【摘 要】
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用GMS-5静止气象卫星多光谱云图的天气采样数据构造了红外、水汽和可见光通道的灰度、梯度高维特征空间,进行了采样数据的聚类分析.针对传统聚类方法存在的缺点,本文采用了模
【机 构】
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解放军理工大学气象学院海洋气象系,江苏南京211101
【出 处】
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中国灾害防御协会风险分析专业委员会第一届年会
论文部分内容阅读
用GMS-5静止气象卫星多光谱云图的天气采样数据构造了红外、水汽和可见光通道的灰度、梯度高维特征空间,进行了采样数据的聚类分析.针对传统聚类方法存在的缺点,本文采用了模糊C均值聚类(FCM)、遗传算法(GA)和模糊减法聚类(FSC)相互交叉、优势互补的思想,既克服了GA/FCM 算法局部/全局寻优的不足,又可客观确定出聚类中心数目.最后可得到高维特征空间中各类天气的类属空间区域,实况云图中的诸象素点通过计算和判断其灰度-梯度特征量在高维空间中的投影点落区位置,即可确定其天气类属,进而实现对天气区的自动分类.试验结果表明,该方法具有良好的分类效果,判别结果与天气实况基本一致.
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