摘要
地基云图分割是气象领域中一项重要的图像处理任务，其目标是从地基云图中准确识别云的区域。
这项技术对于提高天气预报的准确性、气象灾害的预警以及气候变化的研究都具有重要意义。
近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分割领域取得了显著成果，为地基云图分割提供了新的解决思路。
本综述回顾了地基云图分割的研究现状，重点介绍了基于深度学习的方法，特别是基于PSPNet（PyramidSceneParsingNetwork）的云图分割技术。
首先，介绍了地基云图分割的相关概念和研究意义；其次，概述了传统图像分割方法和基于深度学习的图像分割方法，并分析了各自的优缺点；接着，详细阐述了PSPNet模型的结构、原理以及其在地基云图分割中的应用；然后，对近年来基于PSPNet的地基云图分割研究进行了综述，比较了不同方法的性能和优缺点；最后，总结了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：地基云图分割，深度学习，卷积神经网络，PSPNet，图像分割
1.引言近年来，随着气象观测技术的不断发展，地基云图以其高时间分辨率、低成本等优势，在地基气象观测中发挥着越来越重要的作用。
地基云图分割是从地基云图中识别出云区域的过程，是云量分析、云状识别等后续气象研究的基础，对于提高天气预报的准确性、气象灾害的预警以及气候变化的研究具有重要意义。
传统的地基云图分割方法主要依赖于人工设计的特征，例如阈值法、边缘检测法、区域生长法等。
然而，地基云图成像环境复杂，云的形态变化多样，传统的图像分割方法难以适应复杂多变的云图场景，分割精度有限。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
