基于梯度数据的远海日变处理方法_徐广袖
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011235234.6(22)申请日 2020.11.08(71)申请人 上海海洋大学地址 201306 上海市浦东新区沪城环路999号(72)发明人 韩震 张雪薇 周玮辰 (74)专利代理机构 上海申浩律师事务所 31280代理人 张洁(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于遥感数据的多层ConvLSTM海表面温度预测计算方法(57)摘要本发明公开了一种基于遥感数据的多层ConvLSTM海表面温度预测计算方法,属于海洋遥感技术领域,本发明结合了卷积神经网络和循环神经网络的特点,能有效处理时间序列遥感数据的批量性问题,预测海表面温度季节性和年度长期趋势,并通过时间信息来展示空间信息要素,预测未来海表面温度在周期变化下的空间特征。
方法包含如下步骤:接收卫星海表面温度遥感数据;遥感数据预处理;将归一化后的值作为生成器的标签值;建立样本生成器;随机选取生成器中的数据进行训练。
海表面温度遥感数据时间序列长,本发明基于遥感数据预测海表面温度的方法,能有效处理时间序列遥感数据的批量性问题,预测海表面温度季节性和年度长期趋势。
权利要求书2页 说明书4页 附图6页CN 112541613 A 2021.03.23C N 112541613A1.一种基于遥感数据的多层ConvLSTM海表面温度预测计算方法,其特征在于,包含如下步骤:步骤100,接收卫星海表面温度遥感数据;步骤101,遥感数据预处理,数据按时间排列删除闰日,创建一年中的每一天的时间序列并对总体的海表面温度数据进行归一化处理,公式如下:其中,x normalizatin 为海表面温度数据0‑1内归一化的值,Max为时间步长内海表面温度的最大值,Min为时间步长内海表面温度的最小值,x为时间步长内海表面温度的每日网格数据值;步骤102,将归一化后的值作为生成器的标签值,使得标签值符合测量月份的空间维度特征,同时也保证时间特征内其他月份的精度值;步骤103,建立样本生成器;步骤104,随机选取生成器中的数据进行训练;步骤105,利用Keras建立多层卷积长短记忆神经网络模型(ConvLSTM);优化器使用Tensorflow内置Keras自带的keras.optimizers.Adam,Adam是自适应矩估计,在训练过程中Adam会根据一阶矩估计和二阶矩估计动态调整参数的学习率,以获得最佳的训练结果,训练的停止方式使用早停策略,早停策略可以有效地防止过拟合现象,ConvLSTM模型采用门结构控制信息流动,权重一部分放到了卷积核内,一部分放入循环层的循环核。
海洋温跃层分析方法比较江伟;邢博;楼伟;连仁明【摘要】比较了垂直梯度法、曲率极值点法和拟阶梯函数法提取温度跃层信息的异同,结果表明:采用曲率极值点法和拟阶梯函数相结合的方法,能够给出较为准确的跃层上下界面位置,即跃层上界选用曲率极值点法和拟阶梯函数法确定跃层上界的最大值,而跃层下界则选用拟阶梯函数的结果.同时利用再分析资料初步诊断分析了西北太平洋冬季、春季、夏季、秋季温度跃层特征信息分布演变特征.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2016(033)003【总页数】9页(P41-49)【关键词】温跃层;垂直梯度法;曲率极值点法;拟阶梯函数法【作者】江伟;邢博;楼伟;连仁明【作者单位】海军海洋水文气象中心,北京100161;海军海洋水文气象中心,北京100161;海军海洋水文气象中心,北京100161;海军海洋水文气象中心,北京100161【正文语种】中文【中图分类】P731.24跃层是海洋中重要的物理现象,针对所研究的物理量不同,海洋中的跃层可分为温度跃层、密度跃层、盐跃层、声跃层等。
海洋跃层的空间分布和季节变化与水团垂直边界的划定息息相关。
声信号是海洋中重要的通信媒介,声速的铅直分布特征对于水中通讯、水中目标探测具有重要的意义。
而海洋密度场结构直接决定着声速剖面,密度跃层是海洋密度结构的重要且典型的分布特征。
比较海洋跃层诊断分析方法,研究跃层的深度、厚度和强度及其时空演变特征,对于深入研究海洋跃层的形成和演变机理具有重要的科学意义,同时科学合理诊断分析跃层结构特征,有利于水中通讯、水下目标探测活动的开展,对海洋渔业、海上军事活动具有实际应用价值。
国外研究者早在20世纪60年代就开展了海洋温度结构方面的研究工作,比如Turner等[1]利用室内实验与理论分析相结合的方法研究了季节温跃层的形成和维持,Gill等[2]利用实测资料对季节跃层模型进行了检验,着重分析了动力混合和对流混合对上层温度结构的影响。
摘要珠江口水域作为“21世纪海上丝绸之路”的重要节点,是中国国家安全的天然屏障与战略通道。
AIS(Automatic Identification System)数据包含了大量的船舶信息和航行时空信息,是进行区域水上交通态势评估的重要数据。
基于AIS 数据,挖掘船舶在珠江口水域的水上交通特征,为优化水域运输网络、提高运输效率、打击水上犯罪及预防交通事故等提供理论支持。
当前研究主要强调水上交通的空间特征,大多忽略了水上交通的时间特征,且鲜有对珠江口水域船舶轨迹时空特征、轨迹异常检测及港口空间信息等方面进行挖掘。
为此,本文基于AIS数据,利用时空划分、线密度分析、矩阵分解、GIS技术、聚类分析及复杂网络等计算机技术和方法,分析了珠江口水上交通时空特征,识别了水域重点区域,检测了离群轨迹点,分析了港口的层次结构。
主要内容及结论如下:(1)水上交通时空特征挖掘及可视化。
基于时空划分、线密度分析、时空统计分析及矩阵分解等方法分析水域交通时空特征。
研究发现:一级航道有1条,二级航道有3条。
按航线数量将各区域划分为繁忙区、较繁忙区和不繁忙区;按航线量变化曲线将各区域划分为双峰型、单峰型和平稳型;按航线量随时间变化情况将各区域划分为全天繁忙型、晚上繁忙型和上午繁忙型。
(2)重点区域识别及轨迹异常检测与可视化。
基于层次聚类及DBSCAN聚类等算法挖掘重点区域及检测异常轨迹。
研究发现:大型港口、出海/入海口为重要区域;不同船舶类型的停泊点的空间分布主要受该区域的自然环境、地理位置及经济发展水平影响;利用聚类算法能有效检测到离群轨迹点,及时找出空间位置及船速异常的船舶。
(3)港口空间信息挖掘。
基于复杂网络分析港口空间信息。
研究发现:港口度,点强度及中心性值均较大为香港港、广州港,较小的为珠海港、虎门港及佛山港等;珠江口水域港口可划分为五个层次,香港港、广州港及深圳的蛇口港处于第一层次,是珠江口的枢纽港,且不同层次港口的中心性差距明显。
2016年第21期信息与电脑China Computer&Communication计算机工程应用技术对灰度梯度法检测海洋锋的改进肖 迪(1.武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079;2.91388部队,广东 湛江 524022)摘 要:在基于温度梯度检测海洋锋的方法中引入形态学灰度重构算法对温度梯度计算结果进行处理,利用形态学与形状无关的特点和方向性灰度重构对灰度脊线的增强和延展作用,解决传统算法在锋像素连接阶段引入人为误差的不足,试验结果显示该算法能有效提取出不同尺度的海洋锋,对小尺度、弱梯度、复杂形状的锋有较好的检测效果。
关键词:海表温度;梯度;灰度重构中图分类号:TP751 文献标识码:A 文章编号:1003-9767(2016)21-097-041 引言海洋锋是海洋中特性明显不同的两种或几种水体之间的有明显水平梯度的狭窄过渡带,可以广泛应用于海洋渔业、环境保护、海难救助、海洋倾废、水声技术利用等方面[1]。
传统的海洋探测技术(船测、浮标等)成本较高,而通过遥感数据分析海洋锋成为了海洋遥感的重要研究内容之一。
20世纪70年代以来,国内外对基于海表遥感影像的锋检测研究已取得了很大的进展。
主流算法包括:灰度梯度法、灰度直方图法[2]、信息熵法[3]。
Ullman等[4]将灰度直方图法和灰度梯度法的检测结果与船舶实测数据进行了对比;Chang等[5]对比了灰度直方图法和信息熵法应用于美国东北沿岸海面的锋检测效果;Belkin等[6]设计了新的滤波器,使用温度梯度算法检测小尺度海面温度锋和叶绿素浓度锋;John等[7]利用Canny算子对噪声的抑制作用,使用温度梯度算法较好提取出不同尺度的海洋锋信息。
国内有关研究不多,薛存金等通过小波多尺度分析特性[8]和形态学梯度理论[9]对海面锋进行了各尺度信息的提取,石汉青[10]等使用Canny 算子计算温度梯度,利用形态学对经Canny算子检测出来的海洋锋进行连接、细化。