基于LBP算法的全天空红外云图的分类研究

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基于LBP算法的全天空红外云图的分类研究
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基金项目:公益性行业(气象)科研专项(GYHY(QX)200806030)

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利用局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP),结合局部云图的方差信息(VAR),对全天空红外测云系统获得的红外云图进行了分类研究。首先建立了器测云状分类与传统分类的对应关系,其次分析了层状云、积状云、波状云、卷云和晴空5种类型天空的LBP谱和VAR特征,最后对274个样本进行了分类识别,并与人工观测结果比较,结果表明,层状云、积状云、波状云、卷云和晴空的识别正确率分别为100.0%、84.2%、70.3%、64.7%、99.0%,平均正确率达到87.2%。

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孙学金; 刘磊; 高太长; 赵世军;,2009.基于LBP算法的全天空红外云图的分类研究[J].大气科学学报,32(4):490-497. SUN Xue-jin; ; LIU Lei; GAO Tai-chang; ZHAO Shi-jun（. Institute of Meteorology; PLA University of Science, Technology; Nanjing ; China; . School of Physics; Peking University; Beijing ; China）;,2009.[J]. Trans Atmos Sci,32(4):490-497.

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收稿日期:2008-04-07
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