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，对气候变化、辐射平衡和水循环等方面都起着至关重要的作用。
地基云图作为一种重要的气象观测手段，能够提供连续、高分辨率的云层信息，为气象预报、气候预测以及大气环境监测等领域提供重要数据支撑。
然而，由于云的形态复杂多变、种类繁多，传统的人工目测方法难以满足大规模、高效率的地基云图分类需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，基于图像分析的云图分类方法得到了广泛关注和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在地基云图分类方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
基于传统机器学习的云图分类:一些学者利用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等传统机器学习算法对地基云图进行分类，取得了一定的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对地基云图的特点，研究基于纹理特征提取的地基云图分类方法，主要内容包括：
1.地基云图数据集构建:收集和整理一定规模的地基云图数据，并对数据进行预处理，包括图像去噪、几何校正等操作。
对云图进行人工标注，构建包含不同类型云图的数据集。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解地基云图分类的研究现状、纹理特征提取方法以及分类器等方面的研究进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据集构建阶段：收集和整理地基云图数据，并对数据进行预处理，例如图像去噪、几何校正等。
对云图进行人工标注，将其分为不同类型，构建地基云图数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.构建较大规模的地基云图数据集：针对目前地基云图数据集缺乏的问题，本研究将构建一个规模更大、类型更丰富的地基云图数据集，为基于深度学习等数据驱动方法的地基云图分类研究提供数据基础。
2.优化纹理特征提取方法：针对地基云图的特点，对传统的纹理特征提取方法进行改进和优化，以提取更具discriminative的特征，提高分类精度。
3.结合多种分类器进行集成学习：将多种分类器进行集成学习，以充分利用不同分类器的优势，进一步提高分类精度。
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]李娜, 毛宇, 冯朝阳, 等. 基于地基云图的云状识别研究进展[J]. 应用气象学报, 2021, 32(3): 391-405.
[2]刘洋, 陈立奇, 邓云. 基于天空相机图像的云量和云状识别方法[J]. 气象, 2020, 46(3): 389-397.
[3]黄玉, 张雪芹, 王立志, 等. 基于地基云图的云状识别技术研究进展[J]. 气象科技, 2019, 47(6): 1069-1078.
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