随着卫星遥感技术的发展,利用信息处理技术对卫星云图作相关的信息提取和处理已经成为当下最主要的手段之一。卫星云图中包含了遥感成像中信息最多的数据源之一,利用图像处理的方法分析并提取有用的云图信息,从而判断天气形势和大气变化的情况,成为了天气预报界的主流工作模式。因此,对卫星云图的信息进行合理的处理、分析及应用,已经成为卫星云图信处理的主要研究方向。经过前人的研究总结得出：灰度共生矩阵能够使得图像的灰度统计规律得到充分的发挥,而小波分析方法能够使得图像的多尺度特征得到较好的发挥,本文从多尺度的角度出发,提出了基于小波的尺度共生矩阵纹理提取的新方法。先利用小波变换对图像进行多尺度分解,得到不同云类各个尺度小波高频与低频图,然后对多尺度图像进行灰度共生矩阵纹理提取进而对其进行组合,形成一个特征向量,最后对纹理图像进行分类。本论文的主要研究成果如下：(1)从灰度共生矩阵纹理分析方法、小波变换技术的分析方法入手,结合这两种方法,提出了利用小波尺度共生矩阵纹理分析方法对卫星云图进行纹理特征提取。(2)针对卫星云图的分类,选择适当的核函数、训练算法,提出了多类SVM (Support Vector Machine)模型,在多尺度纹理特征提取的基础上,将这些纹理特征参与多类支持向量机分类从而实现对不同的云类进行分类。(3)从工程实践方面入手,对系统整体的设计框架以及各个功能模块进行了阐述,结合尺度共生矩阵和多类支持向量机的研究成果,设计并实现了“卫星云图云分类软件系统”。