基于卷积神经网络的全天空地基云图分类研究

摘要

全天相机拍摄的全天空地基云图能够实时反映当地的云量信息,而云量是天文选址首先考虑的因素之一。因此,对全天空地基云图根据图像质量、应用背景等因素进行自动化分类,实现鲁棒性高、适应性强的自动化分类算法,为天文选址提供重要帮助。基于雪龙号全天相机数据对卷积神经网络模型进行训练,并使用丽江观测站全天相机数据进行测试,取得了较好的应用效果,实现了可迁移性高的全天空地基云图自动化分类方法。