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遥感图像云图识别中的特征提取
被引量：
24
1
作者
陈鹏
张荣
刘政凯
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期484-488,共5页
遥感卫星在获取遥感图像时,往往连同大量的云层一起记录下来.这些云层图像有时不包含有效信息,有时掩盖了有效信息,从而影响了数据的处理效率.为此研究可见光图像中云图特征提取技术,为有效剔除云图提供特征依据.文中定义了多种灰度特...
遥感卫星在获取遥感图像时,往往连同大量的云层一起记录下来.这些云层图像有时不包含有效信息,有时掩盖了有效信息,从而影响了数据的处理效率.为此研究可见光图像中云图特征提取技术,为有效剔除云图提供特征依据.文中定义了多种灰度特征、频率特征和纹理特征,实验结果表明,这些特征可以有效实现云图和地物的分类.
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关键词
云图
识别
特征定义
特征选择
无监督分类
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职称材料
全天空红外云探测在航空气象中的应用
被引量：
3
2
作者
王本革
杨明
+1 位作者
凌新锋
吴佳玲
《大气与环境光学学报》
CAS
CSCD
2021年第5期404-414,共11页
利用合肥新桥机场温湿度、云高、能见度以及全天空云图仪数据资料,分析了2019年7月至2020年4月机场上空各类云的红外特征以及云、雾演变规律。结果表明:(1)在云判别上,云底高度越高,红外云图上表现亮度越暗,反之亦然。且不同类型的云具...
利用合肥新桥机场温湿度、云高、能见度以及全天空云图仪数据资料,分析了2019年7月至2020年4月机场上空各类云的红外特征以及云、雾演变规律。结果表明:(1)在云判别上,云底高度越高,红外云图上表现亮度越暗,反之亦然。且不同类型的云具有各自独有的红外特征。(2)不同高度的波状云最大云块平均最短直径表现为层积云云块是高积云的2∼4倍,高积云是卷积云的2∼4倍。碎层云主要呈现出团状,具有蓬松棉花状结构;而碎雨云相对破碎,一般为烟带状或散片状。(3)云与雾有明确的转化过程。辐射雾一般发生在云层刚散开期间,天空至少一半为晴空的时段,且雾逐步抬升为云,并持续消散。当天空形成不均匀缺口,表明雾开始消散,其可作为能见度迅速回升的一个重要指标。非对流降水云层演变呈现出云高由高到低,云层由分散纹理状变为均匀层状,降水前期均会出现“均匀层状”,地面相对湿度呈现出陡增现象。
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关键词
红外探测
航空气象
云图
识别
云演变
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职称材料
基于云图特征自识别的光伏超短期预测模型
被引量：
12
3
作者
柴闵康
夏飞
+3 位作者
张浩
陆剑峰
崔承刚
马波
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期1023-1031,共9页
光伏电池超短期输出功率变化的主要原因来源于云层的无规则运动,会在1~2min的时间尺度内显著地影响输出功率,因此提出了天空云图预测方法提高光伏超短期功率预测的准确性。首先,采用云层灰度鉴别对云图提取云形状、云透射率等信息。然后...
光伏电池超短期输出功率变化的主要原因来源于云层的无规则运动,会在1~2min的时间尺度内显著地影响输出功率,因此提出了天空云图预测方法提高光伏超短期功率预测的准确性。首先,采用云层灰度鉴别对云图提取云形状、云透射率等信息。然后,通过云点跟踪对云运动进行还原,得到云层的位移和速度等信息。接下来提出了云图特征联想和长短期记忆(cloudfeatureassociation-longshort-term memory,CFA-LSTM)模型,通过在LSTM模型中加入图像特征联想(cloud feature association,CFA),从而将光伏超短期输出功率与天空云图关联起来。最后基于云增强现象(cloud enhancement model,CEM),提出了由晴空辐照度作为标准的CEM-LSTM切换模型。实验证明,CEM-LSTM切换模型在全气候条件下不仅可以满足光伏超短期功率预测高精度的准确性需求,还可以满足光伏超短期功率预测高精度、高稳定性的可靠性需求,为光伏电站的高效经济运行提供了可能。
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关键词
云图
特征自
识别
云层鉴别
云点跟踪
切换模型
云图
特征联想和长短期记忆
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职称材料
云图纹理特征参数提取方法和分析
被引量：
7
4
作者
王晓蕾
杜智涛
《气象水文海洋仪器》
2006年第1期39-42,共4页
近年来,随着自动气象站的发展,对云图的自动识别以及进行定量分析已经成为人们研究的热点和发展方向,而云图纹理特征特征提取是其中的重要内容。本文主要介绍云图纹理特征参数的提取方法以及对各种典型的云图的纹理特征参数进行了分析...
近年来,随着自动气象站的发展,对云图的自动识别以及进行定量分析已经成为人们研究的热点和发展方向,而云图纹理特征特征提取是其中的重要内容。本文主要介绍云图纹理特征参数的提取方法以及对各种典型的云图的纹理特征参数进行了分析比较。
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关键词
云图
自动
识别
云图
纹理特征提取
灰度共生矩阵
特征参数
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职称材料
题名
遥感图像云图识别中的特征提取
被引量：
24
1
作者
陈鹏
张荣
刘政凯
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期484-488,共5页
文摘
遥感卫星在获取遥感图像时,往往连同大量的云层一起记录下来.这些云层图像有时不包含有效信息,有时掩盖了有效信息,从而影响了数据的处理效率.为此研究可见光图像中云图特征提取技术,为有效剔除云图提供特征依据.文中定义了多种灰度特征、频率特征和纹理特征,实验结果表明,这些特征可以有效实现云图和地物的分类.
关键词
云图
识别
特征定义
特征选择
无监督分类
Keywords
cloud recognition
feature definition
feature choose
unsupervised classification
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
全天空红外云探测在航空气象中的应用
被引量：
3
2
作者
王本革
杨明
凌新锋
吴佳玲
机构
中国民用航空华东地区空中交通管理局安徽分局
寿县气象局
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所光电子技术研究中心
出处
《大气与环境光学学报》
CAS
CSCD
2021年第5期404-414,共11页
基金
安徽省科技重大专项,18030901013
安徽省重点研究和开发计划项目,201904b11020031
民航安徽空管分局科技项目,F2019-04。
文摘
利用合肥新桥机场温湿度、云高、能见度以及全天空云图仪数据资料,分析了2019年7月至2020年4月机场上空各类云的红外特征以及云、雾演变规律。结果表明:(1)在云判别上,云底高度越高,红外云图上表现亮度越暗,反之亦然。且不同类型的云具有各自独有的红外特征。(2)不同高度的波状云最大云块平均最短直径表现为层积云云块是高积云的2∼4倍,高积云是卷积云的2∼4倍。碎层云主要呈现出团状,具有蓬松棉花状结构;而碎雨云相对破碎,一般为烟带状或散片状。(3)云与雾有明确的转化过程。辐射雾一般发生在云层刚散开期间,天空至少一半为晴空的时段,且雾逐步抬升为云,并持续消散。当天空形成不均匀缺口,表明雾开始消散,其可作为能见度迅速回升的一个重要指标。非对流降水云层演变呈现出云高由高到低,云层由分散纹理状变为均匀层状,降水前期均会出现“均匀层状”,地面相对湿度呈现出陡增现象。
关键词
红外探测
航空气象
云图
识别
云演变
Keywords
infrared detection
aviation meteorology
cloud image recognition
cloud evolution
分类号
P427.2 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于云图特征自识别的光伏超短期预测模型
被引量：
12
3
作者
柴闵康
夏飞
张浩
陆剑峰
崔承刚
马波
机构
上海电力大学自动化工程学院
同济大学电子与信息工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期1023-1031,共9页
基金
上海市2019年度“科技创新行动计划”社会发展科技领域项目(No.19DZ1206800)。
文摘
光伏电池超短期输出功率变化的主要原因来源于云层的无规则运动,会在1~2min的时间尺度内显著地影响输出功率,因此提出了天空云图预测方法提高光伏超短期功率预测的准确性。首先,采用云层灰度鉴别对云图提取云形状、云透射率等信息。然后,通过云点跟踪对云运动进行还原,得到云层的位移和速度等信息。接下来提出了云图特征联想和长短期记忆(cloudfeatureassociation-longshort-term memory,CFA-LSTM)模型,通过在LSTM模型中加入图像特征联想(cloud feature association,CFA),从而将光伏超短期输出功率与天空云图关联起来。最后基于云增强现象(cloud enhancement model,CEM),提出了由晴空辐照度作为标准的CEM-LSTM切换模型。实验证明,CEM-LSTM切换模型在全气候条件下不仅可以满足光伏超短期功率预测高精度的准确性需求,还可以满足光伏超短期功率预测高精度、高稳定性的可靠性需求,为光伏电站的高效经济运行提供了可能。
关键词
云图
特征自
识别
云层鉴别
云点跟踪
切换模型
云图
特征联想和长短期记忆
Keywords
cloud image feature self-identification
cloud layer identification
cloud point tracking
switching model
CEM-LSTM
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
云图纹理特征参数提取方法和分析
被引量：
7
4
作者
王晓蕾
杜智涛
机构
解放军理工大学气象学院
出处
《气象水文海洋仪器》
2006年第1期39-42,共4页
文摘
近年来,随着自动气象站的发展,对云图的自动识别以及进行定量分析已经成为人们研究的热点和发展方向,而云图纹理特征特征提取是其中的重要内容。本文主要介绍云图纹理特征参数的提取方法以及对各种典型的云图的纹理特征参数进行了分析比较。
关键词
云图
自动
识别
云图
纹理特征提取
灰度共生矩阵
特征参数
Keywords
cloudy automatical identify
cloud texture characteristic Pick-up
density intergrowth matrix
characteristic parameter
分类号
TH765 [机械工程—仪器科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遥感图像云图识别中的特征提取
陈鹏
张荣
刘政凯
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
24
下载PDF
职称材料
2
全天空红外云探测在航空气象中的应用
王本革
杨明
凌新锋
吴佳玲
《大气与环境光学学报》
CAS
CSCD
2021
3
下载PDF
职称材料
3
基于云图特征自识别的光伏超短期预测模型
柴闵康
夏飞
张浩
陆剑峰
崔承刚
马波
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
12
下载PDF
职称材料
4
云图纹理特征参数提取方法和分析
王晓蕾
杜智涛
《气象水文海洋仪器》
2006
7
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职称材料
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