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基于集成学习的风云四号遥感图像云相态分类算法
被引量：
4
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作者
高军
陈建
田晓宇
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第1期68-74,共7页
云相态分类在气象预报和气候研究中具有重要的地位。我国新一代气象卫星风云四号的成像仪在光谱通道数量和空间分辨率较上一代风云二号有较大提升,这为云相态的研究提供了新的遥感数据。本文首先对风云四号相隔15 min的遥感图像进行分析...
云相态分类在气象预报和气候研究中具有重要的地位。我国新一代气象卫星风云四号的成像仪在光谱通道数量和空间分辨率较上一代风云二号有较大提升,这为云相态的研究提供了新的遥感数据。本文首先对风云四号相隔15 min的遥感图像进行分析,然后提出亮温云相态指数,该指数可以进行初步云相态分类,最后在此基础上提出基于集成学习的云相态分类算法。实验结果与风云四号官方云相态分类结果进行比较,水云的一致率达到91.69%,冰云的一致率达到76.10%。
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关键词
云相态
集成学习
风云四号
遥感图像处理
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题名
基于集成学习的风云四号遥感图像云相态分类算法
被引量：
4
1
作者
高军
陈建
田晓宇
机构
上海海事大学
信息
工程学院
西藏自治区经济和信息化厅信息化推进处
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第1期68-74,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61602296)
文摘
云相态分类在气象预报和气候研究中具有重要的地位。我国新一代气象卫星风云四号的成像仪在光谱通道数量和空间分辨率较上一代风云二号有较大提升,这为云相态的研究提供了新的遥感数据。本文首先对风云四号相隔15 min的遥感图像进行分析,然后提出亮温云相态指数,该指数可以进行初步云相态分类,最后在此基础上提出基于集成学习的云相态分类算法。实验结果与风云四号官方云相态分类结果进行比较,水云的一致率达到91.69%,冰云的一致率达到76.10%。
关键词
云相态
集成学习
风云四号
遥感图像处理
Keywords
cloud phase
ensemble learning
FY-4
remote image processing
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习的风云四号遥感图像云相态分类算法
高军
陈建
田晓宇
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020
4
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