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题名多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验
被引量：38
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作者
师春香
吴蓉璋
项续康
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机构
国家卫星气象中心
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出处
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2001年第1期70-78,共9页
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基金
国家重点基础研究项目《我国重大天气灾害形成机理和预测理论研究》(G1998040907)资助
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文摘
卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础 .选用 1 992～ 1 994年和 1 997～1 998年夏季有典型天气系统的 1 77幅 GMS红外云图建立了云系模型库 ,云系分类样本 30 79个 ,包含 1 6类云系 ,云系分割样本 2 764个 .利用云系分割样本集进行神经网络试验 ,训练集为从 32幅云图中抽取的 484个样本 ,测试集为从 1 45幅云图中抽取的 2 2 80个样本 ,神经网络模型训练正确率达到 98.8% ,测试正确率为 86.4% .用 1 997年 7月 1 8～ 2 1日和 1 998年 6月 1 5～ 1 7日的两组卫星云图做自动分割应用试验 ,结果经专家判识 ,正确率达到 90 %以上 .本文的工作表明 :用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的 .卫星云图自动分割系统的输入是 GMS红外云图 ,输出是分割出的每一个云区 ,同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积 ,并保留了原始图像数据 .在下一步的云系识别过程中 ,可以在此基础上进行云系分类识别试验 .
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关键词
卫星云图
自动分割
人工神经网络
多阈值
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Keywords
satellite image automatic segmentation artificial neural networks hierarchical threshold
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分类号
P44
[天文地球—大气科学及气象学]
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