【摘 要】
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气象卫星通过对地球表面和云层连续观测而得到的卫星云图,可以用以分析大范围云系分布,研究天气系统的演变规律,是天气预报尤其是降雨分析的有力工具。然而随着大量云图数据
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气象卫星通过对地球表面和云层连续观测而得到的卫星云图,可以用以分析大范围云系分布,研究天气系统的演变规律,是天气预报尤其是降雨分析的有力工具。然而随着大量云图数据的获取,相应的分析处理工具的研发、应用却严重滞后,对云图的应用仍然停留在人工定性分析为主的阶段。因此,如何从大量的云图中自动、快速、有效地提取隐含的气象模式、发现气象知识成为目前研究的热点。针对这个问题,本文以卫星云图的分类为切入点,分析并归纳出典型的云图分类的基本框架,并围绕框架中分类技术的相关内容展开研究。首先,本文分析和总结了卫星云图分类的气象学和图像挖掘的基础知识,对其中云图的种类和特点、云的类别及其识别判据、图像挖掘的概念和方法进行了详细的阐述。在此基础上,本文根据数据挖掘中对聚类分析的定义,充分考虑到类内和类间离散度的双重因素,建立了衡量图像聚类效果的质量评价参数。结合该参数,本文将一种基于群体智能的随机优化技术:微粒群优化算法,引入到云图的分类领域,从算法编码和目标函数的构造方面进行了设计,提出了一种基于微粒群优化的云图聚类算法,为后一阶段的云图分类打下基础。另外,针对目前卫星云图分类研究大多集中于利用单一特征集结合分类器进行云图分类,从而忽略了各特征相结合所具有的分类潜能问题,本文提出了一种卫星云图多特征融合分类方法,借助于信息融合的思想,使得分类器的性能得到明显的提升。最后通过实验,对本文提出的方法进行了验证,获得了较为满意的结果。
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