基于卫星云图的DBSCAN聚类云团分类方法

• 作者: 何丽莉 欧阳丹彤 王猛 白洪涛
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 云团分类 光谱特征 纹理特征 卫星云图
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 91-99
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 3603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.01.16

摘要

针对云分类问题提出一种新的云团分类方法.该方法先利用风云二号静止气象卫星实时云图图像资料建立多种云和地表类型的样本库,提取分析已知样本的光谱特征和纹理特征;再使用中值滤波器对云图进行预处理,并采用具有噪声的基于密度的聚类算法对云区聚类;最后对聚类得到的云团光谱特征和纹理特征进行匹配,确定云团所属的云类别.实验结果表明,该方法以云团为单位进行划分,易实现云团分类自动化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳丹彤	吉林大学计算机科学与技术学院	108	781	15.0	23.0
5	白洪涛	吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室	35	222	7.0	14.0
9	王猛	吉林大学计算机科学与技术学院	20	109	6.0	10.0
13	何丽莉	吉林大学计算机科学与技术学院	32	239	9.0	15.0