Wolkenklassifizierung ist ein wichtiger Teil meteorologischer und hydrologischer Programme, welcher Parameterschaetzungen wie Sonnenstrahlung, Niederschlag, Feuchtigkeit und Meerestemperatur benoetigt. Die Genauigkeit des automatischen Wolkenklassifizierungssystems wird begrenzt durch Zweideutigkeiten von multispektralen Wolkenkennzeichen. Es wird ein Algorithmus beschrieben, der ein Wolkenklassifizierungssystem vorstellt, das Zweideutigkeiten von infraroten Wolkenkennzeichen durch Vergleich von Strukturmassen von bekannten und unbekannten Wolkensegmenten aufloest. Der Algorithmus besteht aus zwei Teilen: 1)Dem Segmentierungsverfahren und 2)dem Klassifizierungsverfahren. Anwendungen auf ein Klassifizierungsproblem von SMS1-Satellitendaten ergaben eine Genauigkeit von 95 %.


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    Titel :

    Automatic segmentation and classification of infrared meteorological satellite data


    Weitere Titelangaben:

    Automatische Segmentierung und Klassifizierung von infraroten meteorologischen Satellitendaten


    Beteiligte:
    Parikh, J.A. (Autor:in) / Rosenfeld, A. (Autor:in)

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    1978


    Format / Umfang :

    8 Seiten, 5 Bilder, 2 Tabellen, 14 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch




    Geosynchronous meteorological satellite.

    SUOMI, V. E. / VONDER HAAR / T. H. | AIAA | 1969


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    SUOMI, V. / VONDE, T. | AIAA | 1968



    Geosynchronous meteorological satellite

    Suomi, V. E. / Vonder Haar, T. H. | NTRS | 1970