System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法及系统技术方案_技高网

一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法及系统技术方案

技术编号:41214194 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-09 23:36
本申请涉及一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法及系统,方法包括:根据待研究区域的岸线数据和风场数据,确立异常海洋锋面的目标水域范围;基于卫星遥感观测数据,采用双梯度阈值法,确定异常海洋锋面格点;根据所述异常海洋锋面格点的分布,基于等值线的形式,提取异常海洋锋面轮廓特征;其中,所述卫星遥感观测数据包括海表叶绿素a浓度(SSC)、海表温度(SST)、海表盐度(SSS)或者海表高度(SSH)要素中的一种或者多种。相比于传统海洋锋轴线的提取,本发明专利技术更关注异常海洋锋面轮廓特征的提取,以应对大规模卫星遥感观测数据的识别难度,并减少人为误差的可能性,显著提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及及遥感监测,特别是涉及一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法及系统


技术介绍

1、海洋锋面通常是指海洋要素剧烈变化的狭窄过渡带,表现在图像上具有弱边缘性的特点。传统的海洋锋面识别是关注海洋锋面的锋轴线,主要采用基于candy和数学形态、基于小波分析以及连接绝对梯度经线最大值等方法提取其锋轴线。其中,绝对梯度提取方法最为简便,适用于网格化数据。但是对于一些异常海洋锋面而言,锋轴线并不是最重要的信息。其中,穿刺锋面就是一种异常海洋锋面,表现为间歇性出现的特征,其尺度一般在百公里至几百公里,可以持续几天到几十天,显著增强了近岸海域离岸方向的水体交换。由于了解穿刺锋面离岸输运能力需要获取锋面的边界轮廓而非锋轴线,因此在除峰轴线外,还需要识别其边界轮廓信息。

2、目前针对穿刺锋面轮廓的识别方法主要依赖于肉眼观察,例如通过分析每8天平均等数量有限的海表叶绿素a浓度的卫星影像,经过人工观察然后手动描绘穿刺锋面的轮廓进行识别。但是,这种方法存在明显缺陷,首先是该方法需要先将卫星数据转化为图像,这涉及到庞大的计算量、高存储要求,导致成本高;其次是针对当前逐日更新的卫星遥感观测资料,该手动识别方法的工作量相当庞大,难以适应大数据量及实时监测的需求;最后是该提取方法依赖于人工操作,提取的轮廓线模糊与实际有一定的偏差,存在人为误差的风险,影响了穿刺锋面识别的准确性和可靠性。


技术实现思路

1、本申请提供了一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法及系统,通过研发异常海洋锋面识别算法,给出明确的异常海洋锋面识别判据,能够应对大规模数据的识别难度,提高识别效率,减少人为误差的可能性,提高工作效率。

2、第一方面,本申请提供了一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,该方法步骤包括:根据待研究区域的岸线数据和风场数据,确立异常海洋锋面的目标水域范围;基于卫星遥感观测数据,采用双梯度阈值法,确定异常海洋锋面格点;根据所述异常海洋锋面格点的分布,基于等值线的形式,提取异常海洋锋面轮廓特征;其中,所述卫星遥感观测数据包括海表叶绿素a浓度(ssc)、海表温度(sst)、海表盐度(sss)或者海表高度(ssh)要素中的一种或者多种。

3、第二方面,本申请提供了一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别系统,该系统包括:目标水域确定模块,用于根据待研究区域的岸线数据和风场数据,确立异常海洋锋面的目标水域范围;锋面格点确定模块,用于基于卫星遥感观测数据,采用双梯度阈值法,确定异常海洋锋面格点;锋面轮廓提取模块,用于根据所述异常海洋锋面格点的分布,基于等值线的形式,提取异常海洋锋面轮廓特征;其中,所述卫星遥感观测数据包括海表叶绿素a浓度(ssc)、海表温度(sst)、海表盐度(sss)或者海表高度(ssh)要素中的一种或者多种。

4、本申请至少具有以下优点:

5、本申请通过获取岸线数据和风场数据,得到异常海洋锋面的目标水域范围,针对得到的目标水域范围,基于卫星遥感观测数据,通过双梯度阈值法,确定异常海洋锋面格点,最后基于等值线的形式,提取异常海洋锋面轮廓特征,该方法相比于传统海洋锋轴线的提取,更关注异常海洋锋面轮廓线的提取,该提取方法设计简便,无需先生成图像,计算量低,能够应对大规模数据识别难的问题,尤其适用于处理高时空分辨率的卫星遥感观测数据,从而提高异常海洋锋面的识别效率,且可通过编码计算,无需依赖肉眼识别,从而降低了人为误差,有助于异常海洋锋面识别结果的稳定性和一致性。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据待研究区域的岸线数据和风场数据,确立异常海洋锋面的目标水域范围,包括:

3.根据权利要求2所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据所述风场数据,计算所述待研究区域上升流的发生月份和区域范围,包括:

4.根据权利要求2或3任意一项所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述基于所述上升流区域,得到所述异常海洋锋面的目标水域范围,包括:

5.根据权利要求4所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述基于卫星遥感观测数据,采用双梯度阈值法,确定异常海洋锋面格点,包括:

6.根据权利要求5所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据所述绝对梯度阈值T1和T2与要素的绝对梯度进行比较,得到异常海洋锋面格点,包括:

7.根据权利要求6所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据所述异常海洋锋面格点的分布,基于等值线的形式,提取异常海洋锋面轮廓特征,包括:

8.根据权利要求7所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据约束条件筛选所述等值线,得到异常海洋锋面轮廓线,包括:

9.一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别系统,其特征在于,包括:

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【技术特征摘要】

1.一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据待研究区域的岸线数据和风场数据,确立异常海洋锋面的目标水域范围,包括:

3.根据权利要求2所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述根据所述风场数据,计算所述待研究区域上升流的发生月份和区域范围,包括:

4.根据权利要求2或3任意一项所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于,所述基于所述上升流区域,得到所述异常海洋锋面的目标水域范围,包括:

5.根据权利要求4所述的异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:王鼎琦徐腾飞潘海东李淑江魏泽勋
申请(专利权)人:自然资源部第一海洋研究所
类型:发明
国别省市:

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