基于静止气象卫星云图的分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·云分类研究中的特征提取和选择方法 | 第11-12页 |
| ·特征集构成 | 第11页 |
| ·特征提取和选择 | 第11-12页 |
| ·云分类研究中的分类方法 | 第12-16页 |
| ·无监督云分类研究 | 第13-14页 |
| ·有监督云分类研究 | 第14-15页 |
| ·神经网络方法 | 第15-16页 |
| ·论文主要内容 | 第16-18页 |
| 2 卫星数据特性和数据预处理 | 第18-30页 |
| ·气象卫星数据特性 | 第18-22页 |
| ·气象卫星发展介绍 | 第18-19页 |
| ·卫星云图辐射特性 | 第19-22页 |
| ·云类型特征 | 第22-24页 |
| ·云类型定义 | 第22-23页 |
| ·各种云的图像特征 | 第23-24页 |
| ·卫星数据预处理 | 第24-30页 |
| ·FY-2C 卫星产品数据 | 第24-27页 |
| ·CSV 格式数据转换 | 第27-30页 |
| 3 早期积云的识别 | 第30-39页 |
| ·云掩膜算法 | 第30-32页 |
| ·VIS 云图阈值判别 | 第31页 |
| ·IR 亮温分析 | 第31-32页 |
| ·VIS 云图纹理分析 | 第32页 |
| ·实验数据预处理 | 第32-33页 |
| ·云掩膜分类结果分析 | 第33-38页 |
| ·个例1）结果分析 | 第33-35页 |
| ·个例2）结果分析 | 第35-36页 |
| ·个例3）结果分析 | 第36-38页 |
| ·云掩膜分类器性能讨论 | 第38-39页 |
| 4 基于支持向量机的云分类研究 | 第39-51页 |
| ·SVM 分类算法介绍 | 第39-42页 |
| ·SVM 分类原理 | 第39-41页 |
| ·SVM 分类器参数 | 第41-42页 |
| ·SVM 云分类数据预处理 | 第42-43页 |
| ·SVM 云分类器实现及结果分析 | 第43-51页 |
| ·SVM 云分类器实现 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析和讨论 | 第45-50页 |
| ·分类器性能讨论 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·改进与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
| 发表的学术论文 | 第62页 |
