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基于压缩感知的地基红外云图云状识别

韩文宇 刘磊 高太长 李云 胡帅 张孝忠

韩文宇, 刘磊, 高太长, 等. 基于压缩感知的地基红外云图云状识别. 应用气象学报, 2015, 26(2): 231-239. DOI: 10.11898/1001-7313.20150211..
引用本文: 韩文宇, 刘磊, 高太长, 等. 基于压缩感知的地基红外云图云状识别. 应用气象学报, 2015, 26(2): 231-239. DOI: 10.11898/1001-7313.20150211.
Han Wenyu, Liu Lei, Gao Taichang, et al. Classification of whole sky infrared cloud image using compressive sensing. J Appl Meteor Sci, 2015, 26(2): 231-239. DOI:  10.11898/1001-7313.20150211.
Citation: Han Wenyu, Liu Lei, Gao Taichang, et al. Classification of whole sky infrared cloud image using compressive sensing. J Appl Meteor Sci, 2015, 26(2): 231-239. DOI:  10.11898/1001-7313.20150211.

基于压缩感知的地基红外云图云状识别

DOI: 10.11898/1001-7313.20150211
资助项目: 

国家自然科学基金项目 41205125

公益性行业 (气象) 科研专项 201206068

详细信息
    通信作者:

    韩文宇, email: hwyaiwym@163.com

Classification of Whole Sky Infrared Cloud Image Using Compressive Sensing

  • 摘要: 为了对地基全天空红外测云仪获得的云图进行分类,该文从压缩感知理论出发,提出了一种利用云图灰度稀疏性进行云状识别的新方法。首先运用典型云图样本构造冗余字典,然后通过梯度投影 (GPSR) 算法和正交匹配 (OMP) 算法求取测试样本在冗余字典中的l1范式最优解,最后利用残差法和稀疏比例法对云状进行判别并输出。采用压缩感知理论进行云状识别,降低了对特征提取技术的要求,为云状的自动识别提供了新思路,对典型波状云、层状云、积状云、卷云和晴空的总体识别率分别达到75%,91%,70%,85%和93%,平均识别率为82.8%。
  • 图  1  样本云图

    (a) 波状云,(b) 层状云,(c) 积状云,(d) 卷云,(e) 晴空

    Fig. 1  Sample of cloud images

    (a) waveform cloud, (b) stratiform cloud, (c) cumuliform cloud, (d) cirrus, (e) clear sky

    图  2  基于稀疏表示的云状识别流程

    Fig. 2  The process of cloud classification based on sparse representation

    图  3  PCA降维总体识别率

    Fig. 3  Overall recognition rate by PCA

    图  4  不同云状的GPSR和OMP稀疏解分布

    Fig. 4  Sparse solution distribution of different cloud classification

    图  5  波状云残差、稀疏比例序列图

    Fig. 5  Residual and sparse-proportion of wave cloud

    表  1  残差法和稀疏比例法的识别率 (单位:%)

    Table  1  Recognition rate by residual and sparse-proportion methods (unit:%)

    云状 GPSR算法 OMP算法
    残差法 稀疏比例法 残差法 稀疏比例法
    波状云 62 54 60 52
    层状云 92 94 92 92
    积状云 56 86 44 60
    卷云 50 46 74 88
    晴空 94 96 92 96
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    表  2  GPSR算法和残差法的具体分类混淆矩阵

    Table  2  Classification of confusion matrix by GPSR and residual methods

    自动分类 人工分类
    波状云 层状云 积状云 卷云 晴空
    波状云 31 9 2 7 1
    层状云 1 46 0 2 1
    积状云 2 11 28 6 3
    卷云 4 9 2 25 10
    晴空 0 0 0 3 46
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    表  3  GPSR算法和稀疏比例法的具体分类混淆矩阵

    Table  3  Classification of confusion matrix by GPSR and sparse-proportion methods

    自动分类 人工分类
    波状云 层状云 积状云 卷云 晴空
    波状云 27 0 18 5 0
    层状云 0 47 1 2 0
    积状云 2 2 43 3 0
    卷云 4 2 16 23 5
    晴空 0 0 1 1 48
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    表  4  残差法与稀疏比例法相结合的识别率 (单位:%)

    Table  4  Recognition rate by residual with sparse-proportion method (unit:%)

    云状 GPSR算法 OMP算法 平均识别率
    波状云 74 76 75
    层状云 90 92 91
    积状云 66 74 70
    卷云 80 90 85
    晴空 94 92 93
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-16
  • 修回日期:  2014-11-18
  • 刊出日期:  2015-03-31

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