• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    機器學習在衛(wèi)星資料中的應用

    2020-11-26 11:36:11郝伊一唐偉周勇王喆
    衛(wèi)星應用 2020年1期
    關鍵詞:氣象衛(wèi)星人工神經(jīng)網(wǎng)絡云圖

    文 | 郝伊一 唐偉 周勇 王喆

    1.中國氣象局氣象干部培訓學院 2.中國氣象局發(fā)展研究中心

    衛(wèi)星在氣象預報、生態(tài)監(jiān)測、水利資源及開發(fā)等方面的應用非常廣泛。衛(wèi)星資料有圖像資料(衛(wèi)星云圖)和探測資料(定量數(shù)字資料)兩大類。以衛(wèi)星云圖為例,它是由氣象衛(wèi)星(或個別陸地衛(wèi)星)自上而下觀測到的云層覆蓋和地表面特征的圖像,利用衛(wèi)星云圖可以彌補常規(guī)探測資料的不足,為天氣分析和天氣預報提供依據(jù),對提高預報準確率起了重要作用。對于衛(wèi)星資料的處理,傳統(tǒng)以閾值法、聚類法為主,21世紀以來由于人工智能的迅速發(fā)展,基于機器學習的方法陸續(xù)被提出。

    機器學習是指通過計算機學習數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律性信息,獲得新的經(jīng)驗和知識,以提高計算機的智能性,使計算機能夠像人那樣去決策[1]。作為人工智能的技術基礎,與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比,機器學習不僅擁有通過算法對計算機數(shù)據(jù)進行快速處理的能力,還擁有統(tǒng)計模型所具有的對問題進行預測、分類的能力[2],并且準確率較傳統(tǒng)方法有明顯提高。在當前的“大數(shù)據(jù)”時代,機器學習在海量的衛(wèi)星資料中有著巨大的應用潛力。本文簡要梳理了國內(nèi)外機器學習算法在衛(wèi)星資料的云識別、降水估計等相關領域的主要應用情況。

    一、云檢測和分類

    利用氣象衛(wèi)星云圖進行云的檢測和分類是基于“在衛(wèi)星觀測視角內(nèi),地表和云有不同的特征”這一假設的基礎上進行的,云檢測和云分類是氣象衛(wèi)星云圖最基本也是最重要的研究內(nèi)容之一。

    云檢測是利用云和晴空像元在不同光譜段上輻射特性的不同,采用多通道輻射信息,將衛(wèi)星觀測像元分為有云像元和晴空像元。已有研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、遷移學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等方法,成功地對衛(wèi)星圖像進行云檢測。師春香等人采用多閾值和人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的方法,對日本靜止氣象衛(wèi)星GMS紅外云圖進行自動分割,輸出分割出的每一個云區(qū),同時還包括云區(qū)的邊界鏈碼、起始點、周長、面積,并保留了原始圖像數(shù)據(jù),結(jié)果顯示云檢測正確率達到90%以上[3]。宋小寧等人利用一種基于空間結(jié)構(gòu)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的云自動檢測算法,對美國極軌氣象衛(wèi)星Terra和Aqua上搭載的中分辨率成像光譜儀(MODIS)圖像進行了云檢測研究,研究表明利用MODIS圖像可成功地檢測云點像元[4]。胡根生等人提出一種云量自動評估和加權支持向量機相結(jié)合的云檢測算法對美國陸地衛(wèi)星(Landsat)圖像進行云檢測。結(jié)果表明,該方法既具有云量自動評估算法的云檢測優(yōu)勢,還對云量自動評估算法難以識別的半透明云有較好的檢測效果。[5]胡凱等人利用遷移學習中的多源加權(Tradaboost)算法(內(nèi)部采用極限學習機作為分類器)對我國環(huán)境與災害監(jiān)測預報小衛(wèi)星星座(HJ-1A/B)的衛(wèi)星圖像進行云的檢測,利用多人(多源)標注的大量厚云的樣本構(gòu)成多源輔助樣本集,利用少量標注的薄云樣本構(gòu)成目標樣本集。結(jié)果表明遷移學習可以充分利用容易獲得的大樣本厚云輔助樣本知識,對同類型有關聯(lián)的小樣本薄云分類器進行識別提高。[6]夏旻等人利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法,針對HJ-1A/B衛(wèi)星圖像進行云的檢測,并利用空間相關法計算總云量,結(jié)果表明,通過對卷積網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及參數(shù)的優(yōu)化,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以很好地提取云圖的特征,云分類時厚云和薄云之間的過渡區(qū)域清晰,云的識別率以及云量計算的準確率都比傳統(tǒng)閾值法、動態(tài)閾值法以及極限學習機模型的結(jié)果要好。[7]

    云分類是利用可見光和紅外通道觀測數(shù)據(jù)對云進行分類,從宏觀角度一般可將云分為:積雨云、厚卷云、薄卷云、雨層云、中云、低云和層云(霧);根據(jù)云頂特性,可以從云的相態(tài)將云分為冰云、水云和混合相態(tài)云。已有研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、支持向量機方法,成功地對衛(wèi)星圖像進行云分類。白慧卿識別了日本靜止氣象衛(wèi)星GMS云圖中的四類云系,并與傳統(tǒng)的統(tǒng)計識別方法進行了對比,結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡方法更適合于云系的特征識別。[8]洪梅等人提出一種結(jié)合了遺傳算法全局尋優(yōu)、模糊C均值聚類算法局部尋優(yōu)、模糊減法聚類算法客觀估算聚類數(shù)三種方法的綜合方法(FSC-GA-FCM),對GMS-5衛(wèi)星云圖進行云分類判別。試驗結(jié)果表明,綜合方法的云分類效果明顯優(yōu)于單一的模糊C均值聚類算法和遺傳算法,可運用于實況云圖的云分類客觀、自動判別。[9]黃兵等人建立了自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(SOFM)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)的綜合云分類器優(yōu)化方法,對GMS-5衛(wèi)星云圖多光譜云類樣本進行云分類,試驗結(jié)果表明,該方法可有效提高云類判別效果,分類結(jié)果的總正確率達到92.4%,Kappa系數(shù)為90.82,明顯優(yōu)于單一的統(tǒng)計分類器判別效果。[10]張振華等人采用兩層嵌套的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,基于我國靜止氣象衛(wèi)星風云二號C星(FY-2C)可見光和紅外、水汽亮溫資料進行云分類研究,結(jié)果表明,嵌套模型的分類結(jié)果比傳統(tǒng)模型的分類結(jié)果更合理,特別是在中低云和薄卷云的云量和位置分辨能力上有了較大提高。[11]Lee Y等人應用多參數(shù)支持向量機方法全局優(yōu)化分類(MSVM)來模擬MODIS數(shù)據(jù)進行云的分類,取得很好的分類效果。[12]嚴衛(wèi)等人構(gòu)建了聯(lián)合美國云-氣溶膠激光雷達和紅外探路者衛(wèi)星(CALIPSO)和云探測衛(wèi)星(CloudSat)資料的云相態(tài)識別模型,并和溫度閾值法進行比較,結(jié)果表明支持向量機云相態(tài)識別技術具有較高的識別精度,能夠更為準確地反演云相態(tài)的垂直分布信息。[13]

    二、降水估計

    氣象衛(wèi)星的降水估計(降水分類)是指根據(jù)天氣學云的知識,利用云圖識別原理來估計一些天氣系統(tǒng)的降水分布(或是識別出產(chǎn)生降水的主要云類),具有重要的應用價值。[14]已有研究人員利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、隨機森林等方法,成功地利用衛(wèi)星資料進行降水估計。

    利用日本GMS衛(wèi)星紅外圖像和地面資料估計降雨率,Kou-Lin Hsu等人提出一種基于自適應人工神經(jīng)網(wǎng)絡的降水估計算法,結(jié)果顯著提高了對不同地理區(qū)域、不同時間降水特征的估計性能。[15]熊秋芬等人采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法對GMS衛(wèi)星多通道資料進行地面降水估計,結(jié)果表明,該方法提供的客觀定量的降水量估算平均相關系數(shù)為0.57,較使用單通道紅外云圖資料和簡單閾值和函數(shù)方法更佳。[16]夏雙等人基于三層前向型反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡的衛(wèi)星降水估算模型,利用我國FY-2C數(shù)據(jù)對藏北高原進行了降水估計研究。結(jié)果表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡能較好地刻畫該地域衛(wèi)星降水特征的非線性規(guī)律,三層前向型反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡衛(wèi)星降水估算模型的估算結(jié)果與雨量計實測值間的相關性可以達到0.57。[17]劉建朝等人利用支持向量機方法,基于FY-2C/D資料和我國氣象部門預報業(yè)務系統(tǒng)Micaps 1小時雨量資料,建立預測降水與非降水的分類模型。結(jié)果表明,降水類的預測準確率在40%~60%,非降水類的預測準確率在90%以上。[18]Bellerby T等人結(jié)合美國靜止氣象衛(wèi)星GOES衛(wèi)星圖像和熱帶降雨測量任務衛(wèi)星(TRMM)降水雷達數(shù)據(jù),生成巴西某地區(qū)0.12°的空間分辨率、半小時的降水估計,將相應的降水雷達觀測值與四波段GOES圖像數(shù)據(jù)進行匹配,形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練數(shù)據(jù)集,將多個GOES像素的統(tǒng)計信息與每次降水觀測進行匹配,將云紋理和變化速率的信息納入到估計過程中。結(jié)果表明降水雷達和GOES數(shù)據(jù)的組合可以用來生成大尺度長時間序列的高時空分辨率降水估計。[19]Grimes D I F等人將歐洲靜止氣象衛(wèi)星Meteosat的熱紅外圖像中獲得的冷云期(CCD)圖像與數(shù)值天氣模式分析數(shù)據(jù)一起作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸入,得到非洲地區(qū)的降水估計,結(jié)果比標準CCD方法有一定改進,特別是對較大降雨量的改進很明顯。[20]

    三、其他應用

    除了云識別和降水估計以外,衛(wèi)星資料在氣象資料反演、災害性天氣識別、生態(tài)監(jiān)測等方面也有很多成功應用,在防災減災救災和生態(tài)文明建設中可以發(fā)揮重要作用。

    1.氣象衛(wèi)星資料反演

    氣象衛(wèi)星資料反演是指將衛(wèi)星探測的原始數(shù)據(jù)經(jīng)一定的變換、訂正與計算, 反求出表征衛(wèi)星探測對象某種特性狀態(tài)的演算過程。在地面觀測數(shù)據(jù)不足時,氣象衛(wèi)星資料反演得到的均勻的、高時空分辨率的氣象要素資料具有很高的價值。胡文東等人利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡和最優(yōu)擬合回歸方法,基于日本GMS-5衛(wèi)星紅外資料,建立了反演大氣相對濕度場的數(shù)學模型。[21]鮑艷松等人利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法,研究了我國靜止氣象衛(wèi)星風云四號的高光譜紅外載荷大氣溫度廓線反演方法。[22]涂滿紅等人研究了基于中國北斗導航衛(wèi)星反射信號的支持向量機海面風速反演方法。[23]

    2.災害性天氣識別

    災害性天氣識別是對人民生命財產(chǎn)有嚴重威脅、對工農(nóng)業(yè)和交通運輸會造成重大損失的天氣進行歸類和定性。[24]利用我國極軌氣象衛(wèi)星風云一號D星(FY-1D)遙感數(shù)據(jù),劉年慶等人提出了一種基于支持向量機的大霧判別方法。[25]Lakshmanan V等人基于美國GOES衛(wèi)星和多普勒天氣雷達(WSR-88D)獲得的反射率數(shù)據(jù)和云頂紅外溫度資料,研究了一種用于識別不同尺度風暴的天氣圖像的分層K均值聚類方法。[26]周康輝等人利用模糊邏輯算法,結(jié)合風云氣象衛(wèi)星的紅外亮溫和地面氣象觀測、雷達等多源數(shù)據(jù),實現(xiàn)了雷暴大風與非雷暴大風的有效識別和實時監(jiān)測。[27]

    3.衛(wèi)星生態(tài)監(jiān)測

    衛(wèi)星生態(tài)監(jiān)測是利用衛(wèi)星監(jiān)測天氣、農(nóng)作物生長狀況、森林病蟲害、空氣和地表水的污染情況等,其最大的優(yōu)點是覆蓋面寬,可以獲得人工難以到達的高山、叢林資料。楊俊濤等人利用決策樹分類方法,基于美國靜止氣象衛(wèi)星GOES數(shù)據(jù)生成了雪蓋產(chǎn)品,同時融合被動微波輻射計(AMSR-E)雪水當量產(chǎn)品進行雪蓋聯(lián)合監(jiān)測。[28]梁益同等人利用神經(jīng)網(wǎng)絡方法實現(xiàn)了基于美國極軌氣象衛(wèi)星NOAA的森林火點自動識別。[29]樓琇林等人利用美國NOAA衛(wèi)星可見光和熱紅外波段遙感數(shù)據(jù),研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的赤潮監(jiān)測方法。[30]Roberts D A等人基于光譜混合分析和決策樹分類方法,利用1975年至1999年期間在三個相鄰地區(qū)獲得的33個Landsat場景,描述了巴西隆多尼亞中部超過80000km土地覆蓋的時空變化。[31]彭靜等人對美國Landsat影像資料進行決策樹分類,得到土地利用/覆蓋分類圖像,來研究背景城市熱島的時空變化;[32]李建楠等人采用監(jiān)督分類支持向量機方法,利用美國Landsat衛(wèi)星遙感影像進行了呼和浩特地區(qū)地表覆蓋類型的識別。[33]何文莉等人基于我國環(huán)境與災害監(jiān)測預報衛(wèi)星HJ-1A/B數(shù)據(jù)對濕地地表類型進行識別,提取了鄱陽湖自然濕地的湖泊濕地類型變化數(shù)據(jù)。[34]

    四、小結(jié)

    目前,我國有8顆風云氣象衛(wèi)星在軌業(yè)務運行,為全球93個國家和地區(qū)提供服務,是世界氣象組織全球業(yè)務應用氣象衛(wèi)星序列的重要成員。風云衛(wèi)星數(shù)據(jù)逐日遞增,僅2018年的數(shù)據(jù)服務總量就達到近5PB,如何認識、理解和用好衛(wèi)星數(shù)據(jù)是當前的一個重大課題。未來應加強機器學習的應用,提高風云衛(wèi)星資料中云識別、降水估計、災害性天氣識別等信息提取和判別的準確性,同時在生態(tài)監(jiān)測中發(fā)揮重要作用,為國家防災減災、經(jīng)濟建設、生態(tài)文明建設等提供科技支撐。

    猜你喜歡
    氣象衛(wèi)星人工神經(jīng)網(wǎng)絡云圖
    利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡快速計算木星系磁坐標
    成都云圖控股股份有限公司
    人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)簡單字母的識別
    電子制作(2019年10期)2019-06-17 11:45:10
    黃強先生作品《雨后松云圖》
    名家名作(2017年3期)2017-09-15 11:13:37
    基于TV-L1分解的紅外云圖超分辨率算法
    H-2A發(fā)射“向日葵”9氣象衛(wèi)星
    太空探索(2016年12期)2016-07-18 11:13:43
    美空軍又一退役氣象衛(wèi)星在軌解體
    太空探索(2016年12期)2016-07-18 11:13:43
    風云氣象衛(wèi)星在產(chǎn)品應用中前行
    風云氣象衛(wèi)星如何命名?
    太空探索(2015年2期)2015-07-12 11:28:30
    云圖青石板
    少妇的逼好多水| 久久婷婷青草| 国产高潮美女av| 日本wwww免费看| 国产高清有码在线观看视频| 国产乱来视频区| h视频一区二区三区| 天堂中文最新版在线下载| 少妇人妻 视频| 一级二级三级毛片免费看| 女性被躁到高潮视频| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲国产日韩一区二区| 男女免费视频国产| 久久精品人妻少妇| 身体一侧抽搐| 午夜福利网站1000一区二区三区| 人妻夜夜爽99麻豆av| 在线播放无遮挡| 九九爱精品视频在线观看| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 美女cb高潮喷水在线观看| 最近最新中文字幕免费大全7| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲国产欧美在线一区| 一区二区三区精品91| 人体艺术视频欧美日本| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美 日韩 精品 国产| 97精品久久久久久久久久精品| 99久久精品国产国产毛片| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 久久久久人妻精品一区果冻| 天堂8中文在线网| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| a级毛色黄片| 午夜免费男女啪啪视频观看| 亚洲欧美精品专区久久| 久久 成人 亚洲| 欧美 日韩 精品 国产| 不卡视频在线观看欧美| 草草在线视频免费看| 欧美zozozo另类| 中文字幕制服av| 一个人看视频在线观看www免费| 国产精品成人在线| 国产黄片视频在线免费观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 精品国产露脸久久av麻豆| 99热网站在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 成人美女网站在线观看视频| 久久热精品热| 观看美女的网站| 亚洲成人一二三区av| 亚洲性久久影院| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产大屁股一区二区在线视频| 精品国产露脸久久av麻豆| 最近最新中文字幕免费大全7| 能在线免费看毛片的网站| 97在线人人人人妻| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲国产精品专区欧美| av女优亚洲男人天堂| 男女无遮挡免费网站观看| 在线看a的网站| 久久久久视频综合| 亚洲精品成人av观看孕妇| 人人妻人人看人人澡| 蜜臀久久99精品久久宅男| 成人特级av手机在线观看| 最近的中文字幕免费完整| 男女无遮挡免费网站观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 美女高潮的动态| 国产伦在线观看视频一区| 亚洲欧美精品专区久久| 国精品久久久久久国模美| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 精品酒店卫生间| 看非洲黑人一级黄片| 一级毛片久久久久久久久女| 内地一区二区视频在线| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 一边亲一边摸免费视频| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲在久久综合| 欧美日韩精品成人综合77777| av卡一久久| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 亚洲人与动物交配视频| 成人午夜精彩视频在线观看| av播播在线观看一区| 国产综合精华液| 国产精品蜜桃在线观看| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 久久99精品国语久久久| 国产免费视频播放在线视频| 一个人免费看片子| 亚洲精品自拍成人| 国产成人免费无遮挡视频| 又爽又黄a免费视频| 免费观看av网站的网址| 国产高清国产精品国产三级 | 色吧在线观看| 一级黄片播放器| 国产成人一区二区在线| av免费在线看不卡| 秋霞在线观看毛片| 看免费成人av毛片| 777米奇影视久久| 欧美xxxx性猛交bbbb| 亚洲无线观看免费| 亚洲国产av新网站| 亚洲国产色片| 内射极品少妇av片p| 久久久久精品久久久久真实原创| 国产亚洲精品久久久com| 国产欧美日韩精品一区二区| 精华霜和精华液先用哪个| 天天躁日日操中文字幕| 联通29元200g的流量卡| 久久99蜜桃精品久久| 女人十人毛片免费观看3o分钟| av在线app专区| av.在线天堂| 精品久久国产蜜桃| 18禁动态无遮挡网站| av天堂中文字幕网| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 中文字幕制服av| 国产熟女欧美一区二区| 国国产精品蜜臀av免费| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 99视频精品全部免费 在线| 一边亲一边摸免费视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产有黄有色有爽视频| 亚州av有码| 卡戴珊不雅视频在线播放| 乱码一卡2卡4卡精品| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲精品日韩av片在线观看| 我要看黄色一级片免费的| 久久这里有精品视频免费| 精品人妻视频免费看| 精品久久久久久久末码| 人人妻人人看人人澡| 欧美日韩精品成人综合77777| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 乱码一卡2卡4卡精品| 亚洲人成网站在线观看播放| 国产在线免费精品| 老司机影院毛片| 女性生殖器流出的白浆| av.在线天堂| 久久99精品国语久久久| 久久久午夜欧美精品| 亚洲真实伦在线观看| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 亚洲怡红院男人天堂| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 97超视频在线观看视频| 黑人高潮一二区| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 亚洲激情五月婷婷啪啪| 大片免费播放器 马上看| 精品久久久噜噜| 只有这里有精品99| 99久国产av精品国产电影| 免费看不卡的av| 99热国产这里只有精品6| 99久久精品国产国产毛片| 尾随美女入室| 日韩三级伦理在线观看| 中文字幕免费在线视频6| 寂寞人妻少妇视频99o| 成人影院久久| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲精品,欧美精品| 丰满少妇做爰视频| 色5月婷婷丁香| 中文欧美无线码| 免费av中文字幕在线| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产又色又爽无遮挡免| 国产男女超爽视频在线观看| 日本vs欧美在线观看视频 | 成人无遮挡网站| 精品人妻一区二区三区麻豆| h日本视频在线播放| www.色视频.com| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 精品人妻一区二区三区麻豆| 永久免费av网站大全| 精品久久国产蜜桃| 在线免费观看不下载黄p国产| 色5月婷婷丁香| 欧美bdsm另类| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 99久久综合免费| 又爽又黄a免费视频| 亚洲av国产av综合av卡| 大香蕉97超碰在线| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 高清av免费在线| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 婷婷色麻豆天堂久久| 嫩草影院入口| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 国产一区亚洲一区在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 中文字幕av成人在线电影| 91精品国产国语对白视频| 99久久精品一区二区三区| 亚洲美女视频黄频| 人妻少妇偷人精品九色| 在线天堂最新版资源| 超碰av人人做人人爽久久| 亚洲av成人精品一区久久| 欧美日韩精品成人综合77777| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产男人的电影天堂91| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 在线免费十八禁| 亚洲欧美日韩东京热| 婷婷色综合大香蕉| 亚洲精品第二区| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 亚洲四区av| 内射极品少妇av片p| 日韩av免费高清视频| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲精品日韩av片在线观看| 国产视频内射| 久久精品人妻少妇| av女优亚洲男人天堂| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 精品一区在线观看国产| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 最新中文字幕久久久久| 少妇 在线观看| 亚洲国产高清在线一区二区三| 久久青草综合色| 亚洲丝袜综合中文字幕| 99热网站在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 日本午夜av视频| 国产美女午夜福利| 免费看光身美女| 欧美少妇被猛烈插入视频| 极品少妇高潮喷水抽搐| 黄片无遮挡物在线观看| 国产视频内射| freevideosex欧美| 黄色视频在线播放观看不卡| 精品熟女少妇av免费看| 久久97久久精品| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产亚洲欧美精品永久| 丝袜喷水一区| 少妇丰满av| 一级黄片播放器| 日本黄大片高清| 久久97久久精品| 国产精品国产av在线观看| 中国三级夫妇交换| 97在线人人人人妻| 精品一区二区免费观看| 亚洲人成网站在线播| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 国内精品宾馆在线| 网址你懂的国产日韩在线| 国产视频首页在线观看| 久久久精品免费免费高清| 各种免费的搞黄视频| 午夜精品国产一区二区电影| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲在久久综合| 男女边吃奶边做爰视频| 成年女人在线观看亚洲视频| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 中文字幕免费在线视频6| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 亚洲国产色片| 日本黄大片高清| 成人无遮挡网站| 黄色配什么色好看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 午夜视频国产福利| 日韩中文字幕视频在线看片 | 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 成人一区二区视频在线观看| 精品午夜福利在线看| 亚洲不卡免费看| 亚洲熟女精品中文字幕| 五月天丁香电影| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲成人av在线免费| 在线观看免费日韩欧美大片 | 色5月婷婷丁香| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 深夜a级毛片| 久久ye,这里只有精品| 国产精品熟女久久久久浪| 久久久久久久久久久丰满| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲熟女精品中文字幕| 久久久国产一区二区| 51国产日韩欧美| 久久精品国产亚洲av涩爱| 日韩制服骚丝袜av| 一级毛片电影观看| 性色avwww在线观看| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 精品少妇黑人巨大在线播放| 黄色怎么调成土黄色| 国产伦理片在线播放av一区| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 久久人人爽人人片av| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 男人和女人高潮做爰伦理| 国产av码专区亚洲av| 天天躁日日操中文字幕| 国产成人精品福利久久| av在线播放精品| 国产成人一区二区在线| 嫩草影院新地址| 人妻一区二区av| 亚洲国产精品一区三区| 熟女av电影| 国产视频首页在线观看| 尾随美女入室| 黄色怎么调成土黄色| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 久久久久久久久久久免费av| videossex国产| av福利片在线观看| 婷婷色综合www| 国产av精品麻豆| 日韩欧美精品免费久久| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 欧美成人一区二区免费高清观看| 插逼视频在线观看| 亚洲综合精品二区| 日本黄大片高清| 热99国产精品久久久久久7| 欧美三级亚洲精品| 国产片特级美女逼逼视频| 国产精品一区二区性色av| 一本一本综合久久| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 国精品久久久久久国模美| 欧美97在线视频| 国产免费一级a男人的天堂| 久久久久久久精品精品| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 欧美bdsm另类| 如何舔出高潮| 久久久午夜欧美精品| 久久午夜福利片| 联通29元200g的流量卡| 中国三级夫妇交换| 99热这里只有精品一区| 国产极品天堂在线| 久久影院123| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产黄频视频在线观看| 久久国内精品自在自线图片| 一个人看的www免费观看视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 亚洲久久久国产精品| 久久久精品94久久精品| 99热这里只有是精品50| 草草在线视频免费看| 久热久热在线精品观看| 中文天堂在线官网| 国产精品久久久久成人av| 亚洲最大成人中文| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 国产精品熟女久久久久浪| 国产成人一区二区在线| 精品久久久久久电影网| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲成人av在线免费| 精品少妇久久久久久888优播| 国产一区有黄有色的免费视频| 在线观看av片永久免费下载| 日韩成人av中文字幕在线观看| 精品一区二区三卡| 26uuu在线亚洲综合色| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| av视频免费观看在线观看| 亚洲欧美精品专区久久| 天天躁日日操中文字幕| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲成人av在线免费| 亚洲欧洲日产国产| av女优亚洲男人天堂| av专区在线播放| 国内揄拍国产精品人妻在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产一级毛片在线| 久久鲁丝午夜福利片| www.色视频.com| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 国产一区二区在线观看日韩| av在线app专区| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 精品少妇久久久久久888优播| 色综合色国产| 日本一二三区视频观看| 男女边摸边吃奶| 热re99久久精品国产66热6| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产爽快片一区二区三区| 国产成人免费观看mmmm| 久久这里有精品视频免费| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 日韩国内少妇激情av| 天天躁日日操中文字幕| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲精品第二区| 欧美日韩视频精品一区| 又爽又黄a免费视频| 国产男人的电影天堂91| 中国美白少妇内射xxxbb| 久久青草综合色| 高清视频免费观看一区二区| 国产免费一区二区三区四区乱码| 精品国产露脸久久av麻豆| 亚洲国产色片| 欧美日韩在线观看h| 亚洲精品国产av蜜桃| av免费在线看不卡| 欧美变态另类bdsm刘玥| 日本爱情动作片www.在线观看| 波野结衣二区三区在线| 久久久久网色| 亚洲欧美精品专区久久| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 丰满人妻一区二区三区视频av| 一级毛片aaaaaa免费看小| 我要看日韩黄色一级片| 亚洲成色77777| 老司机影院成人| 国产极品天堂在线| 欧美成人午夜免费资源| 日韩av免费高清视频| 人妻一区二区av| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲精品第二区| 欧美日韩精品成人综合77777| 涩涩av久久男人的天堂| 成人特级av手机在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱| videossex国产| 成人毛片a级毛片在线播放| 免费看av在线观看网站| 久久99热这里只有精品18| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产精品精品国产色婷婷| 三级经典国产精品| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产一区有黄有色的免费视频| 精品一区在线观看国产| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 久久久色成人| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 亚洲精品456在线播放app| 一级毛片 在线播放| 午夜免费观看性视频| 国产黄片视频在线免费观看| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 麻豆成人午夜福利视频| 一区在线观看完整版| 久久久a久久爽久久v久久| 国产精品欧美亚洲77777| 亚洲欧美日韩东京热| 美女cb高潮喷水在线观看| 午夜福利在线在线| 久久久久久久久久久丰满| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 国产午夜精品一二区理论片| av卡一久久| 91久久精品电影网| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 久久久久久伊人网av| 久久久精品免费免费高清| 久久6这里有精品| 男女免费视频国产| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| av又黄又爽大尺度在线免费看| 91狼人影院| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产久久久一区二区三区| 亚洲自偷自拍三级| 精品少妇黑人巨大在线播放| 亚洲四区av| 国产精品无大码| 免费黄频网站在线观看国产| 久久久久人妻精品一区果冻| 欧美区成人在线视频| 免费在线观看成人毛片| 色婷婷av一区二区三区视频| 国产精品不卡视频一区二区| 性色avwww在线观看| 蜜臀久久99精品久久宅男| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 国产高清国产精品国产三级 | 最近2019中文字幕mv第一页| 亚洲美女视频黄频| 久久久欧美国产精品| 99久久综合免费| 日韩av在线免费看完整版不卡| 九九爱精品视频在线观看| 多毛熟女@视频| 久久久久久久久久久免费av| 久久精品夜色国产| 少妇人妻久久综合中文| 中文资源天堂在线| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 国产 一区 欧美 日韩| 青春草亚洲视频在线观看| 大陆偷拍与自拍| 韩国av在线不卡| 七月丁香在线播放| 色5月婷婷丁香| 国产亚洲精品久久久com| 深夜a级毛片| 夜夜爽夜夜爽视频| 日日摸夜夜添夜夜爱| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 久久久久久人妻| 欧美另类一区| 夫妻性生交免费视频一级片| 三级国产精品片| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 高清视频免费观看一区二区| 在现免费观看毛片| 国产一区二区在线观看日韩| 最近最新中文字幕大全电影3| 亚洲内射少妇av| 尾随美女入室| av播播在线观看一区| 国产视频首页在线观看| 免费看不卡的av| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | av免费观看日本| 老熟女久久久| 亚洲伊人久久精品综合| 精品一区二区三卡| 国产视频首页在线观看| 亚洲最大成人中文| 亚洲综合精品二区| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久人人爽人人片av| 日本与韩国留学比较| 国产精品久久久久久精品古装| 草草在线视频免费看| 成人综合一区亚洲| 一级毛片 在线播放| 精品亚洲成a人片在线观看 | 简卡轻食公司| 午夜福利网站1000一区二区三区| 99热全是精品| 日本色播在线视频| 又爽又黄a免费视频| 一级a做视频免费观看| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 日本爱情动作片www.在线观看| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美zozozo另类| h日本视频在线播放| 在现免费观看毛片| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 特大巨黑吊av在线直播| 午夜激情久久久久久久| 久久久久久久久久久免费av| 国产亚洲一区二区精品| 一边亲一边摸免费视频| 久久久久久久久久人人人人人人| 国产精品久久久久久精品古装| 国产精品三级大全| 高清午夜精品一区二区三区| 国产精品久久久久久久久免| 丰满乱子伦码专区| 久久人妻熟女aⅴ| 熟妇人妻不卡中文字幕| 偷拍熟女少妇极品色| 欧美精品一区二区大全| 涩涩av久久男人的天堂| 一区二区三区四区激情视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 欧美一级a爱片免费观看看| 男男h啪啪无遮挡| 久久99蜜桃精品久久| 国产欧美日韩精品一区二区| 亚洲va在线va天堂va国产| 日韩伦理黄色片|