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为了对全天空红外测云系统获得的红外图像进行云类自动识别, 提出了基于模糊纹理光谱结合云物理属性的全天空云类识别方法。首先根据不同滤波窗口的模糊纹理光谱图像特征, 确定了滤波窗口大小, 然后通过分析不同天空类型下的FUTS谱 (fuzzy uncertainty texture spectrum) 以及同一种天空类型下的FUTS谱, 考察了FUTS进行云类识别的适用性, 最后利用最小距离分类法和云基本物理属性对全天空红外图像进行了分类测试。在200个测试样本中, 层状云、积云、高积云、卷云和晴空的识别率分别为100%, 100%, 90%, 100%, 100%, 平均识别率达到98%。基于模糊纹理光谱的云分类算法对单一云空具有很好的分类效果, 可进一步应用于全天空红外图像的云分类识别。 相似文献
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一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的结合了小波变换的高斯混合模型纹理分割方法。该方法包括预处理、小波变换、模型训练、计算后验概率和标记图像等5个阶段,并分析了将高斯混合模型引入纹理分割需要注意的几个方面。试验结果表明,该算法具有较好的分割性能。 相似文献
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主要介绍公共物品的两个主要特性消费的非竞争性和消费的非排他性。由这两个特性出发,分析政府介入的必要性及主要手段。地理信息产业作为产业经济的一部分,它的某些产品——地理信息资源,也具有公共物品的特性。因此,从国家经济发展的需要及地理信息资源建设现状出发,须加大对地理信息产业政府财政投入的力度。 相似文献
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结合平面坐标转换四参数模型及误差传播定律,对转换参数的误差及不同空间分布的点位转换精度进行分析,得到任意点处转换误差的求解模型。最后,利用模拟数据通过对公共点引入不同级别的误差来验证本文方法的正确性。 相似文献
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利用143个国家基准站2002—2010年自动与人工逐日平行观测资料进行对比分析,评估自动观测与人工观测气温的差异,着重分析两者存在的较大差异及其发生原因,并利用惩罚最大t检验(PMT)方法结合台站元数据中自动观测仪器变化信息,客观评价自动观测对气温序列均一性的影响。结果表明:(1) 51.29%、54.14%、67.18%的自动观测日平均、日最高、日最低气温大于人工观测值,差值在±0.2℃之间的百分率分别为78.8%、63.1%、60.9%,平均对比差值分别为0.05、0.09、0.15℃,标准差为0.14、0.22和0.15℃,各气温要素的差值、绝对差值和标准差随自动观测时间的增长并无明显的增大或减小的趋势,且空间分布各有不同;(2)通过对对比差值、绝对差值、标准差的分类比较、逐步筛选发现,少数台站自动与人工观测值差异较大,对于采集自同一传感器的不同气温要素,平均、最高、最低气温的差值表现也不尽一致。经PMT检验,在平均气温、最高气温和最低气温的绝对差值最大的20个站中分别有35%的台站的月平均气温序列、35%的台站的月平均最高气温序列和25%的台站的月平均最低气温序列由于自动观测仪器变化引起序列的非均一;(3) 分析认为:温度传感器检定更换而导致的仪器示值误差变化会造成自动与人工观测对比差值跳变,而温度传感器或数据采集器等电子元器件的零点漂移会导致自动观测气温严重偏离人工观测值,这两种因素会导致自动与人工观测气温差异偏大,也是自动观测仪器变化导致气温序列产生非均一断点的可能原因。建议加强自动观测数据的监测与质量控制,增加观测仪器检定示值误差订正,并采取硬件、软件补偿等方法,实现温度零点补偿,尽可能地减小或消除仪器误差,提高自动观测资料的准确性。 相似文献
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云是一种常见和重要的天气现象,在大气辐射传输中扮演着重要角色。云的形态、分布、数量及其变化标志着大气运动的状况。云的观测对军事活动、国民经济和社会服务等方面具有重要意义。目前在业务上尚未实现云的自动观测,单点测量云高的仪器已经较为成熟,然而云量和云状的自动观测仪器目前还处于研究阶段。文中总结了目前地基全天空测云仪器现状,分析了全天空云图获取、镜头保护、云点识别、云量计算、云高计算和云状识别等几个测云技术问题,最后从相关测量技术和产品应用角度做一定的思考和展望,认为需要从提高仪器性能、加强云高测量技术攻关、建立器测云分类标准等方面推进全天空测云仪器业务化应用。 相似文献