本文目录一览：

• 1、如何应用气象卫星图像识别雾和低云
• 2、天气图的分类
• 3、天气标志图案各代表什么？
• 4、图像识别的具体应用

如何应用气象卫星图像识别雾和低云

图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，可应用于导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域 1.遥感图像识别 2.通讯领域的应用 3.指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识

天气图的分类

天气图一般分为地面天气图、高空天气图和辅助图三类。若按其性质分类，可分为：①实况分析图。按实际观测记录绘制的天气图。②预报图。根据天气分析或数值天气预报的结果绘制的未来24、48、72小时的天气形势预报图或天气分布预报图。③历史天气图。根据实况分析图印刷出版的一种历史资料。此外，根据需要有时还绘制不同时段（如旬、月、年）某气象要素平均值分布情况的平均图、对平均值的差值分布情况的距平图等。 有热力学图表、剖面图、变量图等。①热力学图表。根据干空气绝热方程和湿空气绝热方程 *** 的图表，也称绝热图表。这种图上一般印有等压线（纵坐标）、等温线（横坐标）、干绝热线（等位温线）、湿绝热线（等相当位温线）和等饱和比湿线。将某站各高度的压、温、湿记录填在图上，可分析气象站上空大气稳定度状况或计算表征大气温、湿特性的各种物理量。

② 剖面图。是用于分析气象要素在铅直方向的分布和大气的动力、热力结构的图。图上填有各标准等压面和特性层的气温、湿度和风向风速的记录，绘有等风速线、等温线、等位温线、锋区上、下界等。它分为空间剖面图和时间剖面图两种。前者用多站同时的探空资料，表示某时刻沿某方向的铅直剖面上大气的物理特性；后者用单站连续多次的探空资料，表示某一时段内该站上空大气状况随时间的演变情况。

③ 变量图。又称趋势图，可反映某气象要素过去12小时或24小时变化的分布状况。常用的有变压(高)图和变温图。较强的大范围气象要素变量区，对该要素未来的变化趋势有一定的预示性。

④ 单站图。有用极坐标绘制的单站高空风图，它可以表示测站附近的高空风的铅直切变强度等动力状况和各层冷、暖平流的热力状态；也有地面或高空某些要素随时间变化和偏离正常情况的曲线图等。

天气标志图案各代表什么？

代表各种天气现象、云状、天空状况等的专用符号。包括供观测记录使用的天气现象符号和供媒体传播使用的天气图形符号。常见的天气标志有：

1、下图中是常见雨的天气符号，从左到右分别为小雨、中雨、大雨。

2、下图中的天气符号分别表示晴、多云、阴。

3、下图中的三个天气符号分别是暴雨、冰雹和雷阵雨。

4、下图中的三个天气符号分别是雨夹雪、小雪、中雪。

扩展资料：

常用术语：

晴：天空云量不足3成。

阴：天空云量占9成或以上。

雾：近地面空中浮游大量微小的水滴或冰晶，水平能见度下降到1公里以内，影响交通运输。

小雨：日降水量不足10毫米。

大雨：日降水量25.0—49.9毫米。

雷阵雨：忽下忽停并伴有电闪雷鸣的阵性降水。

冰雹：小雹核随着积雨云中激烈的垂直运动，反复上升凝结下降融化，成长为透明层相间的小冰块降落，对农作物有影响。

冻雨：雨滴冻结在低于0℃的物体表面的地面上，又称雨淞（由雾滴冻结的，称雾凇），常坠断电线，使路面结冰，影响通信、供电、交通等。

参考资料来源：百度百科—天气预报

图像识别的具体应用

图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。

【关键词】人工智能 图像识别 深度学习

1 概述

图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。

传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。