根据地基图像深度学习云识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

云是地球气候系统中重要的组成部分，对太阳辐射、地球温度和水循环等方面都具有重要影响。

准确识别云的类型、高度、覆盖范围等信息，对于气象预报、气候变化研究、航空航天等领域都具有重要意义。

传统的云识别方法主要依赖于人工观测或基于卫星遥感图像的自动识别方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在云识别领域展开了大量研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内在基于地基图像的云识别方面，中国科学院大气物理研究所、南京信息工程大学、兰州大学等单位开展了相关研究工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.地基云图像数据集构建-收集和整理大规模的地基云图像数据，涵盖不同类型、不同高度、不同覆盖范围的云层图像。

-对原始图像进行预处理，包括去噪、增强、分割等操作，提高图像质量和可识别性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论分析阶段：-深入研究云的形成机制、物理特性和光学特性，分析不同类型云在地基图像上的特征表现。

-调研和分析国内外云识别研究现状，总结现有方法的优缺点，为本研究提供参考和借鉴。

-研究深度学习模型的基本原理、网络结构和训练方法，选择适合云识别任务的模型，并进行改进和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建大规模、高质量的地基云图像数据集。

-针对现有地基云图像数据集规模小、标注信息不完善等问题，本研究将收集和整理更大规模、更高质量的地基云图像数据，并进行精细化标注，为深度学习模型的训练和评估提供数据基础。

2.设计高效的深度学习云识别模型。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘玉娇,黄峰,杜秉玉,等.基于地基云图的云状识别方法研究进展[j].气象科技进展,2016,6(05):68-74.

[2] 刘玉娇. 基于地基云图的云状自动识别技术研究[d].南京信息工程大学,2017.

[3] 周允华,黄印博,李峰,等.融合多特征及样本均衡策略的云识别方法[j].计算机应用,2021,41(12):3571-3577,3584.