【摘 要】
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基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差.针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提
【机 构】
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解放军理工大学气象学院,解放军理工大学气象学院,南京信息工程大学,中国气象局
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程项目，国家海洋局北海监测中心科研项目，上海市教委资助项目
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基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差.针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲.改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性.基于该判据的分类结果,可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云和积雨云,分割判别结果符合客观实际.
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