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基于图像挖掘的冰雹云识别的中期报告
一、研究背景与目的
冰雹是一种破坏性极大的天气现象，对于农业、交通、城市建设及人民生命财产安全等方面都有着严重的影响。因此，准确预测和识别冰雹云对于防范冰雹灾害和保障社会安全具有重要的意义。
本次中期报告旨在通过图像挖掘技术，以静止卫星云图为基础，对冰雹云进行识别，并探究其特征。
二、研究方法
1.数据获取与预处理
利用我国气象卫星FY4A红外通道数据，获取分辨率为4公里的静止卫星云图。由于卫星获取数据的时间间隔较长，因此需要进行预处理，对数据进行插值和差值处理，使其符合短时间内冰雹云的变化情况。
2.特征提取
针对卫星云图的特点，结合相应的物理学知识和经验，提取出与冰雹云相关的特征，如亮温、云顶高度、云顶温度、IR1-IR3等。
3.特征选择
通过特征选择算法，筛选出对于冰雹云识别具有较高贡献度的关键特征，避免冗余特征的干扰，提高模型的预测精度。
4.模型训练
采用机器学习算法，建立冰雹云识别模型。常用机器学习算法有随机森林、支持向量机、人工神经网络等。
5.模型评估
通过交叉验证等方法评估模型的预测能力，得到模型的准确率、召回率、F1值等指标。同时，对模型的优化进行相应的调整和改进。
三、预期结果
通过对静止卫星云图的处理和分析，结合机器学习算法，建立冰雹云识别模型，实现对冰雹云的准确识别。
四、研究意义与应用
研究结果可以为气象部门提供冰雹灾害预报和防御方案的制定，为公众提供冰雹预警服务，同时，还可以为城市基础设施建设提供参考，以减轻冰雹灾害造成的损失。