遗传算法与模糊聚类综合优化的卫星云图降水天气估计
  • 【摘要】

    基于静止气象卫星(GMS-5)多光谱云图的天气采样数据,分别对各样本数据在红外、水汽和可见光通道的灰度、梯度和纹理高维特征窄问的投影点进行聚类分析,进而用其对云图进行天气区的判别分类.针对传统聚类方法存在的缺点,本文提出了模糊C均值聚类(FCM)、遗传算法(GA)和模糊减法聚类(FSC)相互交叉、优势互补的思想,既克服了GA/FCM算法局部/全局寻优的不足,又可客观确定出聚类中心数目.最后得到高维... 展开>>基于静止气象卫星(GMS-5)多光谱云图的天气采样数据,分别对各样本数据在红外、水汽和可见光通道的灰度、梯度和纹理高维特征窄问的投影点进行聚类分析,进而用其对云图进行天气区的判别分类.针对传统聚类方法存在的缺点,本文提出了模糊C均值聚类(FCM)、遗传算法(GA)和模糊减法聚类(FSC)相互交叉、优势互补的思想,既克服了GA/FCM算法局部/全局寻优的不足,又可客观确定出聚类中心数目.最后得到高维特征空间中各天气的类属域,实况云图中诸象素点通过计算和判断其灰度-梯度特征量在高维空间中的投影点落区位置,即可确定其天气类属,进而实现对天气区的自动分类.试验结果表明,该方法具有良好的分类效果,判别结果与天气实况基本一致. 收起<<

  • 【作者】

    洪梅  张韧  张辉  张水平 

  • 【作者单位】

    解放军理工大学气象学院,江苏

  • 【会议名称】

    第二届长三角科技论坛-空间技术应用与长三角经济发展专题论坛

  • 【会议时间】

    2005-09-01

  • 【会议地点】

    上海

  • 【主办单位】

    上海市宇航学会   中国宇航学会   中国航空学会   江苏省航空航天学会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    卫星云图  天气判别  遗传算法  均值聚类  减法聚类  降水天气