摘要
云是地球气候系统中重要的组成部分，对气候变化和辐射平衡起着至关重要的作用。
地基云图作为一种重要的气象观测数据，可以提供全天候、高分辨率的云层信息，为天气预报、气候监测以及大气环境研究等提供重要依据。
而地基云图分类是进行云信息提取和分析的基础，近年来受到越来越多的关注。
本文综述了地基云图分类的研究现状，首先介绍了地基云图分类的相关概念，包括云的定义、分类标准以及地基云图的特点等；其次，重点概述了国内外在地基云图分类方法上的研究进展，包括传统方法和基于深度学习的方法；接着，详细介绍了各种常用的纹理特征提取方法，并分析了它们在云图分类中的优缺点；最后，对地基云图分类未来的发展趋势进行了展望。
关键词：地基云图；云状分类；纹理特征提取；深度学习；机器学习
云是大气中的水汽凝结或凝华形成的可见聚合物，是地球气候系统中重要的组成部分，对地球的辐射平衡、能量收支以及降水过程等方面都起着至关重要的作用[1]。
准确地识别云的类型对于天气预报、气候监测、人工影响天气以及航空航天等领域都具有重要意义。
地基云图是指利用地面成像设备拍摄的云层图像，相比于卫星云图，地基云图具有更高的空间分辨率和时间分辨率，能够捕捉到更精细的云层结构和变化信息。
近年来，随着成像技术的发展和地基观测网络的逐步完善，地基云图在云物理研究、气象预测以及大气环境监测等领域得到了越来越广泛的应用[2]。
地基云图分类是进行云信息提取和分析的基础，其目的是将不同类型的云进行区分和识别。
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