分类: 天文学 >> 天文仪器与技术 提交时间: 2018-06-22 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 使用全天相机拍摄云图是现在天文学界广泛使用的监测天空云量的方法,之后对云量的估算结果将对望远镜观测有重要的影响。目前对云量的估算仍然是完全由人工处理,费时费力而且准确度不够高,判别过程也完全依赖个人的经验。为此,本文提出一种针对全天相机云图的云量自动计算方法。该方法首先针对多云和少云云图分别使用时间分割法和差分法去除云图中月亮影响区域,然后对去除月亮影响区域后的多云云图进行二值化处理将云与背景进行分割,并使用基于灰度值的聚类算法对少云云图的云的厚薄进行量化分类,最后计算总云量并依据30米口径望远镜(Thirty Meters Telescope,TMT)判读全天相机云图的方法对云图进行自动分类。实验结果表明,该方法可大大提高云图判读效率,在有效解放人工的同时,也达到了平均值为76.67%较高的识别准确率。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2020-11-12 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 全天相机云图是天文界监测云量的重要手段,但没有确定的云量计算指标。因此本文提出了一种新的云量测量量化指标——云分布密度,并基于该指标建立全天相机云图自动分类系统。首先,对云图进行去噪,利用Otsu算法分割云区域;然后对去除背景的云区域图像使用本文提出的云分布密度计算云量;最后使用四种传统的分类器(支持向量机,K最近邻,决策树和随机森林)根据计算数值进行自动分类并评估各分类器的性能。结果表明,本文提出的云分布密度可作为评判全天相机云图云量的数值指标;基于云分布密度建立的云图自动分类系统实现了较高的识别准确率,其中随机森林法得到了最好的分类效果——各类云图的识别准确率均达到95%以上。