卫星云图样本集的FCM优化调整与云类判别

• 作者: 刘科峰 张韧 王彦磊 王继光 纪飞
• 来源期刊: 防灾减灾工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 模糊C均值聚类 云类分割识别
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 162-167
• 页数: 6页
• 分类号: P412.15
• 字数: 3168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2132.2005.02.009

摘要

基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差.针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲.改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性,基于该判据的分类结果可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云和积雨云,分割判别效果符合客观实际.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘科峰	解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系	39	292	9.0	15.0
2	王彦磊	解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系	10	66	6.0	8.0
3	纪飞	空军研究院航空气象研究所	2	20	2.0	2.0
4	王继光	国防科技大学电子工程学院	6	43	4.0	6.0