基于时序栅格的海洋异常事件提取方法

发布时间：2017-12-17 01:25

  本文关键词：基于时序栅格的海洋异常事件提取方法

  更多相关文章： 海洋异常事件(MAE) 提取算法 栅格数据集 太平洋

【摘要】：海洋异常事件(Marine Abnormal Event,MAE)可为区域海气相互作用和全球气候变化研究提供重要的时空特征参考,具有重要的科学意义。鉴此,本文基于长时间序列的栅格数据集,提出了一种海洋异常事件时空提取算法(Marine Abnormal Event Spatio-Temporal Extraction Method,MAESTEM)。MAESTEM的核心步骤包括事件的时间维度提取、事件的空间维度提取和事件追踪。在时间维度提取方面,将每一个栅格像元作为一维时间序列,计算其平均值和标准差作为判断每个时刻是否异常的标准,并根据异常持续发生的时间长短来提取时间维度的海洋异常事件(Temporal MAE,TMAE)。在空间维度提取方面,利用空间邻域统计方法,统计栅格像元的空间邻域中属于TMAE的个数,并通过空间维度异常判断规则获取空间维度的海洋异常事件(Spatial MAE,SMAE)。利用时刻状态的SMAE的空间拓扑关系,根据事件前后时刻覆盖的空间区域是否重叠以及事件持续的时间长短,实现异常事件的追踪。最后,通过提取太平洋海域1993年1月至2012年12月的月均海面高度异常(Sea Level Anomaly,SLA)事件,验证了该算法的有效性和实用性。
【作者单位】： 山东科技大学测绘科学与工程学院;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室;海南省地球观测重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(41371385) 中国科学院青年促进会项目(2013113)
【分类号】：P73;P208
【正文快照】： 1引言bors,RSNN)的空间聚类算法,首先通过原始时间序列数据聚类减少数据大小和空间自相关,然后利用海洋异常事件(Marine Abnormal Event,MAE)extract Events算法从聚类的时间序列数据中提取异是指在特定的海洋区域内,海洋环境要素(如海洋常事件序列,最后进行关联模式挖掘[1]。

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