顧及樣本優(yōu)化選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)云檢測(cè)研究

摘要： 針對(duì)云層日變化、云類型、云相態(tài)、云光學(xué)厚度等特征差異帶來(lái)的光譜差異，導(dǎo)致傳統(tǒng)閾值算法對(duì)云識(shí)別精度不高的問(wèn)題，文章提出了一種顧及樣本優(yōu)化選擇，耦合物理閾值方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的云檢測(cè)算法模型，利用“葵花8號(hào)”衛(wèi)星（Himawari-8）數(shù)據(jù)進(jìn)行日間云檢測(cè)。通過(guò)樣本優(yōu)化選擇，使樣本中盡可能包括不同情形下的云特征，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供良好的樣本基礎(chǔ)，增加模型泛化能力；同時(shí)輸入特征除了考慮反照...