| 基于KNN的地基可见光云图分类方法 |
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| 引用本文： | 朱彪,杨俊,吕伟涛,陈丽英,马颖,姚雯,张义军.基于KNN的地基可见光云图分类方法[J].应用气象学报,2012,23(6):721-728. |
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| 作者姓名： | 朱彪 杨俊 吕伟涛 陈丽英 马颖 姚雯 张义军 |
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| 作者单位： | 1.成都信息工程学院，成都 610225 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41105121，41105122），中国气象科学研究院基本科研业务费项目（2011Z002） |
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| 摘 要： | 云图的自动分类是实现地基云自动化观测的技术保障。该文探讨了一种先将云图分为积状云、层状云和卷云3大类的分类方案，通过对3大云类和晴空这4种天空类型的纹理特征、颜色特征和形状特征进行分析，选取了21个特征参量，并采用K最近邻分类器 (K-Nearest Neighbor，KNN), 在不同的K取值情况下对这几类天空类型进行了分类识别。结果表明:新的分类方案是可行的，且当纹理特征、颜色特征和形状特征结合使用时获取了比单独利用纹理特征、颜色特征和形状特征以及它们两两组合时更好的识别效果。当K=7且使用21个特征参量时，KNN算法对积状云、层状云、卷云和晴空的识别最好, 识别正确率分别为91.1%，74.4%，70.0%和100.0%，平均正确率为83.9%。
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| 关 键 词： | 纹理特征 颜色特征 形状特征 KNN 云图分类 |
| 收稿时间： | 2012-02-14 |
| 修稿时间： | 8/3/2012 12:00:00 AM |
Ground based Visible Cloud Image Classification Method Based on KNN Algorithm |
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| Zhu Biao
,
Yang Jun
,
Lü Weitao
,
Chen Liying
,
Ma Ying
,
Yao Wen
,
Zhang Yijun.Ground based Visible Cloud Image Classification Method Based on KNN Algorithm[J].Quarterly Journal of Applied Meteorology,2012,23(6):721-728. |
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| Authors: | Zhu Biao Yang Jun Lü Weitao Chen Liying Ma Ying Yao Wen Zhang Yijun |
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| Institution: | 1.Chengdu University of Information Technology, Chengdu 6102252.Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 1000813.Meteorological Service Center of Hainan Province, Haikou 570203 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | texture features color features shape features KNN cloud classification |
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