方法包括大气修正、几何校正、云和阴影去除以及数据配准等。
大气修正是为了消除大气对遥感数据的干扰，几何校正是为了将数据几何位置纠正到地理坐标系统中，云和阴影去除是为了去除云和阴影对数据的遮挡，数据配准是为了将不同卫星传感器获取的数据进行配准，以便进行后续的数据处理和分析。
在数据预处理完成后，需要进行数据处理以提取和分析地球表面的信息。
数据处理的方法主要包括图像处理、数字高程模型生成和时间序列分析等。
图像处理是为了增强和提取遥感图像的信息，常用的方法包括滤波、增强和分类等。
数字高程模型生成是为了获取地球表面的三维信息，常用的方法包括立体匹配和激光雷达扫描等。
时间序列分析是为了研究地表物理过程的变化规律，常用的方法包括时间序列分解和趋势分析等。
数据处理完成后，需要对处理结果进行精度验证。
精度验证是为了评估卫星测量数据的准确性和可靠性。
常见的精度验证方法包括地面实测、比较分析和误差分析等。
地面实测是通过在地面设置控制点或监测点，利用实测数据与卫星数据进行比对，评估卫星数据的准确性。
比较分析是将卫星数据与其他测量数据进行比较，如地面测量数据或其他遥感数据，以评估卫星数据的一致性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理
2007-01-20
电子通信论文
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理
摘要：GMS同步气象卫星云图是天气预报的主要手段之一。
主要介绍了GMS-3气象卫星及其云图数据的结构，论述了一种基于微机的实时数据录取、图像处理系统的工作原理、关键技术的实现方法。
关键词：气象卫星云图数据录取图像处理在航天科学飞速发展的今天，卫星观测已成为天气预报和大气科学研究不可缺少的有效手段。
它能为工、农业生产，为航海、渔业、林业、水利及军事保障等提供重要的服务。
GMS系列气象卫星是由联合国教科文组织资助、日本气象厅负责实施的一个项目。
它观测到的云图资料具有实时性好、覆盖面广、信息量大的特点，是我国和东南亚、大洋洲各国进行气象预报、分析的主要依据。
在卫星云图的接收、处理系统中，数据的实时录取与保存、事后的图像处理是关键技术。
下面论述的是GMS-3卫星云图数据的实时录取与保存、事后图像处理的工作原理、关键技术实现方法。
1GMS-3卫星及其云图资料简介 GMS-3气象卫星静止于东经140度赤道上空，卫星自转的速度为100转/分，自转过程中有20度针对地球扫描获取云图数据，240度对空扫描，对空扫描期间将刚获取的云图资料传输给地面设备。
卫星自转一圈扫描获取的数据称为一帧，根据转速可以计算出每帧数据的扫描及传输，为（60秒/100转）=600ms。
卫星扫描步进方向为自北向南，对地球全部扫描一遍约2300帧数据。
GMS-3卫星云图每帧的数据结构如图1所示。
每帧云图数据由9个数据段组成。
同步段由20000bit帧同步码组成，主要用于帧同步，不需保存。
IR1、IR2、IR3段为红外云图数据，GMS-3
只用于其中IR1段，IR2、IR3保留备用。
IR1由2291个字组成，每个字代表一个卫星扫描的象素点，灰度等级为256级。
IR1共有2291字节数据。
V1、V2、V3、V4为可见光云图数据，GMS-3云图中，可见光的分辨率为红外的4倍，所以V1、V2、V3、V4每个数据段均有数据，其字数应为2291+2291+（9164×4）=41238字节，约为42KB，传输速度为660Kbit/s，扫描地球表面一次数据量为41238×2300=94847400字节，约95MB。
2云图数据的实时录取当卫星接收机收到卫星发来的高频信号后，首先对它进行高频、中频放大及调解、解码处理，撮出云图图像数据及帧同步脉冲、字同步脉冲、位同步脉冲等信号。
由于GMS-3云图信息是一个660Kbit的数据流，数据量高达95MB，所以应当对云图接收机发来的数据进行前置预处理。
预处理的主要作用是对接收机发来的数据进行提取、缓冲，去掉一些无用的重复数据。
本文介绍的云图处理系统，以一片Intel8086CPU为核心组成一个16位专用单板机，其框图如图2所示。
接口及同步电路主要用于对接收机送出的信号进行帧同步和串并转换，然后以16位DMA 的方式将数据存入缓冲存储器中。
存储器分两个部分，RAM1和RAM2。
接收数据时，将一帧数据首先放入RAM1或RAM2中的一个中，例如RAM1中，当一帧数据接收并处理完后，Intel8086CPU控制总线接口电路向主机发出取数据请求，并将保存最近一帧数据的RAM1存储器的控制权交给主机，同时做好下一帧数据存入另一存储器RAM2中的准备。
用这种双缓冲存储器方式，可以使数据预处理与主机对云图的处理并行进行，大大节省了主机的资源开销，可实现云图的实时显示。
3云图数据的实时存储由于GMS-3卫星云图数据量大、传输速度高，采用一般的文件读写方式不能完成数据的实时存盘要求，必须绕过操作系统的文件组织结构，直接对磁盘上的磁道进行寻址和读写操作。
图3所示为磁盘上的磁道、扇区组织形式。
操作系统通常以扇区为单位进行读/写访问，即一次读/写一个扇区。
一扇我通常为512字节，0.5KB，读写一个扇区一般要1.5ms，磁头在磁道间移动的定位时间，即平均寻道时间为10ms。
假设操作系统每读/写一个扇区后均需重新定位磁道，则存储一帧42KB数据所花的时间为（42/0.5）×（10+1.5）=966ms，超过了卫星发一帧数据的时间600ms。
若在程序中直接控制磁头定位到某一磁道，然后连续写完该磁道上的所有扇区，再去寻找下一空磁道，则假设每一磁道有17个扇区，那么一个磁道上就保存17/2=8.5KB数据，花费时间
（17×1.5）+10=35.5ms。
保存一帧数据约需访问（42/18.5）约为5个磁道，所需时间为35.5×=177.5ms，大大小于600ms，完全满足了实时存储的.要求。
4主要图像处理功能 GMS-3卫星云图含有丰富的信息，对它的图像进行各种处理，可以获取许多有用的资料。
下面简述几项常用的主要功能。
（1）加伪彩色 GMS-3云图所获取的是红外和可见光的灰度等级。
红外的灰度等级为256，人眼较难区分，可将红外云图用8种颜色，每种颜色32个灰度等级在CRT上显示出来，便于观察分析。
（2）漫游、放大、缩小功能由于云图全景为一个2300×2300的矩形，在屏幕上不易按1：1的比例显示出来，因此，图像处理中设计了漫游、放大、缩小等功能，以便能对云图的全局或局部进行观察、分析。
（3）动画显示可连续显示多幅不同时间的卫星云图，从中可以看出天气系统的变化过程，并可进行风场演推等分析计算。
（4）网络及地标处理网络指经纬度网络。
GMS-3卫星通过边扫描边标定自身位置和姿态的方式，获取一组经、纬度线相交点对应图像象素的数据，它不完全等同于地图上的经纬度坐标。
根据这组数据在云图上可画出经纬度网格线，提高对天气系统的观测精度。
同时，对海岸线、国境线、江河等地理位置，也作了修正处理。
本文以GMS-3为例介绍了一种气象卫星云图微机处理系统的方法及主要功能、关键技术。
它以较低廉的成本实现了高速度、大容量数据的处理，较好地满足了各方面的要求。