神经网络方法用于卫星云图云系自动分割

摘要

卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础，也是实现卫星资料降水估计自动化的基础。选用1992~1994和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS卫星红外云图建立了云系模型库，云系分类样本3079个，包含16类云系，云系分割样本2764个。利用云系分割样本集进行神经网络试验，训练集为从32幅云图中抽取的484个样本，测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本，神经网络模型训练正确率达到98.8%，测试正确率为86.4%。用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验，结果经专家判识，正确率达到90%以上。本文的工作表明：用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的。rn卫星云图自动分割系统的输入是GMS卫星红外云图，输出是分割出的每一个云区，同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积，并保留了原始图象数据。在下一步的云系识别过程中，可以在此基础上进行云系分类识别试验。