简介:云状的正确观测对降水测报具有指示性意义,云状自动识别技术是气象要素自动化观测领域的难题之一.本文基于全天空可见光成像仪采集的云图与中红外热像仪获取的云图结合,对天空云状进行分类和测量.结果表明:通过在北京、杭州和丽江气象台站采集的大量云图,从云图特征和降水指示性方面将云状划分为Clear、CH、CL、CB及CM共5类.选取14个色彩和纹理特征值作为云状计算参数,采用552张云图作为训练样本,信息分类利用特征值加权最小距离算法,对于5类50个被测样本进行云状的判别.对应自拟的标准云状分类,平均准确率为82%.基于可见光-红外图像信息融合的云状识别方法结合了可见光图像色彩信息丰富的特点及红外图像可以降低雾霾干扰的优势,对比单-可见光传感器云测量,准确性有所提高.本文在可见光与红外图像传感器等多种云观测设备的信息融合方面进行了有益的尝试.
简介:草原鼠洞的识别定位可以为鼠害的监测、预测和防治等提供科学参考,因此,如何快速且准确地识别草地鼠洞成为亟需解决的问题。选取玛多县典型区作为研究区,利用可见光波段无人机影像,研究并建立了面向对象的模板匹配法和支持向量机法的草地鼠洞自动识别方法。模板匹配法是在多尺度分割的影像中选取不同种类的鼠洞对象并生成匹配模板,接着进行目标检测并产生初始结果,最后构建光谱、几何和纹理特征库对检测结果进行筛选。支持向量机法首先采集鼠洞训练样本并优化分类特征空间,然后采用支持向量机分类器监督分类得到鼠洞识别结果。对2种方法的识别结果进行精度评价与分析表明:2种方法的总体精度均较高,适用于三江源区草原鼠洞的精准识别。基于面向对象的模板匹配法比支持向量机法的总体识别精度整体高1%,错分误差低3%,识别效果较好。