[发明专利]海洋温度锋的特征参数提取方法和装置

说明书

本发明提供了海洋温度锋的特征参数提取方法和装置，包括：获取SST数据，将SST数据进行高斯滤波处理，得到滤波后的SST数据；将滤波后的SST数据通过Sobel梯度算法，得到温度场的梯度幅值和梯度方向；将温度场的梯度幅值和梯度方向通过Canny边缘检测算法，得到锋面二值化图像；将锋面二值化图像通过锋面边缘跟踪算法，确定每条锋面的方向，可以确保锋面定位的准确性；根据每条锋面方向将端点处于预设范围内的锋面进行连接，得到新的锋面二值化图像，可以确保锋面的连续性；根据新的锋面二值化图像对锋区进行特征提取，可以避免出现破碎锋面。

技术领域

本发明涉及海洋环境技术领域，尤其是涉及海洋温度锋的特征参数提取方法和装置。

背景技术

海洋锋面是性质明显不同的水团或水系间的分界面，在海洋锋面处对应有水文要素(如温度、叶绿素浓度、盐度、密度、颜色和速度等)的急剧变化，从而形成水文要素的高梯度区域。所以海洋锋面与海洋能量交换、物质输送、海洋生态系统和渔业资源分布密切相关。因此准确快速识别诊断海洋锋面对水下通信、舰船安全和海上搜救等领域具有重要意义。

目前，海洋锋诊断模型根据锋面检测方法的不同，主要采用梯度法、直方图分析法和传统Canny边缘检测法进行检测。

梯度法是根据设定的温度空间梯度的阈值来进行海洋锋诊断识别，是诊断锋区位置最常用的方法，具体为：计算研究区域内各点的温度梯度，并根据经验选取某一温度梯度作为临界值；如果选取的温度梯度大于临界值，则将该点作为锋点。梯度法中选取的临界值可能不适用于不同区域和季节的锋面，并且容易受数据精度和误差(噪音)的影响；采用梯度法得到的锋面往往是锋区状态而不是锋线结构，不利于锋面位置的研究。

直方图分析法适用于高背景噪音下的弱海洋锋检测。传统Canny边缘检测法中，海洋水文要素图像的弱边缘特征使得一些较弱的边缘信息被剔除，从而导致锋面提取结果连续性不佳，出现较多的破碎锋面。

综上，采用上述传统的海洋锋检测方法，无法兼顾锋面定位的准确性和锋面的连续性，无法避免出现破碎锋面。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供海洋温度锋的特征参数提取方法和装置，将锋面二值化图像通过锋面边缘跟踪算法，确定每条锋面的方向，可以确保锋面定位的准确性；根据每条锋面方向将端点处于预设范围内的锋面进行连接，得到新的锋面二值化图像，可以确保锋面的连续性；根据新的锋面二值化图像对锋区进行特征提取，可以避免出现破碎锋面。

第一方面，本发明实施例提供了海洋温度锋的特征参数提取方法，所述方法包括：

获取SST数据，将所述SST数据进行高斯滤波处理，得到滤波后的SST数据；

将所述滤波后的SST数据通过Sobel梯度算法，得到温度场的梯度幅值和梯度方向；

将所述温度场的梯度幅值和梯度方向通过Canny边缘检测算法，得到锋面二值化图像；

将所述锋面二值化图像通过锋面边缘跟踪算法，确定每条锋面的方向；

根据所述每条锋面的方向将端点处于预设范围内的锋面进行连接，得到新的锋面二值化图像；

根据所述新的锋面二值化图像对锋区进行特征提取，得到特征参数；

其中，所述特征参数包括锋面长度、锋面强度、锋区边界、锋面宽度和锋区面积。

进一步的，所述将所述温度场的梯度幅值和梯度方向通过Canny边缘检测算法，得到锋面二值化图像，包括：

根据所述温度场的梯度幅值和梯度方向，得到多个锋面点；

选取第一阈值和第二阈值，其中，所述第一阈值大于所述第二阈值；