基于压缩感知的地基红外云图云状识别

摘要：

为了对地基全天空红外测云仪获得的云图进行分类，该文从压缩感知理论出发，提出了一种利用云图灰度稀疏性进行云状识别的新方法。首先运用典型云图样本构造冗余字典，然后通过梯度投影（GPSR）算法和正交匹配（OMP）算法求取测试样本在冗余字典中的 l 1范式最优解，最后利用残差法和稀疏比例法对云状进行判别并输出。采用压缩感知理论进行云状识别，降低了对特征提取技术的要求，为云状的自动识别提供了新思路，对典型波状云、层状云、积状云、卷云和晴空的总体识别率分别达到75％，91％，70％，85％和93％，平均识别率为82．8％。

关键词：红外云图、压缩感知、稀疏表示、云状识别

分类号：C96;TN9

资助基金：国家自然科学基金项目41205125;公益性行业气象科研专项201206068

在线出版日期：2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：231-239