本文利用已公開的地基云圖數(shù)據(jù)集 Singapore Whole-sky Imaging Cate-gories（SWIMCAT）數(shù)據(jù)集、SWIMSEG（Singapore Whole Sky Image Segmentation）數(shù)據(jù)集、BENCHMARK 數(shù)據(jù)集和自建的 Cirrus Cumulus Stratus Nimbus（CCSN）數(shù)據(jù)集,基于深度學(xué)習(xí)的方法,研究了地基云分類與云分割的問題。主要結(jié)論如下:（1）針對氣象行業(yè)地基云圖的分類問題,一個新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出,稱之為CloudNet,用于地基云分類,一個地面云圖數(shù)據(jù)集被建立,稱之為CCSN,該數(shù)據(jù)集包括氣象標(biāo)準(zhǔn)下的10種云類型。CCSN數(shù)據(jù)集中云圖像的數(shù)量是以前數(shù)據(jù)集的三倍。第一次將飛機(jī)產(chǎn)生的尾跡云在該數(shù)據(jù)集中予以考慮,使該數(shù)據(jù)集與現(xiàn)有的地面云圖數(shù)據(jù)集相比更全面和具有代表性。在該云圖數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,并對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行優(yōu)化,與傳統(tǒng)的方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明該模型分類準(zhǔn)確度更佳、參數(shù)量更少、訓(xùn)練效率更高。大量實驗的評估表明,提出的CloudNet模型可以在氣象云分類中取得良好的分類效果。（2）針對云分割的問題,經(jīng)過... 

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?Ｈ：種不同數(shù)掘集中的一些樣軋（ａ）圖像來自ＣＣＳＮ數(shù)據(jù)集依次為Ａｃ，Ｓｃ，?Ｎｓ，Ｃｕ，Ｃｉ，Ｃｃ，?Ｃｂ，??Ａｓ，?Ｃｔ，Ｃｓ，?Ｓｔ；?（ｂ）圖像來自?ＨＵＳＴ?數(shù)據(jù)集，依次為?Ａｃ，?Ａｓ，?Ｃｃ，Ｃｌｅａｒ?ｓｋｙ，?Ｃｓ，?Ｃｕ，?Ｓｃ，Ｓｔ，?Ｃｉ；?（ｃ）圖像來??

圖２．５過擬合？欠擬合滿競亂（ａ）為欠擬合＞，〇））為急靡勺擬合，（ｃ）為過擬合９??

圖３．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于云分美的示意爾，將云爾輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后輸出的是對應(yīng)的云類??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣象雷達(dá)噪聲圖像語義分割方法[J]. 楊宏宇,王峰巖.  電子與信息學(xué)報. 2019(10)
[2]遙感圖像云檢測的多尺度融合分割網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 郭玥,于希明,王少軍,彭宇.  儀器儀表學(xué)報. 2019(06)
[3]利用黃山地區(qū)地基觀測對FY-2E云分類的檢驗和驗證[J]. 楊牧田,金蓮姬.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2015(36)
[4]資源三號測繪衛(wèi)星自動云檢測[J]. 陳振煒,張過,寧津生,唐新明.  測繪學(xué)報. 2015(03)
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[6]基于紋理特征的地基云分類識別研究[J]. 李含光,王琦.  重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2014(04)
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[10]全天空測云技術(shù)現(xiàn)狀及進(jìn)展[J]. 高太長,劉磊,趙世軍,孫學(xué)金,劉劍.  應(yīng)用氣象學(xué)報. 2010(01)

博士論文
[1]典型地基云圖云狀的識別方法研究[D]. 陳曉穎.東南大學(xué) 2015
[2]復(fù)雜結(jié)構(gòu)的聚類學(xué)習(xí)及圖像分割研究[D]. 丁軍娣.南京航空航天大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國產(chǎn)高分光學(xué)遙感圖像云檢測[D]. 康超萌.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所) 2018
[2]基于圖像特征的地基云分類識別研究[D]. 王琦.南京信息工程大學(xué) 2013
[3]基于小波變換的地基云圖云狀分割[D]. 袁永.南京信息工程大學(xué) 2011



本文編號：3667731