基于面向对象的降水粒子识别研究
刘陈帅1
陈生2
1.中山大学大气科学学院,广东 珠海 510275;广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室,广东 珠海 519082;热带大气海洋系统科学教育部重点实验室,广东 珠海 519000;南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东 珠海 5190822.中国科学院西北生态环境资源研究院黑河遥感站和甘肃省遥感重点实验室,甘肃 兰州 730000
摘要：双偏振雷达的主要用途之一就是降水粒子识别,目前主流的方法为模糊逻辑分类(FL),但是该方法仅使用单个距离库的信息,易受到噪声的影响.基于模糊逻辑方法的不足,利用聚类分析,提出了一种面向对象的降水粒子分类方法,即在模糊逻辑分类基础上考虑距离库与不同降水粒子的距离以及周围距离库类别信息.基于广州S波段双偏振雷达的观测数据进行降水粒子识别验证,结果表明使用的面向对象的降水粒子识别方法可有效地降低噪声对分类结果的影响,且符合降水粒子的微物理特征.
关键词：面向对象降水粒子识别模糊逻辑分类Kmeans聚类
分类号：P406(一般理论与方法)
资助基金：国家自然科学基金(41875182)广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA238046)广州市科技局计划项目(201904010162)中山大学百人计划(74110-18841203)广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室(2020B1212060025)教育部重点实验室开放基金(NNNU-KLOP-K2103)
论文发表日期：2023-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 593-602 )
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