【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于日冕物质抛射检测，具体涉及一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法。
技术介绍
1、日冕物质抛射，是一种强烈的空间天气现象，一种日冕物质从太阳日冕层向行星际空间抛射的现象。由于日冕物质抛射含有巨大的速度和能量并且与背景太阳风在磁场、速度、温度上的差异，日冕物质抛射在行星际空间传播时会引起太阳风扰动，严重时可以引起磁暴的极端空间天气，这些会导致太空中的卫星故障和数据丢失、地面电力系统崩溃及短波通信中断等。为了预防日冕物质抛射对人类生活的影响和伤害，实现对日冕物质抛射的检测来对日冕物质抛射进行预警是非常有价值的。
2、一种智能化日冕物质抛射事件观测方法(cn103487844a)，该观测方法包括：a、开启日冕物质抛射观测系统，根据观测系统的参数实时采集获取图像数据，并存于内存中；b、获取差分图像，并判断是否有日冕物质抛射事件发生，若有日冕物质抛射事件发生则执行步骤c；若无日冕物质抛射事件发生，则执行步骤e；c、报警并调整图像的观测模式；d、判断是否有晕状日冕物质抛射事件发生，若有晕状日冕物质抛射事件发生则再次报警；并执行步骤e；e、采集图像数据并存入硬盘中。
3、目前日冕物质抛射检测方法，在对日冕物质抛射现象进行检测时，不能够对日冕物质抛射现象前日冕层的变化进行检测，而出现对日冕物质抛射现象预测不准确，因此需要设计一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，以
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，包括以下步骤：
3、s1.图像处理：将日冕仪所记录的图片进行预处理，对图片的灰度、色度、角度进行处理和渲染；
4、s2.记录现象：当发现太阳表面出现异常抛射时，对异常现象的图片进行记录，并对物质抛射前后的图片进行记录；
5、s3.提取图片：对太阳表面发生物质抛射时的图片进行锁定，并放大该区域，截取物质抛射特征图；
6、s4.光谱分析：对抛射物质进行光谱分析，分析抛射物质的温度、高度、速度、加速度、质量和方向；
7、s5.区域时间检测：对抛射前日冕层和抛射后日冕层的变化进行持续观察，并对观察结果进行记录；
8、s6.成因检测：在对抛射前日冕层进行观察时，对日冕层亮度的变化进行记录，并对亮度异常区域进行记录，并分析亮度异常成因，并结合以往数据分析日冕物质抛射的种类；
9、s7.后续影响：根据s3中对物质的分析和抛射的方向，对日冕物质抛射的影响进行计算；
10、s8.影响评估：计算系内行星移动轨迹，并根据抛射的角度和温度计算日冕物质抛射对行星造成的影响，在影响评估的过程中应结合以前的记录；
11、s9.持续记录：对物质抛射区域进行持续观察，观察日冕物质抛射后对太阳风和物质抛射区域亮度、温度的影响；
12、s10.生成报告：根据图片和分析结果，记录该次日冕物质抛射现象及影响。
13、优选的，所述s4中，在对太阳温度和抛射物质温度进行计算时，应观察其电磁波形状，并带入到普朗克黑体辐射定律中对抛射的物质的温度进行计算。
14、优选的，所述s1中，在对图像进行处理时，应对抛射发生前、抛射发生时和抛射发生后的图片进行处理。
15、优选的，所述s3中，在对图片进行提取时，应对日冕物质抛射区域的不同角度进行提取，并提取出完整的日冕抛射现象图片。
16、优选的，所述s5中，在抛射发生后，应对抛射区域的温度进行持续的光谱检测。
17、优选的，所述s8中，应对行星移动路线进行预测，并着重对水星、金星和地球的移动路线进行预测，判断日冕物质抛射对地球造成影响。
18、优选的，所述s6中，应结合太阳表面活动进行成因的检测。
19、优选的，所述s9中，在对物质抛射后的日冕进行监测时，应对抛射区域的亮度和温度进行持续检测，并结合太阳风影响。
20、优选的，所述s4中，在对抛射物质的速度进行分析时，应结合太阳风和太阳与地球的距离进行分析。
21、优选的，所述s7中，在对物质抛射后的影响进行分析时，需要结合行星磁场以及抛射物质的温度、速度和质量进行分析和判断。
22、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
23、1.本专利技术通过设置的成因检测、区域时间检测和影响评估，能够在使用时对日冕物质抛射现象进行更加细致的分析，能够对日冕活动的成因和影响进行分析，有利于对日冕活动的数据进行收集，有利于提高对日冕物质抛射现象的预测的准确性。
24、2.本专利技术通过设置的生成报告，能够对单次日冕物质抛射现象进行记录，能够方便工作人员了解该次日冕活动，便于在后续对不同日冕物质抛射现象进行检测。
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1.一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S4中，在对太阳温度和抛射物质温度进行计算时，应观察其电磁波形状，并带入到普朗克黑体辐射定律中对抛射的物质的温度进行计算。
3.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S1中，在对图像进行处理时，应对抛射发生前、抛射发生时和抛射发生后的图片进行处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S3中，在对图片进行提取时，应对日冕物质抛射区域的不同角度进行提取，并提取出完整的日冕抛射现象图片。
5.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S5中，在抛射发生后，应对抛射区域的温度进行持续的光谱检测。
6.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S8中，应对行星移动路线进行预测，并着重对水星、金星和地球的移动路线进行预测，判断日冕物质
7.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S6中，应结合太阳表面活动进行成因的检测。
8.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S9中，在对物质抛射后的日冕进行监测时，应对抛射区域的亮度和温度进行持续检测，并结合太阳风影响。
9.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S4中，在对抛射物质的速度进行分析时，应结合太阳风和太阳与地球的距离进行分析。
10.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述S7中，在对物质抛射后的影响进行分析时，需要结合行星磁场以及抛射物质的温度、速度和质量进行分析和判断。
...【技术特征摘要】
1.一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述s4中，在对太阳温度和抛射物质温度进行计算时，应观察其电磁波形状，并带入到普朗克黑体辐射定律中对抛射的物质的温度进行计算。
3.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述s1中，在对图像进行处理时，应对抛射发生前、抛射发生时和抛射发生后的图片进行处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述s3中，在对图片进行提取时，应对日冕物质抛射区域的不同角度进行提取，并提取出完整的日冕抛射现象图片。
5.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：所述s5中，在抛射发生后，应对抛射区域的温度进行持续的光谱检测。
6.根据权利要求1所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：向南彬，蔡云芳，邓林华，向永源，徐永华，
申请(专利权)人：中国科学院云南天文台，
类型：发明
国别省市：
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