| 基于KNN的地基可见光云图分类方法 |
| |
| 引用本文： | 朱彪, 杨俊, 吕伟涛, 等. 基于KNN的地基可见光云图分类方法. 应用气象学报, 2012, 23(6): 721-728. |
| |
| 作者姓名： | 朱彪 杨俊 吕伟涛 陈丽英 马颖 姚雯 张义军 |
| |
| 作者单位： | 1.成都信息工程学院，成都 610225;2.中国气象科学研究院，北京 100081;3.海南省气象服务中心，海口 570203 |
| |
| 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） |
| |
| 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%。
|
| 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： | 2012-08-03 |
Ground based Visible Cloud Image Classification Method Based on KNN Algorithm |
| |
| Zhu Biao, Yang Jun, Lü Weitao, et al. Ground-based visible cloud image classification method based on KNN algorithm. J Appl Meteor Sci, 2012, 23(6): 721-728. |
| |
| Authors: | Zhu Biao Yang Jun Lü Weitao Chen Liying Ma Ying Yao Wen Zhang Yijun |
| |
| Affiliation: | 1. Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225;2. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;3. Meteorological Service Center of Hainan Province, Haikou 570203 |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | texture features color features shape features KNN cloud classification |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《应用气象学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《应用气象学报》下载免费的PDF全文 |
