大霧是常見的自然天氣現(xiàn)象,也是不可忽視的自然災(zāi)害。近年來,隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,大霧影響著人們的生產(chǎn)生活。因此,研究者們逐漸開始重視大霧的監(jiān)測和識別。而隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,衛(wèi)星遙感技術(shù)也趨于成熟,遙感數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)的地面數(shù)據(jù)具有更新快,檢測范圍廣,時效性高等方面,因而很多的領(lǐng)域使用到遙感衛(wèi)星技術(shù)。本文中所使用的為葵花8衛(wèi)氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù),無論是從云圖的質(zhì)量,截取的頻率,波道,清晰度都比上代衛(wèi)星大幅改善。因此,使用葵花8衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行霧的監(jiān)測與識別研究,可以提高大霧的識別性能。本文在進行研究之前首先要進行大霧數(shù)據(jù)的提取與標注,根據(jù)地面站的經(jīng)緯度找出安徽省所對應(yīng)的地面站的位置,然后與衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行經(jīng)緯度匹配,提取該位置上的衛(wèi)星數(shù)據(jù),在根據(jù)地面站的能見度判斷該位置霧的情況。本文主要通過兩類算法對大霧識別進行研究,第一類算法是基于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法的大霧的識別,第二類算法是基于深度學(xué)習(xí)的大霧識別。主要研究內(nèi)容如下:1)基于機器學(xué)習(xí)的分類方法進行霧的識別。在平衡樣本和非平衡樣本的條件下,使用多種傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)分類算法進行霧的識別。所使用的算法中有支持向量機,樸素貝葉斯,決策樹等。實驗驗證在平衡樣本下,機器... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２葵花８遙感衛(wèi)星圖像??－－

Ik，近鄰分類原理

圖2一2兩類超平面示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3078325