ISSN 1004-4965

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多光谱云分类技术在锋面云系中的应用

朱亚平,程周杰,刘健文,白洁,彭国义

朱亚平,程周杰,刘健文,白洁,彭国义. 多光谱云分类技术在锋面云系中的应用[J]. 热带气象学报, 2009, (1): 66-72.
引用本文: 朱亚平,程周杰,刘健文,白洁,彭国义. 多光谱云分类技术在锋面云系中的应用[J]. 热带气象学报, 2009, (1): 66-72.

多光谱云分类技术在锋面云系中的应用

  • 摘要: 将逐个修改聚类和模糊聚类的多光谱云分类技术应用于2002年6月10日03时锋面气旋云系的识别,并采用同一时次的地面常规观测与其进行了对比分析。结果发现,两种聚类方法对典型锋面气旋云系均有较好的识别能力,分类结果与天气概念模型云层分布情况一致;逐个修改聚类对组间差别较大的情况分类效果较好,而模糊聚类却对性质相近的类别有较好的识别;卫星图像分类结果与地面常规观测比较一致,但在层云、积云、层积云等性质较为相近类别的识别上存在一定差异。

     

  • [1] SHENK R T, NEFF R A. A multispectral cloud type identification method developed for tropical ocean area with Nimbus-3 MRIR measurements [J]. Mon Wea Rev, 1976, 104: 284-291.[2] ROSSOW W B, SCHIFFER R A. Advances in understanding clouds from ISCCP[J]. Bull Amer Soc, 1999, 80:2 261-2 287.[3] Meteorological product extraction and distribution service technical description EUM TD 11[R],EUMETSAT,2002.[4] DESBOIS M, SEZE G, SZEJWACH G. Automatic classification of clouds on METEOSAT imagery: Application to high-level clouds[J]. J Appl Meteor, 1982,41: 401-412.[5] 国家卫星气象中心. 风云二号C卫星业务产品释用手册[R].[6] BAUM B A, TOUINKERE V, TITLOW J, et al. Automatic cloud classification of global AVHRR data using a fuzzy logic approach[J]. J Appl Meteor, 1997, 36: 1 519-1 535.[7] LI J, MENZEL W P, YANG Z, et al. High-spatial-resolution surface and cloud-type classification from MODIS multispectral band measurements [J]. J Appl Meteor, 2003, 42: 204-226.[8] 李俊,周凤仙. 气象卫星台风云图的自动识别方法及其应用[J]. 应用气象学报,1992, 3(4): 402-409.[9] 白慧卿,方宗义,吴蓉璋, 等. 基于人工神经网络的GMS云图四类云系的识别[J]. 应用气象学报,1998, 9(4): 402-409.[10] 师春香,瞿建华. 用神经网络方法对NOAA-AVHRR资料进行客观分类[J]. 气象学报,2002, 60(2): 250-255.[11] 李玉林,杨梅. 利用CINRAD WSR-98D探测夏季对流云特征[J]. 热带气象学报,2006,22(6):654-660.[12] 陈子通. 卫星图像像元云分析的方案研究和初步试验[J]. 热带气象学报,2003, 19(2):177-183.[13] 朱亚平,刘健文,白洁. 基于EOS/MODIS图像资料的多光谱云分类技术[J]. 海洋科学进展,2004, 22(增刊):109-114.[14] 朱亚平,刘健文,白洁. 云的光谱和纹理特征统计分析[J]. 遥感技术与应用,2006,21(1): 18-24.[15] 朱亚平,刘健文,白洁. 云分类中逐个修改聚类和模糊聚类分类性能的对比研究[J]. 气象,2007,33(2): 15-21.
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