[发明专利]一种面向过程的海洋时空动态演变结构提取方法及装置

说明书

本发明公开了一种面向过程的海洋时空动态演变结构提取方法及装置，包括：基于演变尺度对海洋时空动态对象进行清洗，基于得到海洋状态对象，构建海洋序列对象集和海洋链接对象集；基于海洋序列对象集和海洋链接对象集，确定海洋过程对象，建立与海洋过程对象匹配的海洋时空动态过程表达图；对海洋时空动态过程表达图进行修剪和完善，得到目标海洋时空动态演变结构，计算目标海洋时空动态演变结构与预设数量过程对象演变结构的相似度；选取各个相似度中最大值对应的过程对象演变结构作为目标海洋时空动态的对象演变结构。上述过程基于演变尺度对海洋动态演变结构进行提取保证了海洋时空动态对象在时间上的连续性和演变结构的完整性。

技术领域

本发明涉及地理时空挖掘和海洋空间信息技术领域，尤其涉及一种面向过程的海洋时空动态演变结构提取方法及装置。

背景技术

海洋环境异常变化是全球气候变化的重要组成部分，海洋环境异常变化时空演变结构(源地、演变特征和消亡地)与全球或区域极端气候事件，尤其是灾害事件密切相关，对区域经济发展具有重要影响，比如：海洋表面温度动态演变的源地和消亡地与ENSO事件类型密切相关、演变行为的发生区域(合并、分裂)与ENSO事件强度相关。另一方面，海洋环境异常变化的动态演变结构也是开展海洋环境变化机理分析的基础。

目前，综合对地观测技术获取了大量的长时间序列的海洋环境要素数据集，比如海洋表面温度、海表盐度、海表叶绿素a浓度等，深度学习、机器学习和大数据挖掘技术实现了海洋动态对象的识别与提取，然而，海洋异常变化对象的数据观测尺度与海洋异常变化对象的演变尺度存在差异，这种差异影响着海洋时空对象及其演变关系提取的准确度。若数据观测尺度小于海洋异常变化的演变尺度，过多的演变关系被提取；若数据观测尺度大于海洋异常变化的演变尺度，一些重要的演变关系又被忽略掉，因此，由于目前的地理动态对象识别方法主要基于数据观测尺度的海洋异常变化对象的时空拓扑关系和海洋异常变化对象的重叠面积参数，忽略了地海洋异常变化对象的运动特征，致使无法识别运动过快的海洋异常变化对象和过度识别面积较小的海洋异常变化对象，且直接利用数据观测尺度的海洋异常变化对象进行时空动态图表达，也会导致海洋时空动态表达图的不完备性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种面向过程的海洋时空动态演变结构提取方法及装置，用于解决现有技术中由于目前的地理动态对象识别方法主要基于数据观测尺度的海洋异常变化对象的时空拓扑关系和海洋异常变化对象的重叠面积参数，忽略了地海洋异常变化对象的运动特征，致使无法识别运动过快的海洋异常变化对象和过度识别面积较小的海洋异常变化对象，且直接利用数据观测尺度的海洋异常变化对象进行时空动态图表达，也会导致海洋时空动态表达图不完备性的问题。具体方案如下：

一种面向过程的海洋时空动态演变结构提取方法，包括：

获取栅格数据中的海洋时空动态对象，基于演变尺度对所述海洋时空动态对象进行清洗，得到海洋状态对象；

基于所述海洋状态对象，构建海洋序列对象集和海洋链接对象集；

基于所述海洋序列对象集和所述海洋链接对象集，对所述海洋序列对象集进行更新，得到海洋过程对象，建立与所述海洋过程对象匹配的海洋时空动态过程表达图；

对所述海洋时空动态过程表达图进行修剪和完善，得到目标海洋时空动态演变结构，计算所述目标海洋时空动态演变结构与预设数量过程对象演变结构的相似度；

选取各个相似度中最大值对应的过程对象演变结构作为所述目标海洋时空动态过程图的对象演变结构。

上述的方法，可选的，基于演变尺度对所述海洋时空动态对象进行清洗，得到海洋状态对象，包括：

确定海洋时空过程对象的最小生命周期；

遍历所述海洋时空动态对象，计算海洋时空动态对象当前时刻和与所述当前时刻相邻的下一时刻的空间重叠度，保留重叠度大于预设重叠度阈值的当前时刻的各个目标海洋时空动态对象；