[发明专利]一种基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法

权利要求书

1.一种基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A、获得输入数据，并对输入数据进行侵蚀缺失值和噪声过滤的预处理操作，得到预处理后的网格数据；

步骤B、获取锋区产品数据：

步骤B1、根据改进的Sobel算子计算步骤A处理后的网格数据的梯度矩阵，获得梯度数据；

步骤B2、根据每个网格点周围的梯度均值和标准差确定滑动窗口阈值，根据滑动窗口阈值来标记候选锋区，并得到候选锋区的二值矩阵；

步骤B3、基于候选锋区的二值矩阵，运用多个数学形态学算子获取最终的锋区产品数据；

步骤C、获取锋面线产品数据：

步骤C1、根据多个方向的锋面强度极值以及步骤B所得到的锋区产品的掩膜形成候选锋面线；

步骤C2、运用多个数学形态学算子最终的锋面线产品数据；

步骤D、结合步骤B获得的锋区产品和步骤C获得的最终的锋面线产品，得到最终锋面识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，所述步骤B1中，根据改进的Sobel算子计算步骤A处理后的网格数据的梯度矩阵，并对梯度数据进一步进行单位转化为℃/100km，同时进行自然对数转换使其呈现近似正态分布。

3.根据权利要求2所述的基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，所述步骤B1中，所述改进的Sobel算子的计算公式为：

式中，t_i,j为步骤A处理后网格数据中第i行第j列网格点的数据，G_i,j,n,x和G_i,j,n,y为第i行第j列网格点的梯度向量，MG_i,j,n为间隔为n的Sobel算子计算的第i行第j列网格点的梯度值。

4.根据权利要求1所述的基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，所述步骤B2中，具体通过以下方式标记候选锋区：

(1)首先计算每个网格点周围1.5°窗口内梯度的标准差和均值，同时将每个网格点的梯度标准差除以自然对数的均值次幂作为调整标准差以减少遗漏锋面；

(2)将均值和调整标准差之和视为每个网格点的阈值，梯度值大于该阈值的网格点标记为候选锋区的二值矩阵。

5.根据权利要求1所述的基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，所述步骤B3中，根据步骤B2计算的候选锋区的二值矩阵，使用多个数学形态学算子以填补宽度小的网格点的空隙，同然后删除小锋区形成最后的锋区产品。

6.根据权利要求1所述的基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，所述步骤C1中，根据步骤B1所计算的梯度矩阵，将梯度值是任意一个方向局部极值的网格点标记为候选锋面线的二值矩阵，同时对该二值矩阵进行缺失值掩码以及锋区掩码处理以删除位于缺失值和锋区外的候选锋面线。

7.根据权利要求1所述的基于滑动窗口阈值的全球海洋中尺度锋面自动识别方法，其特征在于，所述步骤C2中，根据步骤C1计算的候选锋面线的二值矩阵，使用多个数学形态学算子连接被1–2网格点打断的不连续的锋面线，填充面积小的孔洞，并形成宽度为1个网格点的锋面线，然后移除短的锋面线形成最终的锋面线产品。