云是大气中水和能量循环的重要部分。它在天空中所表现出的稳定程度、水汽状况、高度和厚度,都是预测未来天气的关键性特征之一。因此,对云的观测有着重要的意义。近年来,数字图像采集设备已经拥有了长足的发展。国内外涌现了许多地基云全天空观测设备,数字地基云云图的数量日益庞大,足以形成规模庞大的云图图像集。在云图图像集中查找和浏览特定类型的云图成为一种需求。使用传统手工方式浏览云图,耗时耗力,效率不高。因此,基于内容的数字地基云图检索系统就有了很强的应用需求。本文借鉴传统基于内容的图像检索技术,结合主题模型理论,研究数字地基云图的特征表示和其检索建模方法,主要工作包括：1)本文提出了原子云图的概念和一种新的基于词袋模型的云图检索方法,原子云图是指对云图图像进行分割后抽取局部图像特征,对特征进行无监督分类从而形成的基础特征图。新的检索方法在原子云图概念的基础上,应用BoW框架以及经典文本搜索引擎的倒排索引技术实现。实验结果表明,该方法的检索性能优于传统的图像检索方法。2)本文提出了一种新的基于主题模型的云图检索方法,该方法基于BoW框架,针对已经生成视觉单词的图像进行主题模型建模,抽取图像和各个隐性主题之间的相关性向量,最后进行相似度比较返回最相似的若干图像。实验结果表明,该方法的检索性能优于基于BoW的图像检索方法。3)本文设计并实现了一个在线图像检索实验平台,主要包括总控程序、特征抽取、视觉单词、检索建模、检索网站、检索性能评测程序等模块。