CN106871877B - 海冰标识确定方法及装置 - Google Patents
海冰标识确定方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106871877B CN106871877B CN201710075716.1A CN201710075716A CN106871877B CN 106871877 B CN106871877 B CN 106871877B CN 201710075716 A CN201710075716 A CN 201710075716A CN 106871877 B CN106871877 B CN 106871877B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sea ice
- sea
- optimized
- mesh point
- ice
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C13/00—Surveying specially adapted to open water, e.g. sea, lake, river or canal
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本申请提供了海冰标识确定方法及装置,涉及卫星应用领域。本发明提供的海冰标识确定方法,其通过先建立地球表面的等经纬度网格;再分别获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;和获取所述等经纬度网格的每个网格点的海面温度数值;最后再根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格的海冰标识情况。即,本申请所提供的方案通过这两种能够方便获取到数据(海冰密集度和海面温度数值)来进行海冰标识,虽然降低了一定的准确度,但保证了效率。
Description
技术领域
本发明涉及卫星应用领域,具体而言,涉及海冰标识确定方法及装置。
背景技术
海冰是指直接由海水在海面上冻结而成的咸水冰,亦包括进入海洋中的大陆冰川(冰山和冰岛)、河冰及湖冰。海冰对高纬度地区以至极地地区的水文、热力循环、洋流和生态系统都有重大影响。海冰过多时可能会导致海港封港,堵塞航道,挤压船舶等问题,它是海洋5种主要灾害之一(另外4种是海啸、风暴潮、灾害海浪和赤潮),素有白色杀手之称。
准确地检测地表类型对反演风矢量非常重要,可避免海洋sigma0测量结果被陆地或海冰的sigma0测量结果污染,因此有必要对受到海冰影响的观测结果进行海冰标识。
但,传统的海冰标识方法过于复杂,计算周期过长,不适用于实效性要求过高的情况。
发明内容
本发明的目的在于提供海冰标识确定方法,以提高确定海冰标识的过程的便捷程度。
第一方面,本发明实施例提供了海冰标识确定方法,包括:
建立地球表面的等经纬度网格;
获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;
获取所述等经纬度网格的每个网格点的海面温度数值;
根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格的海冰标识情况。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述预定时间为一周。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,步骤所述根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第一待优化海冰网格点;所述第一待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值,和/或所述第一待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将所述第一待优化海冰网格点和第二待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第二待优化海冰网格点与所述第一待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,步骤所述根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第三待优化海冰网格点;所述第三待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值;
将所述第三待优化海冰网格点和第四待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第四待优化海冰网格点与所述第三待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且所述第四待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,步骤所述根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第五待优化海冰网格点;所述第五待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将所述第五待优化海冰网格点和第六待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第六待优化海冰网格点与所述第五待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且所述第六待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,步骤所述获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值包括:
获取一周内每个网格点的海冰密度数值;
将获取到的每个网格点海冰密度数值的最高值保留,并将其余值删除。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,还包括:
建立海冰标识统计表;
将全部所述实际海冰网格点的行列号均写入所述海冰标识统计表中。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式,其中,还包括:
若获取到的后向散射系数观测结果,则提取所述后向散射系数观测结果所对应的后向散射系数测量脉冲的第一经纬度坐标;
计算所述第一经纬度坐标在所述等经纬度网格中所对应的目标行列号;
在所述海冰标识统计表中查找所述目标行列号所对应的网格是否为实际海冰网格点,若是,则将所述后向散射系数观测结果设置海冰标识。
第二方面,本发明实施例还提供了一种海冰标识确定装置,包括:
建立模块,用于建立地球表面的等经纬度网格;
第一获取模块,用于获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;
第二获取模块,用于获取所述等经纬度网格的各个网格点的海面温度数值;
确定模块,用于根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格的海冰标识情况。
结合第二方面,本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式,其中,所述预定时间为一周。
本发明实施例提供的海冰标识确定方法,与现有技术中需要通过相对复杂的算法来确定海冰标识相比,其通过先建立地球表面的等经纬度网格;再分别获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;和获取所述等经纬度网格的每个网格点的海面温度数值;最后再根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格的海冰标识情况。即,本申请所提供的方案通过这两种能够方便获取到数据(海冰密集度和海面温度数值)来进行海冰标识,虽然降低了一定的准确度,但保证了效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了相关技术中,卫星进行地球扫描的第一种示意图;
图2示出了相关技术中,卫星进行地球扫描的第二种示意图;
图3示出了本发明实施例所提供的海冰标识确定方法的基本流程图;
图4示出了本发明实施例所提供的海冰标识确定装置的基本方框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请所提供的方法涉及卫星遥感测量,下面现对部分技术进行说明,具体如下。
1,2012年8月发射的海洋二号,搭载有我国第一个可业务化运行的微波散射计HY2-SCAT。HY2-SCAT主要用于全球海面风场观测,测风风速范围为4~24m/s,风速精度为2m/s或10%;风向测量范围为0~360°,风向精度为±20°。HY2-SCAT工作频率为13.256GHz,采用笔形波束圆锥扫描方式,通过笔形波束以固定仰角围绕天底方向旋转,在卫星平台顺轨方向的运动中形成一定的地面覆盖刈幅(如图1所示);散射计系统包括VV和HH两个极化方式,分别以不同入射角进行观测,在平台的运动过程中对同一分辨单元可获取不同极化方式,不同入射角度的多次测量结果(如图2所示),以克服海面风场方向反演的多值模糊问题。其中内波束采用HH极化方式,入射角为41°,对应地面足印大小约为23km×31km,刈幅宽度为1400km。外波束采用VV极化方式,入射角为48°,对应地面足印大小约为25km×38km,刈幅宽度为1700km。
2,关于HY-2散射计数据产品简介
海洋二号卫星散射计目前可提供的数据产品分为L1B级产品数据产品、L2A级数据产品、L2B级数据产品和L3级数据产品。与本发明所提供的技术方案相关的为L1B级数据和L2A级数据。本发明所提供的技术方案所解决的问题是从L1B级数据文件到L2A级数据产品生产过程中的海冰标识问题。
其中L1B数据为以遥测帧的时间为顺序进行存储的散射计观测数据。每个遥测帧包括96个散射计测量脉冲,每个测量脉冲包括后向散射系数,每个脉冲足迹的地理位置、以及用来描述测量数据的质量和不确定性等信息的参数。
L2A产品文件包括卫星平台在一个空间轨道内获得的每个雷达后向散射sigma0测量值。此外,L2A产品也包含一些与每个sigma0测量值相对应的辅助数据元素。这些辅助数据元素列出了每个sigma0测量值的位置、质量、以及不确定性等相关信息。L2A产品中的sigma0以风矢量单元进行分组。每一个风矢量单元行对应地面测量刈幅的一个交轨切割。每一个L2A风矢量单元都是一个25km的正方形。因此,需要1624个风矢量单元行完成对地球的一次完整覆盖。
3、SSMI海冰数据文件
SSMI海冰辅助数据为EUMETSAT Ocean&Sea Ice Satellite ApplicationFacility(OSI)提供的数据产品,通过FTP方式发布,时效性为2天(也就是说可以获得两天之前的数据),采用极方位立体投影(Polar stereographic)方式组织数据。
4、ECMWF海面温度预报数据
ECMWF海面温度预报数据为欧洲中期天气预报中心(European Centre forMedium-Range Weather Forecasts简称ECMWF)提供的海面温度预报产品。该产品为网格化的数值产品,本发明用到的海温预报数据产品空间分辨率为0.25°×0.25°,时间间隔为6小时。
5、海冰标识的目的和意义
准确地检测地表类型对反演风矢量非常重要,可避免海洋sigma0测量结果被陆地或海冰的sigma0测量结果污染,因此有必要对受到海冰影响的观测结果进行海冰标识。
下面对本申请所提供的方法进行说明:
如图3所示,本申请提供了海冰标识确定方法,包括:
S101,建立地球表面的等经纬度网格;
S102,获取预定时间内的等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;
S103,获取等经纬度网格的每个网格点的海面温度数值;
S104,根据海冰密集度数值和海面温度数值确定等经纬度网格的海冰标识情况。
步骤S101中,等经纬度网格指的是覆盖在地球表面的分辨率为0.25°×0.25°等经纬度网格,第一维度对应纬度,第二维度对应经度。实际操作中,一般会选择将等经纬度网格的每个网格点均确定其海冰标识情况,也可以是只针对某一个区域进行海冰标识的确定。
步骤S102中,需要获取一定时间内的海冰密集度数值,海冰密集度数值通常可以通过SSMI海冰数据产品来获得,当然,还可以通过其他途径来获取海冰密集度数值,如通过AMSE海冰数据产品和AMSR海冰数据产品等来获得。SSMI海冰数据产品一般是获取到2天以内的数据。但海冰数据产品在生成的过程中并不必然能够覆盖到地表的每个位置,可能会造成某一个产品中,地表的某些点区域是没有密集度数据的,进而,为了保证能够获取到每个位置的海冰密集度数值,应当将预定时间设置为一周,也就是连续获取一周内的SSMI海冰数据产品,这可能导致某一个点位置会有多个海冰密集度数值,为了保证海冰判断没有遗漏(保证海冰均能够被识别出来),此处应当保留各个密集度数值的最大值,并将除最大值外的其他值删除。
步骤S103中,需要获取海绵温度数据,一般可以选择ECMWF和NCEP海面温度数据信息。此处获取的海温数据优选为最近时刻的。
步骤S104,在确定了海冰密集度数值和海面温度数值后,便可以依据这两个数值来确定海冰标识了,或者说确定步骤S101中的等经纬度网格中每个网格点是否有海冰。
步骤S104在具体执行的时候有4种方式,可以依据不同的使用情况(如避免遗漏、避免误判、避免遗漏和避免误判的均衡)的不同,来选择适当的方式。
具体的,下面先将各种不同的方式进行说明:
第一种方式,步骤S104,即步骤根据海冰密集度数值和海面温度数值确定等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第一待优化海冰网格点;第一待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值,或第一待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将第一待优化海冰网格点和第二待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,第二待优化海冰网格点与第一待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离。
第二种方式,步骤S104,即步骤根据海冰密集度数值和海面温度数值确定等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第一待优化海冰网格点;第一待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值,以及第一待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将第一待优化海冰网格点和第二待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,第二待优化海冰网格点与第一待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离。
第三种方式,步骤S104,即步骤根据海冰密集度数值和海面温度数值确定等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第三待优化海冰网格点;第三待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值;
将第三待优化海冰网格点和第四待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,第四待优化海冰网格点与第三待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且第四待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值。
第四种方式,步骤S104,即步骤根据海冰密集度数值和海面温度数值确定等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第五待优化海冰网格点;第五待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将第五待优化海冰网格点和第六待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,第六待优化海冰网格点与第五待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且第六待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值。
上述四种方式相比,均是采用先确定核心点(如第一、三、五待优化海冰网格点),再确定外围点(如第二、四、六待优化海冰网格点)的方式来确定,也就是,这几种方式均是采用确定核心点后,采用外延、外扩的方式来增加被判断为实际海冰网格点的网格点数量。但,上述四种方式相比,也有相当的区别,也就是核心点的确定方式各不相同,并且,外围点的确定方式也各不相同。
相比之下,第一种方式更侧重于避免遗漏,主要是采用第一种方式的情况下,确定的核心点的数量是很多的,即只要海冰密集度符合要求,或者是海面温度符合要求就可以作为核心点,进而在核心点数量较多的情况下,其所确定出的外围点的数量也是较多的。
和第一种方式相比,第二种方式比较严谨,主要是其确定出的核心点数量较少,进而最终确定出的实际海冰网格点较少。
第三种方式和第四种方式均是在判断策略上进行了一定程度的调整,以适用于不同的使用环境。上述这四种方式中,预设的参考距离为40-60KM,优选为50KM,第一数值可以设置为0,第二数值可以设置为2°。
在以效率为优先考虑条件的情况下,应当使用上述第一种方式。通过该种方式的执行,可以确保没有被标识为海冰的网格单元一定没有海冰标识,但是会有部分不是海冰的区域被标记为海冰,相对于该算法提供的海冰标记的便利程度(计算效率提高),同时权衡多剔除一部分数据付出的代价,远小于由于海冰未能被正确标记而产生错误数据的代价,这种通过多剔除一小部分数据来保证所有的海冰区域都能被标识的策略是可接受,并且高效的。
为了便于使用,可以在确定了海冰标识之后,再建立一个数据表进行海冰标识的记录。具体的,本申请所提供的方法还包括:
建立海冰标识统计表;
将全部实际海冰网格点的行列号均写入海冰标识统计表中。
需要说明的是,海冰标识统计表有两种形式,第一种是该表中只记录被标识为实际海冰网格点的行列号,进而使用者通过查找指定行列号的网格点是否存在于该数据表中,就可以知晓指定的网格点是否是实际海冰网格点。第二种是该表中记录每一个网格点的行列号,并且在记录行列号的同时,为每个网格点设置标记,用以标识该网格点是否是实际海冰网格点。具体如实际海冰网格点标记为1,非实际海冰网格点则标记为0。
在确定了数据表之后,可以按照如下方式使用该数据表,即本申请所提供的海冰标识确定方法,还包括:
若获取到的后向散射系数观测结果,则提取后向散射系数观测结果所对应的后向散射系数测量脉冲的第一经纬度坐标;
计算第一经纬度坐标在等经纬度网格中所对应的目标行列号;
在海冰标识统计表中查找目标行列号所对应的网格是否为实际海冰网格点,若是,则将后向散射系数观测结果设置海冰标识。
也就是,在确定了海冰标识统计表后,再获取到后向散射系数观测结果时,可以先将后向散射系数测量脉冲的第一经纬度坐标进行坐标转换,以得到对应的目标行列号,之后再依据该目标行列号在海冰标识统计表中进行查找,最后如果该目标行列号对应的网格点是实际海冰网格点,则对后向散射系数观测结果设置海冰标识,反之,则不设置海冰标识,或者是设置无海冰标识。
下面,以一个具体的实例来说明本申请所提供的海冰标识确定方法。
步骤1、根据待海冰标识的L1B数据文件名(该数据文件名是使用时间进行命名的),确定观测时间(如年、月、日)。
步骤2、海冰标识查找表初始化
设置大小为720×1440的二维数组作为海冰标识查找表ice_mask(720,1440)(对应分辨率为0.25°×0.25°等经纬度网格,第一维度对应纬度,第二维度对应经度),并对每个网格赋初值为0。
步骤3、根据步骤1中确定的观测时间,提取距当前观测时间一星期以内的SSMI海冰数据产品,形成SSMI产品文件列表。
步骤4、根据步骤2中生成的产品文件列表,依次读取每个SSMI海冰数据文件,并将其转换到步骤2中得到的分辨率为0.25°×0.25°等经纬度网格(与海冰标识查找表对应)中。并对海冰密集度大于0的海冰标识查找表网格单元赋值为1;(即某个网格单元的位置上只要在一个星期之内有过海冰,就把这个网格节点标记为海冰标识,即赋值为1)。
步骤5、根据观测时间,提取包含观测时间当天的ECMWF预报海温数据文件名。
步骤6、根据步骤5生成的ECMWF预报海温文件名,读取海温预报数据,并将其转换到步骤1中得到的分辨率为0.25°×0.25°等经纬度网格上,并对海面温度小于2℃的海冰标识查找表网格单元赋值为1;
步骤7、分别以每个赋值为1的网格单元为中心,向外延拓50km。具体操作方法为,对海冰标识查找表ice_mask的每个单元进行循环,若该单元值为1,则以该单元为中心的5×5窗口大小的单元均赋值为1。进而,建立了信息完整的海冰标识查找表ice_mask。
步骤8、根据海冰标识查找表ice_mask,对L1B中的每个后向散射系数观测结果进行海冰标识。具体过程如下:
1)提取后向散射系数测量脉冲对应的经纬度,并分别标记为lat,lon。
2)利用下式,计算后向散射系数测量脉冲所对应的风矢量单元在海冰标识查找表ice_mask中对应的行列号;
I_index=ROUND((lat+90.)*IGRID/180-0.5);
J_index=ROUND(lon*YGRID/360-0.5);
其中,I_index为海冰查找表二维数组数组元素的行号,J_index为海冰查找表二维数组数组元素的列号,ROUND为取整符号,lat为后向散射测量脉冲中心对应的纬度,lon为后向散射系数测量脉冲中心对应的经度。IGRID一般取4,对应0.25°的纬向分辨率。JGRID一般取4,对应0.25°的经向分辨率。
3)海冰标识赋值
根据上一个步骤中获得的行列号,查找在海冰标识查找表ice_mask的对应网格单元,若该网格单元值为1,则对该后向散射系数观测结果置海冰标识,否则不置海冰标识。
由于散射计在地面观测足印为椭圆形,采用传统的方法,需要判断该椭圆是否全部或者部分落在海冰区域,这就需要首先计算观测组足印的中心点(对应天线发射的波束在地面的交点),椭圆的朝向(对应天线观测的方位角)、椭圆的大小(对应天线的方向图),并在此基础上,确定该椭圆是否有部分或者全部区域落在海冰上,计算量巨大。采用本申请所提供的方法,由于波束中心点距椭圆的边缘不会超过50km,通过将查找表外延50km的方法,只需要确保波束中心点所对应的查找表单元没有海冰,即可保证该观测结果没有被海冰影响。
与前述的方法相对应的,本申请还提供了海冰标识确定装置,如图4所示,包括:
建立模块201,用于建立地球表面的等经纬度网格;
第一获取模块202,用于获取预定时间内的等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;
第二获取模块203,用于获取等经纬度网格的各个网格点的海面温度数值;
确定模块204,用于根据海冰密集度数值和海面温度数值确定等经纬度网格的海冰标识情况。
优选的,预定时间为一周。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.海冰标识确定方法,其特征在于,包括:
建立地球表面的等经纬度网格;
获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;
获取所述等经纬度网格的每个网格点的海面温度数值;
根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格的海冰标识情况;
步骤所述根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第一待优化海冰网格点;所述第一待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值,和/或所述第一待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将所述第一待优化海冰网格点和第二待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第二待优化海冰网格点与所述第一待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离;
或,步骤所述根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第三待优化海冰网格点;所述第三待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值;
将所述第三待优化海冰网格点和第四待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第四待优化海冰网格点与所述第三待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且所述第四待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
或,步骤所述根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格上的海冰标识情况包括:
确定第五待优化海冰网格点;所述第五待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将所述第五待优化海冰网格点和第六待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第六待优化海冰网格点与所述第五待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且所述第六待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值。
2.根据权利要求1所述的海冰标识确定方法,其特征在于,所述预定时间为一周。
3.根据权利要求1所述的海冰标识确定方法,其特征在于,步骤所述获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值包括:
获取一周内每个网格点的海冰密度数值;
将获取到的每个网格点海冰密度数值的最高值保留,并将其余值删除。
4.根据权利要求1所述的海冰标识确定方法,其特征在于,还包括:
建立海冰标识统计表;
将全部所述实际海冰网格点的行列号均写入所述海冰标识统计表中。
5.根据权利要求4所述的海冰标识确定方法,其特征在于,还包括:
若获取到的后向散射系数观测结果,则提取所述后向散射系数观测结果所对应的后向散射系数测量脉冲的第一经纬度坐标;
计算所述第一经纬度坐标在所述等经纬度网格中所对应的目标行列号;
在所述海冰标识统计表中查找所述目标行列号所对应的网格是否为实际海冰网格点,若是,则将所述后向散射系数观测结果设置海冰标识。
6.海冰标识确定装置,其特征在于,包括:
建立模块,用于建立地球表面的等经纬度网格;
第一获取模块,用于获取预定时间内的所述等经纬度网格的每个网格点的海冰密集度数值;
第二获取模块,用于获取所述等经纬度网格的各个网格点的海面温度数值;
确定模块,用于根据所述海冰密集度数值和所述海面温度数值确定所述等经纬度网格的海冰标识情况;
确定模块,进一步用于确定第一待优化海冰网格点;所述第一待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值,和/或所述第一待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将所述第一待优化海冰网格点和第二待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第二待优化海冰网格点与所述第一待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离;
或,确定模块,进一步用于确定第三待优化海冰网格点;所述第三待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值;
将所述第三待优化海冰网格点和第四待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第四待优化海冰网格点与所述第三待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且所述第四待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
或,确定模块,进一步用于确定第五待优化海冰网格点;所述第五待优化海冰网格点的海面温度数值小于预设的第二数值;
将所述第五待优化海冰网格点和第六待优化海冰网格点作为实际海冰网格点,所述第六待优化海冰网格点与所述第五待优化海冰网格点的距离小于预设的参考距离,且所述第六待优化海冰网格点的海冰密集度数值大于预设的第一数值。
7.根据权利要求6所述的海冰标识确定装置,其特征在于,所述预定时间为一周。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710075716.1A CN106871877B (zh) | 2017-02-13 | 2017-02-13 | 海冰标识确定方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710075716.1A CN106871877B (zh) | 2017-02-13 | 2017-02-13 | 海冰标识确定方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106871877A CN106871877A (zh) | 2017-06-20 |
CN106871877B true CN106871877B (zh) | 2018-08-28 |
Family
ID=59165905
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710075716.1A Expired - Fee Related CN106871877B (zh) | 2017-02-13 | 2017-02-13 | 海冰标识确定方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106871877B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107679476B (zh) * | 2017-09-26 | 2020-10-09 | 南京大学 | 一种海冰类型遥感分类方法 |
CN108509527A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-09-07 | 中国科学院海洋研究所 | 一种面向idl语言的海冰密集度变化趋势求算算法 |
CN109186561B (zh) * | 2018-09-19 | 2020-10-02 | 南京大学 | 一种冰下湖体积变化的估算方法 |
CN109493421B (zh) * | 2018-11-19 | 2023-05-12 | 东北石油大学 | 一种数据处理方法和系统 |
CN110362724B (zh) * | 2019-07-23 | 2022-12-06 | 国家海洋环境监测中心 | 一种数据过滤方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN111103262B (zh) * | 2019-12-20 | 2022-09-27 | 中国科学院海洋研究所 | 一种基于散射计数据的北极多年冰密集度反演方法 |
CN113689041B (zh) * | 2021-08-25 | 2022-04-29 | 国家海洋环境预报中心 | 固定冰的冰情预测方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102538767A (zh) * | 2011-11-29 | 2012-07-04 | 中国神华能源股份有限公司 | 基于卫星的海冰监测方法和设备 |
CN103390115A (zh) * | 2013-08-02 | 2013-11-13 | 国家卫星海洋应用中心 | 一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统 |
CN103500451A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-08 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种用于卫星数据的独立浮冰提取方法 |
CN104198052A (zh) * | 2014-09-25 | 2014-12-10 | 国家卫星海洋应用中心 | 基于海洋二号卫星扫描微波辐射计的海冰密集度获取方法 |
CN104732079A (zh) * | 2015-03-17 | 2015-06-24 | 中国空间技术研究院 | 一种遥感卫星体系效能确定方法 |
CN105775141A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-07-20 | 白伟华 | 基于无人机的冰情监测系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
NO2606482T3 (zh) * | 2011-05-23 | 2017-12-23 |
-
2017
- 2017-02-13 CN CN201710075716.1A patent/CN106871877B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102538767A (zh) * | 2011-11-29 | 2012-07-04 | 中国神华能源股份有限公司 | 基于卫星的海冰监测方法和设备 |
CN103390115A (zh) * | 2013-08-02 | 2013-11-13 | 国家卫星海洋应用中心 | 一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统 |
CN103500451A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-08 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种用于卫星数据的独立浮冰提取方法 |
CN104198052A (zh) * | 2014-09-25 | 2014-12-10 | 国家卫星海洋应用中心 | 基于海洋二号卫星扫描微波辐射计的海冰密集度获取方法 |
CN104732079A (zh) * | 2015-03-17 | 2015-06-24 | 中国空间技术研究院 | 一种遥感卫星体系效能确定方法 |
CN105775141A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-07-20 | 白伟华 | 基于无人机的冰情监测系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
MODIS渤海海冰遥感资料反演;吴龙涛 等;《中国海洋大学学报》;20060331;全文 * |
质点-网格海冰模式在渤海的数值预报试验;刘煜 等;《海洋预报》;20050531;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106871877A (zh) | 2017-06-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106871877B (zh) | 海冰标识确定方法及装置 | |
Farrell et al. | Mapping sea ice surface topography in high fidelity with ICESat‐2 | |
CN105975763B (zh) | 一种多源海面风场的融合方法和装置 | |
Krishfield et al. | Deterioration of perennial sea ice in the Beaufort Gyre from 2003 to 2012 and its impact on the oceanic freshwater cycle | |
Li et al. | Intertidal topographic maps and morphological changes in the German Wadden Sea between 1996–1999 and 2006–2009 from the waterline method and SAR images | |
Kearns et al. | Bathymetry-The art and science of seafloor modeling for modern applications | |
Sandhya et al. | An operational wave forecasting system for the east coast of India | |
Furlani | Integrating observational targets and instrumental data on rock coasts through snorkel surveys: A methodological approach | |
Schauer | The expedition of the research vessel" Polarstern" to the Arctic in 2011 (ARK-XXVI/3-TransArc) | |
Wei et al. | Long-term observation of global nuclear power plants thermal plumes using Landsat images and deep learning | |
Soukissian et al. | Poseidon: A marine environmental monitoring, forecasting and information system for the Greek seas | |
Tang | Assessment of potential tsunami impact for Pearl Harbor, Hawaii | |
Miyao et al. | A combined balloon photography and buoy-tracking experiment for mapping surface currents in coastal waters | |
Supriyadi et al. | An Analysis of Surface Ocean Currents from HF Radar Measurements in the Bali Strait and the Flores Sea, Indonesia | |
Arnone et al. | Secchi depth atlas of the world coastlines | |
Reed | An evaluation of formulas for estimating clear-sky insolation over the ocean | |
Tombul et al. | Predicting the Trajectories of Drifting Objects in the Eastern Mediterranean Sea | |
Coppini et al. | The copernicus marine service ocean forecasting system for the mediterranean sea | |
Sharma et al. | SAtellite-based marine process understanding, development, research and applications for blue economy (SAMUDRA): A technology demonstration program in the Bay of Bengal | |
Hallock et al. | Subinertial slope-trapped waves in the northeastern Gulf of Mexico | |
Dai et al. | Application of satellite remote sensing data for monitoring thermal discharge pollution from Tianwan nuclear power plant in eastern China | |
Maktav et al. | Monitoring loggerhead sea turtle (Caretta caretta) nests in Turkey using GIS | |
Becker et al. | Guidance note on the application of coastal monitoring for small island developing states: Part of the NOC-led project “Climate Change Impact Assessment: Ocean Modelling and Monitoring for the Caribbean CME states”, 2017-2020; under the Commonwealth Marine Economies (CME) Programme in the Caribbean. | |
Knowles | Quantifying nearshore bathymetric change using an Unoccupied Surface Vehicle equipped with RTK-GNSS and echosounder: A case study in the Neuse River Estuary, NC | |
Alcaras et al. | GIS analysis for defining sea level rise effects on Sicily coasts for the end of the 21 st century |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20180828 Termination date: 20190213 |