地基云图云状识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

云是地球大气中重要的组成部分，对天气气候、辐射平衡、水循环等方面都具有重要影响。

准确识别云的类型和特征，对于天气预报、气候预测、航空航天等领域都具有重要意义。

传统的云状观测主要依赖人工目测，效率低、主观性强且难以实现长时间连续观测。

2. 本选题国内外研究状况综述

云状识别作为大气科学和计算机视觉领域的一个重要研究方向，长期以来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

近年来，国内学者在地基云图云状识别方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对地基云图云状识别的关键问题，开展以下几方面研究：
1.地基云图数据分析：-分析地基云图的成像原理、数据特点和云状特征，为后续算法设计提供理论基础。

-收集和整理包含多种云状类型的地基云图数据，构建用于算法训练和测试的云图数据集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.数据收集与预处理：收集不同类型的地基云图数据，并进行数据清洗、去噪、归一化等预处理操作，构建包含多种云状类型的云图数据集。

2.云状特征提取：研究和分析地基云图的特征，例如纹理特征、形状特征、颜色特征等。

利用灰度共生矩阵、gabor滤波器、hu矩等方法提取云状特征，并进行特征选择和降维，构建有效的特征向量。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建大规模、高质量的地基云图数据集：针对现有地基云图数据集规模小、标注不准确等问题，本研究将收集和整理大量地基云图数据，并进行人工标注，构建大规模、高质量的地基云图数据集，为云状识别算法的研究提供数据基础。

2.提出基于深度学习的地基云图云状识别算法：针对传统云状识别算法精度低、鲁棒性差等问题，本研究将利用深度学习技术，例如卷积神经网络、深度置信网络等，提出基于深度学习的地基云图云状识别算法，提高云状识别的精度和效率。

3.研究地基云图云状识别的迁移学习方法：针对不同地区、不同季节地基云图特征差异较大的问题，本研究将研究地基云图云状识别的迁移学习方法，例如领域自适应、多任务学习等，提高云状识别算法的泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张舒文,刘黎平,黄勇,等.基于地基云图的云量和云状自动识别[j].气象,2020,46(10):1376-1384.

[2] 蔡雨,陈云浩,陈爱军,等.基于地基云图的云状识别研究进展[j].气象科学,2021,41(04):483-493.

[3] 刘超,陈立奇,陈爱军,等.基于地基云图和bp神经网络的云状识别研究[j].大气科学学报,2017,40(01):42-52.