TY -的A2 Molero弗朗西斯科盟——张,杰盟- Chan Pak围AU - Ng,迈克尔·k . PY - 2022 DA - 2022/12/13 TI - LiDAR-Based风剪通过统计特性检测SP - 3039797六世- 2022 AB -风剪是一种微尺度气象现象可能导致危险飞机的起飞和降落。准确的风剪检测在航空安全起着至关重要的作用。基于机器学习的发展,一些学习方法提出了风剪检测,即。、风剪、non-windshear分类。获得准确的检测结果,它是重要的来提取特征可以从获得正确区分风剪和non-windshear风速数据。在本文中,我们主要介绍两个统计指标来源于多普勒光探测和测距(激光雷达)观测风速数据平面位置说明(PPI)扫描风剪功能建设。除了直接来源于风速数据指标,我们也研究视觉信息从相应的锥形风速的图像。基于提出的指标,我们构造三个特征向量风剪和non-windshear分类。灵感来自多个实例学习的想法,风速数据收集在报告内的4分钟时间点被认为是在施工过程的特征向量,可以减少风剪特性失踪的可能性。统计方法和聚类方法应用于评价的有效性提出了特征向量。数值结果表明,该特征向量对风剪和non-windshear分类有良好的影响,可以用来提供更准确的风剪提醒飞行员在实践中。 SN - 1687-9309 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3039797 DO - 10.1155/2022/3039797 JF - Advances in Meteorology PB - Hindawi KW - ER -