[发明专利]数据处理方法及装置

说明书

本申请提供一种数据处理方法及装置。数据处理方法，包括：获取第一识别模型；所述第一识别模型为基于第一观测数据和所述第一观测数据对应的冰水分类结果建立的模型；所述第一观测数据为卫星前一日采集到的观测数据；获取第二观测数据；所述第二观测数据为所述卫星当日采集到的观测数据；根据所述第一识别模型和所述第二观测数据确定所述第二观测数据对应的冰水分类结果。该方法用以提高海冰识别的准确度、时效性和效率。

技术领域

本申请涉及海洋监测技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

现有技术中，利用海洋卫星监测到的数据，可以对海冰进行识别，即识别出海洋中的海冰和海水。

在进行识别时，传统的方法需要利用外部数据(比如先验数据)作为输入，然后利用最大似然估计或贝叶斯方法等建立识别模型，该识别模型可用于对海冰进行识别。该种方法对外部数据的准确度要求较高，且外部数据的输入会降低时效性和效率；以及该识别模型并未考虑到观测数据的季节性变化，使得识别模型在不同季节不同月份的精度不一致，比如：若识别模型是基于冬天的数据构建的，则当其用于夏天的海冰进行识别时，准确度较差。

因此，现有的海冰识别方式的准确度、时效性和效率都较差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种数据处理方法及装置，用以提高海冰识别的准确度、时效性和效率。

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取第一识别模型；所述第一识别模型为基于第一观测数据和所述第一观测数据对应的冰水分类结果建立的模型；所述第一观测数据为卫星前一日采集到的观测数据；获取第二观测数据；所述第二观测数据为所述卫星当日采集到的观测数据；根据所述第一识别模型和所述第二观测数据确定所述第二观测数据对应的冰水分类结果。

在本申请实施例中，与现有技术相比，一方面，构建识别模型的基础为卫星每日采集到的观测数据，不需要依靠大量的外部数据输入，可以提高识别的时效性和效率。另一方面，对于当日的冰水分类结果，其对应的识别模型为基于前一日的观测数据和冰水分类结果所构建的模型，充分考虑到季节变化对识别模型的精度的影响，季节变更时，识别模型也会对应变更，避免观测数据的季节性变更导致识别模型无法准确识别的问题，能够提高识别模型的准确度。

作为一种可能的实现方式，所述获取第一识别模型包括：获取第一观测数据和所述第一观测数据对应的冰水分类结果；对所述第一观测数据进行预处理，获得预处理后的第一观测数据；根据所述第一观测数据对应的冰水分类结果确定所述预处理后的第一观测数据对应的分类标签；所述分类标签包括海冰和海水；根据所述预处理后的第一观测数据对应的分类标签和所述预处理后的第一观测数据建立所述第一识别模型。

在本申请实施例中，先对第一观测数据进行预处理，然后确定预处理后的第一观测数据对应的分类标签，以及根据预处理后的第一观测数据和其对应的分类标签建立第一识别模型，实现第一识别模型的有效构建。

作为一种可能的实现方式，所述根据所述第一识别模型和所述第二观测数据确定所述第二观测数据对应的冰水分类结果，包括：对所述第二观测数据进行预处理，获得预处理后的第二观测数据；将所述预处理后的第二观测数据输入到所述第一识别模型中，获得所述第二观测数据对应的冰水分类结果。

在本申请实施例中，由于第一识别模型在建立时的数据是经过预处理的观测数据，因此，在应用第一识别模型时，先将第二观测数据进行预处理后再输入到第一识别模型中，提高冰水分类结果的准确性。

作为一种可能的实现方式，所述对所述第二观测数据进行预处理，获得预处理后的第二观测数据，包括：去除所述第二观测数据中的陆地观测值，以及根据预设的观测数据范围去除无效观测值，获得预处理后的第二观测数据。