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即時衛星雲圖的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦郭明強寫的 WebGIS之OpenLayers全面解析(第2版) 可以從中找到所需的評價。

另外網站防災氣象也說明:氣象圖資; 天氣預報(另開新視窗); 定量降雨預報; 天氣警特報(另開新視窗); 颱風預報. 衛星雲圖. 衛星雲圖-台灣. 雷達回波. 雷達回波. 一日累積雨量圖.

國防大學 大氣科學碩士班 沈鴻禧所指導 曹仕傑的 台灣西部地區中尺度對流系統個案之結構與演化模擬研究 (2021),提出即時衛星雲圖關鍵因素是什麼,來自於中尺度對流系統、WRF模式、低層噴流、冷池、中尺度對流渦漩。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 段和逸的 基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估 (2021),提出因為有 卷積神經網路、模糊演算法、颱風參數、衛星雲圖、降雨等級的重點而找出了 即時衛星雲圖的解答。

最後網站衛星雲圖及雷達回波圖則補充:下圖為日本向日葵8號(Himawari-8)衛星之紅外線衛星雲圖(圖上時間為世界協調時UTC,加8小時 ... 下圖為中央氣象局以臺灣各地不同的雷達回波場資料建立的雷達合成圖即時 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了即時衛星雲圖,大家也想知道這些:

WebGIS之OpenLayers全面解析(第2版)

為了解決即時衛星雲圖的問題,作者郭明強 這樣論述:

作為業內廣泛使用的地圖引擎之一,OpenLayers已被各大GIS廠商和廣大WebGIS二次開發者採用。借助於OpenLayers強大的擴展功能,可以與不同的WebGIS平臺產品相結合,開發出各具特色的WebGIS應用系統。本書的主要內容涵蓋WebGIS和OpenLayers的開發基礎, OpenLayers的快速入門、多來源資料載入、圖形繪製、OGC服務、高級功能,*後給出了OpenLayers的專案實戰——水利資訊線上分析服務系統。   郭明強 男,重慶人,資訊工程系副教授,從事網路地理資訊系統和高性能空間計算的研究和教學工作。2007年獲中國地質大學(武漢)電腦科學

與技術學士學位;2013年獲中國地質大學(武漢)地圖製圖學與地理資訊工程博士學位。   第1章 概述 (1) 1.1 什麼是GIS (1) 1.2 什麼是WebGIS (2) 1.3 常見的開源WebGIS平臺 (3) 第2章 WebGIS開發基礎 (9) 2.1 Web開發基礎理論 (9) 2.1.1 B/S架構 (9) 2.1.2 用戶端技術 (10) 2.1.3 伺服器端技術 (14) 2.1.4 資料庫技術 (18) 2.2 Web程式設計基礎 (18) 2.2.1 頁面設計 (20) 2.2.2 事件機制 (21) 2.2.3 前後臺資料交互 (22) 2.3

WebGIS的框架結構 (26) 2.4 WebGIS開發的GIS背景知識 (26) 2.4.1 基礎幾何圖形 (27) 2.4.2 GIS地圖學基礎 (28) 2.4.3 GIS資料與應用 (31) 2.4.4 網路地圖資料服務 (33) 2.4.5 WebGIS的邏輯座標與視窗座標轉換 (35) 第3章 OpenLayers開發基礎 (36) 3.1 OpenLayers簡介 (36) 3.1.1 OpenLayers 5的體系架構 (37) 3.1.2 OpenLayers 5的工作原理 (38) 3.2 OpenLayers 5的API概要 (45) 3.3 OpenLayers 5

開發環境的配置 (48) 3.3.1 傳統開發方式 (48) 3.3.2 NodeJS開發方式 (50) 3.4 OpenLayers 5的調試方法 (54) 3.5 網站開發與發佈 (56) 第4章 OpenLayers快速入門 (57) 4.1 創建Web網站 (57) 4.2 搭建應用系統框架 (59) 4.3 實現地圖顯示功能 (60) 4.4 載入常用控制項 (65) 4.4.1 導航控制項 (65) 4.4.2 基本操作控制項 (67) 4.4.3 圖層控制項 (70) 4.4.4 滑鼠位置控制項 (75) 4.4.5 比例尺控制項 (77) 4.4.6 鷹眼控制項 (78) 4

.4.7 全屏顯示控制項 (80) 4.4.8 圖層探查控制項 (81) 4.4.9 動畫效果控制項 (84) 4.4.10 測量控制項 (88) 4.5 練習 (95) 第5章 OpenLayers之多來源資料展示篇 (96) 5.1 資料載入原理 (96) 5.2 基礎地圖資料(以ArcGIS資料為例) (97) 5.2.1 基於ArcGIS Server REST的瓦片地圖服務介面 (98) 5.2.2 基於ArcGIS Server REST的向量地圖服務介面 (100) 5.2.3 基於ArcGIS Online的瓦片地圖服務介面 (102) 5.3 開放數據 (104) 5.3.

1 載入GeoJSON數據 (105) 5.3.2 載入KML數據 (108) 5.3.3 載入GPX數據 (112) 5.4 公共地圖資料 (116) 5.4.1 載入OpenStreetMap (117) 5.4.2 載入顯示Bing地圖 (117) 5.4.3 載入百度地圖 (118) 5.4.4 載入高德地圖 (120) 5.4.5 載入穀歌地圖 (121) 5.4.6 載入天地圖 (121) 5.5 向量瓦片 (122) 5.6 多來源資料疊加 (124) 5.7 網格資訊顯示 (129) 5.8 地圖列印(匯出圖片) (130) 5.9 練習 (131) 第6章 OpenLaye

rs之圖形繪製篇 (132) 6.1 圖形交互繪製原理 (132) 6.2 幾何圖形的繪製 (133) 6.3 圖形樣式編輯 (136) 6.4 圖形交互編輯 (146) 6.5 練習 (148) 第7章 OpenLayers之OGC服務篇 (149) 7.1 OGC使用說明 (149) 7.2 OGC規範的載入原理 (150) 7.3 OGC規範資料顯示 (151) 7.3.1 載入WMTS (151) 7.3.2 載入WMS (153) 7.3.3 載入WFS (156) 7.4 練習 (158) 第8章 OpenLayers之高級功能篇 (159) 8.1 地圖標注功能 (159)

8.1.1 地圖標注的基本原理 (159) 8.1.2 圖文標注 (159) 8.1.3 Popup標注 (164) 8.1.4 聚合標注 (169) 8.2 投影轉換 (171) 8.3 視圖聯動 (174) 8.4 地圖定位導航 (176) 8.5 熱點圖 (184) 8.6 熱區功能 (186) 8.7 統計圖 (198) 8.8 軍事標繪功能 (205) 8.9 練習 (214) 第9章 OpenLayers之專案實戰——水利資訊線上分析服務系統 (215) 9.1 建設背景 (215) 9.2 系統需求 (216) 9.3 系統設計 (216) 9.3.1 系統開發模式 (216)

9.3.2 系統體系架構 (216) 9.3.3 系統功能設計 (217) 9.3.4 資料組織設計 (218) 9.3.5 資料庫設計 (219) 9.4 系統實現 (223) 9.4.1 環境部署 (223) 9.4.2 系統框架 (224) 9.4.3 資料庫查詢 (226) 9.4.4 基本功能 (228) 9.4.5 即時水情 (232) 9.4.6 即時雨情 (244) 9.4.7 颱風路徑 (253) 9.4.8 衛星雲圖 (268) 9.5 系統部署 (271) 9.5.1 系統打包 (271) 9.5.2 系統發佈 (272) 9.6 練習 (275) 參考文獻 (276

)   前言 WebGIS開發技術先後經歷了從JavaScript到RIA,再從RIA到JavaScript的發展過程。近年來,基於RIA的WebGIS開發技術已逐漸淡出,WebGIS傳統的JavaScript開發方式又開始流行起來,ArcGIS、MapGIS、SuperMap等各大WebGIS廠商的平臺產品也已將產品研發重心轉移到了JavaScript上。OpenLayers作為業內使用最為廣泛的地圖引擎之一,已被各大GIS廠商和廣大WebGIS二次開發者採用。借助於OpenLayers強大的擴展功能,可以與各大WebGIS廠商的平臺產品(如ArcGIS Server、

MapGIS IGServer、SuperMap iServer、GeoServer等)相結合,開發出各具特色的WebGIS應用系統。因此,一旦掌握了OpenLayers用戶端WebGIS開發技術,便可快速地實現與任何一種WebGIS服務平臺的對接。本書針對OpenLayers的WebGIS開發,從基礎到高級功能進行了詳細全面的講解,目的就是為了給廣大讀者提供一本能夠指導基於OpenLayers的WebGIS開發的參考書籍。 自2006年在武漢中地數碼集團開始從事WebGIS平臺產品的研發工作以來,我先後開發過WebGIS伺服器、JavaScript版本WebGIS用戶端、Flex版本Web

GIS用戶端、Silverlight版本WebGIS用戶端。在十多年來的WebGIS研發工作中,我體會到了做平臺產品不能“閉門造車”,要以一種開放共用的態度來做一個WebGIS平臺,這樣才能夠在WebGIS領域立足。而OpenLayers與我的想法不謀而合,借助OpenLayers的開放特性和強大的擴展功能,可以擴展各個WebGIS平臺的外掛程式,這樣就能做到用“多個外掛程式、一個系統”,去對接多個WebGIS服務平臺,避免了WebGIS用戶端功能擴展難,難以與各大WebGIS廠商的平臺產品(如ArcGIS Server、MapGIS IGServer、SuperMap iServer、Geo

Server、Google Map、百度地圖、天地圖等)融合的難題。這是我撰寫本書的主要動因,希望本書能夠給WebGIS領域的科研工作者和程式開發好愛者提供參考。 我在中國地質大學(武漢)資訊工程學院主講“WebGIS”課程,學生在這門課程的上機實踐中難以選擇某個WebGIS平臺進行學習,因為不同的GIS廠商各自提供的WebGIS用戶端開發庫都大相徑庭,學習難度大,難以在短時間內快速入門。在這種現狀的推動下,進一步促使了我下定決心,把自己多年來在WebGIS開發方面積累的經驗撰寫成書,將獲得業界認可的、開放的OpenLayers開發指導書提供給廣大學生,讓開設GIS專業的高校學生能夠基於此書

快速地瞭解、學習並掌握WebGIS,而不用再受不同WebGIS平臺的限制。希望本書能夠為高校學生的產學研、專業技能學習、創新創業、畢業設計等起到一定的指導和幫助作用。 高校GIS二次開發大賽是高校學生鍛煉和學習的最佳環境,雖然我指導的學生在第五屆、第六屆、第七屆高校GIS技能大賽中都獲得了很好的成績,第六屆和第七屆連續斬獲特等獎,但是還有很多學生因為WebGIS學習難度大,缺乏一本能夠快速學習並接入自己熟悉的某個WebGIS平臺的開發指導書籍,限制了各種GIS二次開發大賽的進入門檻。為了增加學生的自信心,降低入門門檻,本書對OpenLayers開發技術進行了詳細全面的講解,內容由淺入深,配以豐

富的程式示例,一旦快速學習並掌握了OpenLayers開發技術,就能夠快速地將其與自己熟悉的WebGIS平臺相結合,高效地開發出自己的WebGIS系統。希望本書的出版能夠增強參加各類GIS大賽的學生的自信心,並指導學生快速地瞭解、熟悉並掌握WebGIS,提高項目實踐動手能力。 在十多年來的WebGIS項目開發實踐中,目前WebGIS系統已從單一的WebGIS平臺向多源異構的方向發展,越來越多的系統需要在一套系統中使用來自不同GIS廠商的資料,調用不同GIS廠商提供的GIS服務,這給WebGIS系統的可擴展性提出了極高的要求,而目前主流的OpenLayers剛好能夠很好地解決這一難題,使其已被

廣大WebGIS程式開發愛好者作為首選的WebGIS用戶端。在這個形勢驅動下,促使我下定決心,順勢推出一本全方位講解OpenLayers開發的技術書籍,希望能夠給廣大WebGIS程式開發愛好者提供參考。 郭明強                        中國地質大學(武漢)  副教授  博士後 武漢中地數碼科技有限公司WebGIS產品研發經理  高級工程師 湖北地信科技集團股份有限公司    技術顧問    

台灣西部地區中尺度對流系統個案之結構與演化模擬研究

為了解決即時衛星雲圖的問題,作者曹仕傑 這樣論述:

本研究針對2019年6月11日鋒面通過台灣地區,中尺度對流系統(Mesoscale Convective system, MCS)個案進行分析,嘗試找出適合MCS生成之環境條件,以及分析MCS的結構與演化過程。首先透過衛星搭配雷達資料追蹤MCS的生成與消散過程,再進行MCS結構上出現的特徵進行分析與模擬。目的在分析MCS對於台灣西半部地區降雨致災上,扮演之角色,以及探討個案中,維持MCS生長之結構特徵。本次研究使用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,採四種微物理參數化方案(WSM5, WSM6, WDM5, WDM6)進行個案模擬。降雨校驗(ETS

, BS, RMSE, PMC)結果顯示,WSM6方案表現較佳,故透過WSM6方案分析MCS。當日鋒面通過台灣地區,在低層(850-700 hPa)之低層噴流(Low Level Jet, LLJ)將豐富的水氣由南海一帶輸送至台灣海峽,加上高層(300 hPa)有很強的輻散作用,促使MCS在台灣海峽生成。在MCS中層發現中尺度對流渦旋(Mesoscale Convective Vortex, MCV)的特徵,有利對於中尺度環境的正回饋,維持MCS壽命。另在MCS演化過程中,在其結構上發現,MCS後方出現的冷池有利氣流進行舉升,而MCS中尺度下沉氣流與MCS前方近地面的氣流入流進行輻合,促使新對

流生成,故除了綜觀環境提供有利的符合條件外,MCS內部結構也有利MCS持續激發新對流,致使台灣地區出現豪雨等級之降雨量。因此,本個案中MCS的演化過程,MCV、LLJ、冷池在其結構上扮演重要角色。

基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估

為了解決即時衛星雲圖的問題,作者段和逸 這樣論述:

台灣每年都會遭遇颱風的侵襲,根據中央氣象局之統計,年平均有三點六個颱風侵襲台灣,影響颱風所帶來的降雨量,除了強度之外,路徑、平均風速、及中心氣壓都有著密切關係,瞬間的強降雨帶來的災害更是不計其數。目前所採用的降雨預警系統是根據當下累積雨量制訂,無法提前做出防範與預警,因此透過深度學習的方法進行降雨預測及評估,提前的預警可以使民眾有充足時間準備。 本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)以每二十四小時為單位,對中央氣象局歷史颱風雨量資訊及美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Admini

stration,NOAA)颱風衛星雲圖進行特徵擷取及訓練來建立評估模型,以此模型結合衛星雲圖評估目前颱風的強度分級,另將氣象衛星雲圖分別依照強弱程度區分為熱帶性低氣壓、輕度颱風、中度颱風、強烈颱風四類標籤做訓練,並且隨機挑選出其中的衛星雲圖做為測試數據,根據實驗結果得知颱風強度分級的模型準確率為81.96%,再配合平均風速、中心氣壓等颱風參數,透過模糊演算法預測颱風降雨等級,使災害發生前能夠即時公佈訊息,將可降低財產與生命的損失。