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首页> 外文期刊>Acta Meteorologica Sinica >Improved man-computer interactive classification of clouds based on bispectral satellite imagery
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Improved man-computer interactive classification of clouds based on bispectral satellite imagery

机译：基于双谱卫星图像的改进的人机云交互式分类

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In this paper, improvement on man-computer interactive classification of clouds based on bispectral satellite imagery has been synthesized by using the maximum likelihood automatic clustering(MLAC)and the unit feature classification(UFSC)approaches. The improved classification not only shortens the time of sample-training in UFSC method, but also eliminates the inevitable shortcoming of the MLAC method.(e.g., 1, sample selecting and training is confined only to one cloud image; 2. the result of clustering is pretty sensitive to the selection of initial cluster center; 3. the actual classification basically can not satisfy the supposition of normal distribution required by MLAC method; 4. errors in classification are difficult to e modified.).
机译：本文利用最大似然自动聚类（MLAC）和单位特征分类（UFSC）方法对基于双谱卫星图像的云人机交互分类进行了改进。改进的分类不仅缩短了UFSC方法中样本训练的时间，而且消除了MLAC方法不可避免的缺点（例如1，样本选择和训练仅限于一个云图像; 2。聚类的结果对初始聚类中心的选择非常敏感； 3。实际分类基本上不能满足MLAC方法所要求的正态分布的假设； 4。分类错误难以修改。）

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