太阳黑子自动识别与特征参量自动提取

发布时间：2024-03-06 02:51

　　日面上黑子数目反映了太阳活动水平的高低.黑子形态的复杂性和磁场的非势性与太阳活动爆发密切相关.随着高时空精度的太阳观测数据量的急剧增长,快速准确地自动识别日面上的黑子以及对黑子群特征自动提取已成为太阳活动预报的现实需求.本文针对SDO/HMI的活动区白光数据,利用数学形态法开展黑子自动识别研究,并在黑子识别基础上对黑子群的面积和黑子数进行了计算.通过对利用2011-2017年HMI活动区数据计算得到的黑子群面积和黑子数与NOAA/SWPC发布的活动区相应参量进行比较,发现本文计算结果与SWPC发布数据的变化趋势基本一致,相关性较好.其中黑子群面积的相关系数为0.77,黑子数的相关系数为0.79.研究结果表明,利用本文方法对SDO/HMI数据进行处理,能够得到高时间分辨率的黑子群特征参量,可为太阳活动预报提供及时准确的输入.

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【部分图文】：

图１?２０１７年８月２７日００：００ＵＴ活动区ＡＲ２６７１??图像（ＳＤＯ／ＨＭＩ）??

李令等：太阳黑子自动识别与特征参量自动提取??３１７??消除日面边缘临边昏暗的影响．图１（ｂ）为２０１７年８??月２７日００：００ＵＴ活动区ＡＲ２６７１去除临边昏暗效??应后的结果，可以看出日面背景Ｈ经较为均匀．??２黑子的识别与参量计算??关于黑子自动识别已经发展了较多的方法［....

图３活动区ＡＲ２６７１灰度阈值等值线??Ｆｉｇ．?３?Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｃｏｎｔｏｕｒ?ｏｆ?ＡＲ２６７１??

??Ｗ万分之一）；Ａｓ为测量的活动区实际面积：，率位ｍ２；??丑为太阳半径（单位ｍ）；?ｐ为黑子群到日面中心的角??距离；Ｓ为黑子群的日面纬度，ｉ为黑子群的日面经??度，为视线中日面中心经度．利用式（１）计算得??到２０１７年８月１７日００：００ＵＴ活动区ＡＲ２６７１?（见??图....

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图１１自动识别出的活动区ＡＲ２１９２的黑子区域??Ｆｉｇ．?１１?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａｕｔｏｍａｔｉｃ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??

３２２??２３?Ｏｃｔ．?２０１４，?００：００?ＵＴ??图１１自动识别出的活动区ＡＲ２１９２的黑子区域??Ｆｉｇ．?１１?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａｕｔｏｍａｔｉｃ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??ｏｆ?ＡＲ２１９２?ｓｕｎｓｐｏｔ??出来，这导致所得结果偏低．图ｉｉ为对活动区??ＡＲ....

本文编号：3920435