1. 本选题研究的目的及意义
随着气象观测技术的快速发展，地基云图以其高时间分辨率、高空间分辨率和全天候观测的优势，在地面气象观测中发挥着越来越重要的作用，为天气预报、气候变化研究等领域提供了重要的数据支撑。
然而，地基云图的自动分割一直是一个具有挑战性的任务，其难点在于云层的形态变化多样、云图背景复杂以及光照条件变化等因素的影响。
本选题的研究旨在开发一种基于改进型全卷积网络的地基云图自动分割方法，以提高地基云图分割的精度和效率，为气象观测和预报提供更准确、更及时的云信息。
2. 本选题国内外研究状况综述
云图分割是气象领域的一项重要任务，长久以来受到广泛关注。
早期研究主要集中于阈值法、区域生长法等传统图像处理技术，但这些方法容易受到光照变化、云层形态复杂等因素的影响，分割精度有限。
近年来，深度学习技术，尤其是全卷积网络（FCN），在图像分割领域取得了显著成果，为云图分割提供了新的思路和方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.深入研究地基云图的特点、难点和应用需求，分析现有云图分割方法的优缺点，为改进型全卷积网络模型的设计提供理论依据。
2.设计一种改进型全卷积网络模型，针对地基云图分割任务进行优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解地基云图分割的研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础。
2.数据收集与预处理：收集地基云图数据，并对原始数据进行预处理，包括图像去噪、几何校正、辐射校准等，以提高图像质量，为后续的模型训练和测试做准备。
3.模型设计与实现：设计改进型全卷积网络模型，针对地基云图的特点和分割任务的需求，对网络结构、卷积模块、特征融合策略等方面进行优化，并使用深度学习框架实现模型的构建和训练。
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.提出了一种改进型全卷积网络模型，针对地基云图的特点和难点进行优化设计，提高了模型的特征提取能力和分割精度，为地基云图的自动分割提供了一种新的思路和方法。
2.设计了改进型卷积模块和特征融合策略，增强了模型对云层边缘和细节信息的提取能力，提高了模型的分割精度和鲁棒性。
3.构建了合理的地基云图数据集，并对模型进行了充分的训练和优化，提高了模型的泛化能力和实用性。
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.李欣,刘文萍,郭雷.基于深度学习的全天空图像云量和云状分类[J].气象科学,2018,38(03):377-384.
2.张帆,田庆久,杨凯,等.基于深度卷积神经网络的地基云图识别方法[J].光学学报,2017,37(07):203-210.
3.黄松,王春,张立福,等.基于地面全天空成像仪的云图分类研究进展[J].大气科学,2020,44(05):1110-1122.
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