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海洋内波在海洋活动中扮演重要角色。海洋内波研究对我国海洋科学的理论研究、海洋资源的保护、开发和利用以及海洋军事等方面均具有重要意义。为了及时发现海洋内波的发生地点以及对海洋内波参数进行定量分析, 本研究基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)影像中内波明暗条纹的边界特性, 提出了一种集成的海洋内波检测算法: 主要运用列分离邻域处理和Canny算子边缘检测算法对条纹进行检测, 并利用海洋内波的轮廓长度、面积比值及传播方向三个特征对条纹进行筛选, 并将该算法应用于南海发生的多起海洋内波, 以验证算法的鲁棒性和适用性。研究结果表明, 该算法能够较好地识别出海洋内波的明暗条纹, 不仅能够除去非内波条纹的轮廓, 而且能够去除一些细小且不明显的内波条纹轮廓。利用余弦函数逐像素地对识别后的条纹进行拟合, 然后根据拟合结果找出明暗条纹所在位置以及相邻明暗条纹之间的间距, 从而判定出内波发生的位置。 相似文献
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经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)是反演海洋内波参数的有效方法之一,但由于EMD存在模态混叠等问题,对海洋内波进行参数反演时会产生一定误差。相比较于EMD,变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够有效地抑制模态混叠现象。为了更好地对海洋内波进行参数反演,提出了一种基于VMD对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)遥感图像中的内波参数进行自动反演的方法。该方法先对SAR图像进行Canny处理,获取图像中的内波条纹信息,再根据内波传播方向自动选取灰度剖面;然后利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)信号特征自适应分解模态函数的特点,再将分解得到的有效模态数作为VMD中参数K的参考值;最后利用VMD分解后的数据进行内波参数反演。试验结果表明:通过对Canny预处理后的条纹信息进行灰度剖面自动选取,解决了人为选取剖面所可能导致的误差;通过对剖面信号进行VMD处理不仅解决了EMD模态混叠的问题,成功地反演出内波的前导波振幅,而且所反演的结果与EEMD反演参数以及实测资料数据吻合得很好。 相似文献
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