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极光是由带电粒子经磁层—电离层碰撞大气而产生的。面对形态各异、演变过程复杂的极光图像,对其合理分类为进一步探究日地电磁活动和能量耦合等空间物理问题奠定了基础。针对该问题,引入深度学习的方法,通过卷积神经网络模型自主表征极光特征并实现极光图像分类。该方法对2003年北极黄河站越冬观测的38 044幅和8 001幅典型极光图像分类正确率达93.17%和91.5%;自动识别2004—2009年观测数据的极光形态,4类极光时间分布规律与三波段激发谱能量分布基本一致。实验结果表明,基于卷积神经网络的极光表征方法,能有效实现极光图像的自动分类。 相似文献
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准确界定亚暴起始时刻是理解亚暴相关问题的关键.已有研究主要集中在两方面:一是从极光图像中人工挑选亚暴事件进行案例分析或统计分析来研究亚暴发生机制及亚暴期间的地磁环境;二是基于一些空间物理参数,如AE指数、SME(SuperMAG electrojet)指数、Pi2、正弯扰等,采用人眼判断或是模式识别的方法从中找出亚暴起始时刻.本文尝试采用模式识别的方法从紫外极光图像中自动地检测出亚暴膨胀期起始时刻.首先,将紫外极光图像通过网格化处理转换到磁地方时-地磁纬度(MLT-MLAT)直角坐标下,然后通过模糊c均值聚类方法提取亮斑,再考察亮斑强度是否增强、面积是否极向膨胀来判断是不是亚暴事件.本文方法在1996年12月-1997年2月这三个月的Polar卫星紫外极光图像上进行了实验验证.我们将检测到的亚暴起始时刻与Liou(J. Geophys. Res., 2010, 115: A12219)的人工标记进行了对比,并详细分析了与标记不一致的多检和漏检事件.本文提出的自动检测方法可以快速地从海量紫外极光图像中完成亚暴事件的初步筛选,方便研究人员进一步深入研究极光亚暴. 相似文献
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极光是太阳风能量注入到极区的指示器,从观测视野中准确分割出极光区域对研究极光演变如亚暴过程有非常重要的意义.本文基于全卷积神经网络提出了一种弱监督极光图像自动分割策略,数据标记时仅需指定极光区域的一个像素点即可,极大解决了机器学习人工标注数据的压力.首先利用简单单弧状极光图像训练一个初始分割模型Model 1,然后基于该模型,结合热点状和复杂多弧状极光图像获得一个增强的分割模型Model 2,最后对分割结果做进一步优化.本文对2003—2007年北极黄河站越冬观测的2715幅极光图像进行了分割,并和最新论文结果及人工标签进行了定量和定性比较,其中分割结果与人工标签的“交并比”高达60%,证明了本文方法的有效性. 相似文献
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极光卵的尺度大小与太阳风-磁层-电离层能量耦合过程紧密相关,准确预测其大小对空间天气研究和预报具有非常重要的意义.本文基于模糊c均值聚类算法,从Polar卫星紫外极光图像中自动提取极光卵边界数据(~1215000个赤道向边界点和~3805000极向边界点),统计分析其与太阳风等离子体、行星际磁场、地磁指数等之间的相关特性,并构建了以行星际、太阳风为模型参数(模型1)和以行星际、太阳风及地磁指数为模型参数(模型2)的2种极光卵边界多元回归模型.以模型预测的极光卵边界与实际极光卵边界之间的平均绝对误差作为模型评价标准,将本文预测模型与Carbary(2005)模型和Milan(2009)模型进行了对比.结果表明,模型2对极光卵极向、赤道向边界预测的平均绝对误差为1.55和1.66地磁纬度,优于Carbary和Milan模型(Carbary模型极向、赤道向边界的平均绝对误差为2.18和5.47地磁纬度,Milan模型极向、赤道向边界的平均绝对误差为1.71地磁纬度和1.90地磁纬度). 相似文献
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以《江苏省1∶500 1∶1 000 1∶2 000基础地理信息地形要素数据规范》为基础,制定了MDIGS数据向GIS数据的转换方案,通过Arc GISEngine和Teigha.net开发数据无损转换工具,实现了MDIGS平台DLG数据向ESRI平台Geo Database数据库自动、高效入库。 相似文献
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