第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究 (c)07：35：24 (d)07：55：24 图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图 由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结 果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。 为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比 较，进一步验证算法可行性和准确性。由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪 来检测能见度，费用太过昂贵。我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际 测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。 根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转 换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。从早上06：30：02到07：55：24，由天 气图像的变化过程，可以看到能见度在逐渐变大。由实验数据的变化可以看出，实验结 果与实际情况变化也相符。 表4—1能见度检测结果 图像 a b C d 目测能见度(m) 53．0 55．0 59．0 67 检测能见度(m) 45．2 46．8 50．6 59．7 绝对误差(m) 7．8 8．2 8．4 7．3 相对误差 14．7％ 14．9％ 14．2％ 10．9％ 对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。实 验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。对于非雾天的最远可视点 的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点 作为最远可视点。由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。 47

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本文利用乌鲁木齐国际机场2007年至2016年的小时观测值，通过深度学习方法建立了机场能见度的回归预测模型。 从结果我们可以看到：每小时能见度的绝对误差为706 m。 当能见度≤1000 m时，绝对误差为325 m，该方法可以预测能见度的趋势。 因此，我们可以使用此方法为将来的航空气象服务提供机场能见度的客观预报指导产品。 本文以乌鲁木齐地区为研究对象，探讨在天气预报应用领域的学习深度，为天气预报人员提供新的能见度回报预报，从而提高能见度水平，以确保机场的安全稳定运行。

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利用青岛4 a的能见度观测资料和大气气溶胶光学参数反演资料检验了4种能见度经验计算公式的适用性。 发现 Koschmieder公式和乘幂公式能更好地刻画能见度和气溶胶光学厚度间变化趋势上的相关性,但是由于能见度观测 的不确定性和气溶胶光学参数反演的不准确性导致的数据离散性,需要确定更有代表性的经验参数。利用最大发生频率 原则确定不同光学厚度对应的能见度值,据此确定适合青岛的各经验公式的经验参数,最后利用 MODIS光学厚度资料将 乘幂经验公式应用到青岛附近沿海地区能见度的计算,发现春季和夏季的能见度低于其

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