search query: @keyword expert system / total: 11
reference: 4 / 11
« previous | next »
Author:Rossi, Pekka
Title:Life Cycle Analysis of Convective Cells through Image Processing and Data Fusion
Konvektiosolujen elinkaarianalyysi kuvankäsittelyn ja datafuusion avulla
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:xii + 94 s. + liitt. 6      Language:   eng
Department/School:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-61)
Supervisor:Koivo, Heikki
Instructor:Hasu, Vesa
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203071329
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:meteorology
nowcasting
thunderstorm
weather radar
convective cell
computer vision
digital image processing
data fusion
object tracking
life cycle analysis
fuzzy logics
probabilistic reasoning
expert system
meteorologia
lähihetkiennustaminen
säätutka
datafuusio
ukkonen
konvektiosolu
tietokonenäkö
digitaalinen kuvankäsittely
oliopohjainen jäljitys
elinkaarianalyysi
sumea logiikka
asiantuntijamalli
probabilistinen päättely
Abstract (eng): Today numerical weather models can predict large scale weather phenomena with a reasonable accuracy.
Still, these models are too coarse for small scale rapidly changing weather phenomena, such as thunderstorms.
Therefore, doing short term local forecasts, i.e. nowcasting, is a challenging task for the contemporary weather forecasting.
State-of-the-art remote sensing instruments and computer vision techniques are the key to this challenging task.

This thesis discusses nowcasting of thunderstorms, i.e. convective cells, through different computer vision techniques that are applied to spatially and temporally accurate weather radar and lightning data.
Emphasis is on object-oriented convective cell tracking, which is widely accepted as an important concept regarding the nowcasting of convective cells.

Conventionally, the nowcasting of convective cells is performed through weather radar data.
In this thesis, we propose a novel cell tracking method, which fuses both weather radar and important lightning information.
The aim of the data fusion is to consolidate the tracking, as more information is incorporated in the procedure.
The functioning of the algorithm is tested with several case studies.

The proposed tracking algorithm provides an important tool for several applications.
Primarily, convective cell tracking is applied to monitoring and predicting movement of hazardous thunderstorms.
It can also be used for analyzing cell properties and life cycle.
Therefore, this thesis examines also convective cell properties and derives descriptive statistic of the convective cell by means of the proposed tracking algorithm.
The results are based on tests, which are carried out through an extensive case material provided by the Finnish Meteorological Institute.

The thesis elaborates also on the lightning properties of the convective cell.
The information extracted by the tracking algorithm is applied to analyze the relationship between lightning and different radar parameters within the cell.
In addition, probabilistic reasoning is applied to determine possible lightning hazard of individual cells.

Finally, this thesis proposes a new fuzzy logics model for analyzing cell life cycle phases.
The model provides an automated method, which mimics expert made reasoning and infer whether the cell is intensifying or dissipating.
Abstract (fin): Nykyaikana numeeriset säänennustusmallit pystyvät ennustamaan suuren skaalan sääilmiöitä merkittävällä tarkkuudella.
Nämä mallit ovat kuitenkin liian karkeita pienen skaalan sääilmiöille, kuten paikallisille ukkosmyrskyille.
Paikallinen, lyhyen ajan säänennustaminen eli lähihetkiennustaminen on haastava meteorologinen ongelma.
Tämä vaatii erityisesti ajallisesti ja paikallisesti tarkkojen modernien kaukokartoitusinstrumenttien sekä tietokonenäköön perustuvien menetelmien soveltamista.

Tämä diplomityö käsittelee paikallisten ukkosmyrskyjen eli konvektiosolujen lähihetkiennustamista.
Erityisesti tarkastelemme oliopohjaista konvektiosolun jäljitystä, joka on yleisesti käytetty lähestymistapa ukkosen lähihetkiennustamisessa.

Perinteisesti konvektiosolun lähihetkiennustamiseen sovelletaan säätutkadataa.
Työ esittelee uuden konvektiosolujen jäljitysmenetelmän, joka hyödyntää sekä säätutka- että salamainformaatiota.
Koska salamadata antaa tärkeää lisäinformaatiota ukkosmyrskyjen paikasta ja liikkeestä, uusi datafuusiopohjainen menetelmä parantaa algoritmin toimintavarmuutta.
Työssä testataan algoritmin toimintaa useiden esimerkkitapausten avulla.

Suunniteltu jäljitysmenetelmä tarjoaa tärkeän apuvälineen moniin käytännön tarkoituksiin.
Ensisijainen sovelluskohde on vaarallisten konvektiosolujen monitorointi sekä liikkeen ennustaminen.
Lisäksi menetelmää voidaan soveltaa ukkosen elinkaaren ja ominaisuuksien analysointiin.
Tämä työ tarkastelee ukkossolun tilastollisia ominaisuuksia uuden jäljitysmenetelmän avulla.
Menetelmällä tuotettua informaatiota sovelletaan myös solun salamoinnin ja erilaisten tutkaparametrien välisen yhteyden analysointiin.
Lisäksi työssä suunnitellaan probabilistiseen päättelyyn perustuva malli, jonka avulla voidaan tarkastella yksittäisen konvektiosolun salamariskiä.

Työssä suunnitellaan myös uusi sumeaan logiikkaan perustuva automaattinen asiantuntijamalli, jonka avulla voidaan antaa informaatiota konvektiosolun elinvaiheista.
Mallin päätehtävä on analysoida asiantuntijan tavoin konvektiosolun voimistumista tai heikkenemistä.
ED:2009-10-08
INSSI record number: 38453
+ add basket
« previous | next »
INSSI