利用密度聚类支持向量机的气象云图云检测

金炜; 俞建定; 符冉迪; 岑雄鹰; 尹曹谦

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利用密度聚类支持向量机的气象云图云检测

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为了提高气象云图云检测的判识精度和计算效率,提出一种基于密度聚类支持向量机(DC-SVM)的云检测方法。分析了MTSAT气象云图的特征提取和选择方案,建立了云和下垫面的分类样本集;在SVM学习中,通过引入样本集的纯度及充足度,选择关键样本,减少了噪声和异常样本的干扰,从而降低了计算复杂度,提高了分类精度。实验表明,该算法的分类正确率较BP神经网络及传统SVM的方法分别提高了2.54%和0.21%,训练时间及测试时间也明显减少;而且,该方法还克服了传统云检测方法需要根据先验知识确定阈值的缺点,检测结果与人工解译结果基本吻合。

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来源
《光电子．激光》 |2010年第7期|1079-1082|共4页
作者
金炜; 俞建定; 符冉迪; 岑雄鹰; 尹曹谦;
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作者单位

宁波大学信息科学与工程学院;

浙江宁波315211;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
云检测; 气象云图; 密度聚类(DC); 支持向量机(SVM);

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