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| 一种基于形态特征的极光自动分类方法 | |
| 摘 要： | 极光是磁层与电离层-热层复杂相互作用的直观表现,对极光进行合理分类有助于了解极光发生机制及其与磁层边界层动力学过程之间的相互关系.面对逐年增长的海量极光数据,亟需自动的极光分类方法.本文基于韦伯局部描述符(WLD)提出了一种极光图像描述方法,该方法能表征全天空极光图像的纹理、形状和亮度等形态特征.基于该方法,对2003~2009年北极黄河站越冬观测的4种日侧极光类型进行自动分类.在2003年8001幅典型极光图像上,与人工标记对比分类准确率高达94.8%,高于其他同类方法;对2004~2009年越冬观测数据进行自动识别,获得4种极光类型的发生分布与日侧极光的多波段能量分布一致.实验结果表明本文方法能有效用于极光图像表征,为海量极光图像自动分类提供了一种新方法. |
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