基于模糊纹理光谱的全天空红外图像云分类.PDF

第 卷 期 应 用 气 象 学 报 ， ２０ ２ Ｖｏｌ．２０ Ｎｏ．２ 年 月　　 　 　 　 　 　 　 　　　　 　 ２００９ ４ ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＰＰＬＩＥＤＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＳＣＩＥＮＣＥ Ａ ｒｉｌ２００９ 　 ｐ 基于模糊纹理光谱的全天空红外图像云分类 ）） ） ） ） ） ） １２ ２ ２ ２ ２ １ 孙学金 刘 磊 高太长 赵世军 刘 剑 毛节泰 　 　 　 　 　 　 　 １）（北京大学物理学院，北京 １００８７１） ２）（解放军理工大学气象学院，南京 ２１１１０１） 摘 要 　　 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 谱（ ）以及同一种天空类型下的 谱，考察了 ＦＵＴＳ ｆｕｚｚ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｔｅｘｔｕｒｅｓｅｃｔｒｕｍ ＦＵＴＳ ＦＵＴＳ ｙ ｙ ｐ 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 ， ， ， ， ，平均识别率达 １００％ １００％ ９０％ １００％ １００％ 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。 关键词：云分类；模糊纹理光谱；全天空红外测云系统 类，运用二元决策树进行高积云、卷云、层云、积云和 引 言 晴空 种天空类型的判断，总正确率达到 。 ５ ６１％ 　 Ｐｅｕｒａ等针对 Ｖａｉｓａｌａ公司研究的全天空成像仪提 云在大气辐射传输中扮演着重要角色，云的形 供的云图，采用云的轮廓清晰度、大小、纤维性程度 态、分布、数量及其变化标志着大气运动状况。实现 和边缘等基本物理信息，进行了 属的判别，总正 １０ ［ ］ 云的自动定量观测对于飞行保障、天气预报等有重 确率为 ６５％１１ 。 要意义。目前按工作平台不同，云的观测