一种基于全天相机云图的云量测量指标

摘要

全天相机云图是监测云量的重要手段,提出了一种新的云量测量量化指标——云分布密度(Cloud Distribution Density of ASI Images,ASICDD),并基于该指标建立全天相机云图自动分类系统.首先对云图进行去噪,利用最大类间方差法(Otsu)分割云区域;然后对去除背景的云区域图像使用云分布密度计算云量;最后使用4种传统的分类器(支持向量机、K最近邻、决策树和随机森林)根据计算数值进行自动分类并评估各分类器的性能.结果表明,云分布密度可作为评判全天相机云图云量的数值指标;基于云分布密度建立的云图自动分类系统实现了较高的识别准确率,其中随机森林法的分类效果最好,各类云图的识别准确率达到95％以上.