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卫星云图样本集的FCM优化调整与云分类判据

王彦磊  张韧  
【摘要】:卫星云图云分类是图像分割与模式识别的应用范畴,实际天气中由于云类表现出的复杂性和多样性,因此充分利用各云类的形态学特征(如构型、范围、边界、色调、暗影和纹理等)和信息提取手段,才能有效进行云的判别和分割。单通道的阈值分割、单分割目标的二维阈值以及并行和串行边界分割等方法一般难以有效实现云的正确分类。本文基于经验目测的云类采样样本,采用模糊C均值聚类方法进行了样本特征空间投影和样本落区的误差修正和调整优化,最后得到可应用于实况云图云分类判别的特征映射空间判据。试验结果表明,该方法及其建立的云分类判据能够较为客观准确地实现云的自动判别和分割。

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