论文摘要
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。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 崔顺,许允飞,苏丽颖,崔辰州,樊东卫,韩军,王川中,张磊,张洁
关键词: 天文选址,云图分类,模式识别,卷积神经网络
来源: 天文研究与技术 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 天文学,自动化技术
单位: 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,中国科学院国家天文台,中国科学院大学,中国极地研究中心
基金: 国家自然科学基金(11573019,11803055),国家自然科学天文联合基金(U1531246,U1731125,U1731243),中国科学院“十三五”信息化建设专项(XXH13503-03-107),国家科技部国家科技基础条件平台项目“国家地球系统科学数据共享服务平台”“国家基础科学数据共享服务平台”资助
分类号: TP183;P11
DOI: 10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20181031.002
页码: 225-235
总页数: 11
文件大小: 4493K
下载量: 235
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