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海洋锋是重要的中尺度海洋现象,具有数据量小、目标小、弱边缘等特性。针对实际检测任务中弱边缘、小目标海洋锋的检测精度低、错检及漏检率高等问题,融合scSE (spatial and channel Squeeze&Excitation)空间注意力模块构建了一种改进的Mask R-CNN海洋锋检测模型。该方法首先对Mask R-CNN骨干网络结构进行改进,采用scSE模块引导的ResNet-50网络作为特征提取网络,通过加权策略对图像通道和空间位置进行特征突出,提升网络对重要特征的提取能力;其次,针对海洋锋目标边缘定位不准确的问题,引入IoU boundary loss构建新的Mask损失函数,提高边界检测精度。最后,为验证方法的有效性,从训练数据和实验模型上,分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比传统Mask R-CNN、YOLOv3神经网络及现有Mask R-CNN改进网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的强、弱海洋锋检测效果最好,定位准确率（IoU,Intersection-over-union））及检测精度（mAP,Mean Average Precision）均达0.... 相似文献
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渔场资源与位置的变动由空间与环境因子共同驱动,远洋渔场时空演变信息的精准预测是远洋捕捞的关键支撑。该研究考虑渔业生产统计数据,并兼顾同期海洋环境数据包括海表面温度（Sea surface temperature, SST）、海表面盐度（Sea surface salinity, SSS）、初级生产力（primary productivity, PP）和溶解氧浓度（dissolved oxygen concentration, O2）,提出了一种融合卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）和卷积神经网络（CNN）的渔场时空分布预测模型。首先对时空因子进行编码,提取高层时空特征;其次采用CNN提取海洋环境变量的抽象特征,并基于ConvLSTM提取渔业数据的时空特征,最后融合高层时空关联信息对渔场时空演变趋势进行预测。以1995－2018年太平洋海域的延绳钓生产数据对模型进行验证,模型的根均方误差为0.1036,实验对比发现较传统渔场预报模型的预测误差降低15%~40%,预测的高产渔区与实际作业的高渔获量区匹配度高。该研究构建的渔场时空预测模型能够准确地预测出太平洋长鳍金枪鱼的时空分布,为太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓渔业提供科学参考依据。 相似文献
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台风轨迹的准确预测对于减少台风灾害及风险评估意义重大。本文提出了一种基于双注意力机制的台风轨迹预测模型(Dual-Attention-Encoder-Decoder),首先根据台风轨迹数据计算台风轨迹的变化曲率,将台风曲率序列与台风轨迹序列一同作为预测模型的特征输入,充分考虑了台风轨迹中隐藏的转向、偏折信息;然后构建双注意力机制增强的编码器-解码器网络(Encoder-Decoder)作为预测模型,利用特征注意力机制和时间注意力机制分别对模型输入和隐藏状态进行权重分配,能够学习输入特征和预测目标之间的关系,并且有效解决编码器-解码器结构对过长序列预测的性能下降问题,编码器和解码器均采用LSTM网络,能够存储长时间依赖并且收敛性好,不易发生梯度消失或爆炸;最后,本文使用1949—2017年中国气象局提供的西北太平洋台风最佳路径数据集,将DA-Encoder-Decoder模型与BP、SVR、LSTM、ELM等模型进行对比,分别对24 h、48 h、72 h台风轨迹进行预测。结果表明:DA-Encoder-Decoder模型的均方根误差和实际误差距离指标均优于其他四种预测方法,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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如何发现多要素海洋环境时序数据中蕴含的由自然现象导致的异常模式,进而实现对海洋事件发生的有效预测,是一个亟待解决的问题。本文提出了一种面向海洋环境时序数据异常模式挖掘的多视图协同可视分析方法,首先计算出多要素数据间的相似性矩阵,通过多维标度法(Multi-Dimensional Scaling, MDS)投影降维,将投影结果通过密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）生成时序MDS聚类视图,表达多要素数据的时序特征,用于发现多要素叠加后的异常模式;其次,再基于相似性矩阵计算每个要素熵值,生成与时序MDS聚类视图对应的多要素信息熵视图,表达每个要素在时序上的不确定性,用于确定不同要素对异常模式的贡献度;最后,针对异常模式,提供由对应原始数据投影生成的焦点平行坐标视图,进一步的分析要素之间的相关性强弱和数据内部具体的变化趋势。将本文方法应用于东山台站（23.9N、117.5E）、遮浪台站（22.6N、115.5E）附近海洋数据,发现数据由台风造成的异常模式和要素之间的相关性,证明本文提出的多视图可视分析方法的有效性,方法具备发现多要素时序数据蕴含的异常模式的能力。 相似文献
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