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多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验

师春香 吴蓉璋 项续康

师春香, 吴蓉璋, 项续康. 多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验. 应用气象学报, 2001, 12(1): 70-78..
引用本文: 师春香, 吴蓉璋, 项续康. 多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验. 应用气象学报, 2001, 12(1): 70-78.
Shi Chunxiang, Wu Rongzhang, Xiang Xukang. Automatic segmentation of satellite image using hierarchical threshold and neural network. J Appl Meteor Sci, 2001, 12(1): 70-78.
Citation: Shi Chunxiang, Wu Rongzhang, Xiang Xukang. Automatic segmentation of satellite image using hierarchical threshold and neural network. J Appl Meteor Sci, 2001, 12(1): 70-78.

多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验

资助项目: 

国家重点基础研究项目《我国重大天气灾害形成机理和预测理论研究》 G1998040907

AUTOMATIC SEGMENTATION OF SATELLITE IMAGE USING HIERARCHICAL THRESHOLD AND NEURAL NETWORK

  • 摘要: 卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础.选用1992~1994年和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS红外云图建立了云系模型库, 云系分类样本3079个, 包含16类云系, 云系分割样本2764个.利用云系分割样本集进行神经网络试验, 训练集为从32幅云图中抽取的484个样本, 测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本, 神经网络模型训练正确率达到98.8%, 测试正确率为86.4%.用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验, 结果经专家判识, 正确率达到90%以上.本文的工作表明:用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的. 卫星云图自动分割系统的输入是GMS红外云图, 输出是分割出的每一个云区, 同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积, 并保留了原始图像数据.在下一步的云系识别过程中, 可以在此基础上进行云系分类识别试验.
  • 图  1  1998年6月20日23:33 (UTC), GMS-5红外1通道卫星云图

    (A和C为温带气旋云系, B为切变线云系, D为季风云团, E为热带云团 )

    图  2  15个单阈值分割图和最后分割结果图

    (图中的数字表示云区序号)

    图  3  分割阈值树图

    (方框圈起来的节点对应人工选择的云区, 由圆圈起来的节点对应计算机选择的云区)

    图  4  三层前馈神经网络结构

    图  5  三层前馈神经网络结构

    表  1  分割阈值表

    表  2  云系模型库中的云系类型

    表  3  人工神经网络部分试验结果

    表  4  单阈值分割结果统计表

    表  5  启发式搜索与神经网络模型自动分割结果

  • [1] 王耀生, 王燕, 冯晓娟, 等.利用卫星多通道遥感资料进行云的识别试验.气象, 1994, (6):24~32.
    [2] Brewer M, Malladi R.Methods for large-scale segmentation of cloud images.8th Cnference on Satellite Meteorology and Oceanog raphy, 1998.131~138. doi:  10.1108/00012531011074681
    [3] Peak J E, Tag P M.Toward of automated in terpretation of satellite imagery for navy ship board plications.Bulletin of the American Meteorological Society, 1992, 73(7):995~1008. doi:  10.1175/1520-0477(1992)073<0995:TAIOSI>2.0.CO;2
    [4] Peak J E, Tag P M.Segmentation of satellite imagery using hierarchical thresholding and neural networks.Journal of Applied Meteorology, 1994, 33:605~616. doi:  10.1175/1520-0450(1994)033<0605:SOSIUH>2.0.CO;2
    [5] 杨行峻, 郑君里.人工神经网络.北京:高等教育出版社, 1992.
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出版历程
  • 收稿日期:  1999-09-23
  • 修回日期:  2000-03-22
  • 刊出日期:  2001-02-28

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