多光谱卫星云图的高维特征聚类与降水天气判别

• 作者: 孙照渤 张韧 洪梅
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卫星云图 天气判别 遗传算法 模糊C均值聚类 减法聚类
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 184-190
• 页数: 7页
• 分类号: P407|TP751.1
• 字数: 6259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4619.2006.02.006

摘要

基于静止气象卫星(GMS-5)多光谱云图的天气采样数据,分别对各样本数据在红外、水汽及可见光通道的灰度、梯度和纹理高维特征空间的投影点进行聚类分析,以确定诸天气样本在特征空间中的类属区域,进而用其对云图进行天气区的判别分类.针对传统聚类方法存在的缺点,本文采用了模糊C均值聚类(FCM)、遗传算法(GA)和模糊减法聚类(FSC)相互交叉、优势互补的思想,既克服了GA/FCM算法局部/全局寻优的不足,又可客观确定出聚类中心数目.对高维特征空间中的重叠和交叉部分的样本点类属,通过计算其与空间中各聚类中心点的欧氏距离来予以甄别,最后得到高维特征空间中各天气的类属域,实况云图中诸像素点通过计算和判断其灰度-梯度特征量在高维空间中的投影点落区位置,即可确定其天气类属,进而实现对天气区的自动分类.试验结果表明,该方法具有良好的分类效果,判别结果与天气实况基本一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪梅	解放军理工大学气象学院海洋气象系	41	293	10.0	15.0