基于卫星测高数据的海洋中尺度涡流动态特征检测

发布时间：2018-08-16 14:49

【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。
[Abstract]:In order to realize the automatic sampling of ocean mesoscale eddy, it is necessary to develop the dynamic feature recognition technique of mesoscale vortex. Based on SLA (Sea Level Anomaly) data, a mesoscale eddy dynamic feature detection algorithm is implemented in this paper. The main content is to establish a standard to judge whether the eddy current in two adjacent groups of SLA data is the same eddy current at different times. That is to say, the existence of eddy current in SLA data at the next moment is evolved from the detected eddy current determined at the last moment. By determining this evolutionary relationship, a series of dynamic state information of the detected eddies can be obtained, such as the rate of area change, the movement of the center, and other conditions. The computation of this algorithm is small, so it can be applied to the environment of real-time eddy current tracking. It is worth noting that the algorithm in this paper is not only limited to the application of SLA data, such as SSH (Sea Surface Height) and most of the data reflecting ocean height can also be used.
【作者单位】： 中国科学院沈阳自动化研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(61233013)
【分类号】：P731.2;P715.6

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本文编号：2186304