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为利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法.算法基于BP人工神经网络学习算法及模拟退火算法.在两算法结合的基础上,作出了有益于云相态分类的改进.基准网络模型为3层前馈BP网络,其中,隐层和输出层使用不同的激活函数.选取了5种光谱特征作为网络输入,输出两单元判定结果.为加速收敛速度,避免振荡,采用了一种自适应的变学习系数、惯性系数策略.个例分析表明,算法在中低纬度地区效果良好. 相似文献
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介绍了近年来国际、国内利用气象卫星资料进行云检测识别的研究现状,并提出了一种利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)红外、可见光谱段数据进行云、晴空分离的实用方法。给出了一些应用个例,个例分析表明算法适用于含有植被、海洋等背景的中低纬度地区。 相似文献
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