基于卫星测高数据的海洋中尺度涡流动态特征检测

       摘要: 为了最终实现对海洋中尺度涡流(简称中尺度涡)的自动采样,首先应该发展中尺度涡动态特征识别技术.本文基于SLA(Sea Level Anomaly)数据,实现了对中尺度涡动态特征的检测算法.主要内容是制定了一个判别相邻两组SLA数据中的涡流,是否为同一涡流子在不同时刻的状态的标准,即判别下一时刻SLA数据中是否存在涡流是由上一时刻确定的被检测涡流演化而来的.通过确定这种进化关系,可以得到被检测涡流的一系列动态状态信息,例如:面积变化速率、中心移动情况以及其他情况.本算法的计算量不大,从而可以应用到实时涡流跟踪的环境中.值得注意的是,本文中的算法不仅仅局限于应用SLA数据,SSH(Sea Surface Height)等大部分反映海洋高度的数据也可以使用.

作者:
赵文涛 俞建成 张艾群 李岩
单位:
中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中国科学院大学,北京100049 中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳,110016
出处:
《海洋学研究》
刊期:
2016年第34卷第3期
基金:
国家自然科学基金资助

基于卫星测高数据的海洋中尺度涡流动态特征检测

摘要:为了最终实现对海洋中尺度涡流(简称中尺度涡)的自动采样,首先应该发展中尺度涡动态特征识别技术.本文基于SLA(Sea Level Anomaly)数据,实现了对中尺度涡动态特征的检测算法.主要内容是制定了一个判别相邻两组SLA数据中的涡流,是否为同一涡流子在不同时刻的状态的标准,即判别下一时刻SLA数据中是否存在涡流是由上一时刻确定的被检测涡流演化而来的.通过确定这种进化关系,可以得到被检测涡流的一系列动态状态信息,例如:面积变化速率、中心移动情况以及其他情况.本算法的计算量不大,从而可以应用到实时涡流跟踪的环境中.值得注意的是,本文中的算法不仅仅局限于应用SLA数据,SSH(Sea Surface Height)等大部分反映海洋高度的数据也可以使用.

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