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针对海洋中尺度涡现象,提出一种基于海平面高度异常数据(SLA)的中尺度涡泛克里金提取算法。该算法运用变差函数工具计算SLA变差场,定义为广义振幅场,再利用泛克里金插值消除数据虚警和噪声,借助广义振幅场与实际振幅的关系通过少数几条特征等值线实现涡旋及其属性的提取。选取北太平洋作为实验区,采用2012年4月的4期SLA进行了中尺度涡的定量提取、分析,共提取出841个中尺度涡(含3个多核涡),包含450个气旋涡和391个反气旋涡;与其他遥感提取方法的对比显示北太平洋中尺度涡的成功检测率接近90%,过度检测率小于20%。结果表明:(1)算法具有省时高效性,通过对SLA场的重构创建广义振幅场,避免了等值线筛选过程,相对于海面高度闭合等值线等其他遥感方法具有判据简单及提取速度快的特性;(2)可靠性好,能够通过推导得出的特征等值线确保稳定的提取准确度;算法建立在发展成熟的等值线提取方法之上,并且有变差函数与泛克里金法的理论支撑;(3)自适应性强,可以对任意海区进行实时的涡旋检测和提取,并且除振幅值统计资料及必要基础数据外无需依赖其他辅助性数据。 相似文献
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噪声去除一直是基于卫星高度计资料的海洋中尺度涡提取研究的难点和热点,然而无论是卷积滤波器还是信息滤波器都存在对海面高度异常（SLA）数据的局部过处理现象。鉴于此,本文提出一种基于包络面去噪的海洋中尺度涡提取方法。该算法可利用分离层内的信息稳定性和层间的信息完备性,很好地改进了卷积运算没有考虑局部噪声的不足,进而有效地提高去噪能力。其具体流程为：首先,对初始化的原始数据场进行上下包络面构造,形成原始数据子场;然后,根据子场内部和子场间的稳健性,把原始数据场转换为子场集合;其次,利用子场极差和标准差,对子场集合进行信息重组,形成噪声去除后的信息场;最后,利用去噪后的信息场数据,采用Winding-Angle（WA）和泛克立金中尺度涡提取算法在西北太平洋进行对比验证实验。实验结果表明,本文提出的方法较前人的方法有较大的提升,准确率为91.23%,取得了较好的应用效果。 相似文献
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