CN111949920B - 一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法。空间多尺度递归滤波器的算法设计，与其他方法不同的是，它通过在每次迭代中使用递归滤波器依次检索所需波长，将尺度信息合并到最小化算法中。该方法无需人工干预，可通过搜索算法自动确定权重参数，且可以在一次迭代过程中处理所有空间尺度的观测。本发明基于多尺度数据同化方法对海冰观测数据中的多尺度信息进行提取，用于实现对观测稀疏或缺失区域的数据填补。

Description

一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法
技术领域
本发明涉及海冰观测数据信息提取领域，提出海冰多尺度数据同化方法，用于提取海冰观测数据中的多尺度信息。该方法可以从长到短连续提取不同的观测尺度，它比传统的一次分析所有观测尺度的方法具有更大的优势，而且参数的指定也更加方便。
背景技术
在实际观测中，由于受天气条件或其它因素影响，海冰观测并不能覆盖整个研究海域。有效的客观分析方案应能够在数据稀疏区域中检索到可分辨的长波长，并在数据密集区域中保留详细信息，进而实现对观测稀疏或缺失区域的数据填补。如果没有有效的机制，同时提取多个波长，分析场可能会受到观测误差或数据分布不规则等噪声的严重污染。解决这一问题的一种切实可行的方法是先对大尺度进行分析，再对小尺度进行分析。长波越精确，噪声对分析场的影响就越小。
发明内容
本发明的目的是提出海冰多尺度数据同化方法，应用于提取海冰观测值分解的空间多尺度信息。由于空间多尺度递归滤波器的滤波尺度随着迭代次数增加而减小，因此，将其用于海冰观测信息的提取时，能够在一次迭代过程中处理所有空间尺度的观测，实现对缺测区域的数据填补。
本发明提供一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法。空间多尺度递归滤波器的算法设计是本技术方案的重要内容。整体算法包括以下几个步骤：
1.空间多尺度递归滤波器的算法设计
(1)定义代价函数
变分问题的基本问题是将代价函数最小化，如下所示
minJ(x)
其中x是控制变量，通常
Figure GDA0002752902110000011
考虑下面的问题，使估计值和观测值之间的差异最小化
Figure GDA0002752902110000012
这里x是分析场，xo是观测场，H为从分析空间到观测空间的插值算子，R为观测误差协方差矩阵，(·)T代表转置，(·)-1代表逆。J(x)的梯度表示为：
Figure GDA0002752902110000021
事实上，
Figure GDA0002752902110000022
代表观测值xo与分析网格上的估计值x之间的残差。
为了进一步抑制观测噪声，将式(1)所描述的问题替换为
Figure GDA0002752902110000023
其中B是一个递归滤波算子，滤波参数α非常小。
(2)给定初猜值w＝w0，然后选择一个较小的滤波参数α0和一个较大的参数α。
(3)将参数为α0的递归滤波器应用于w，计算Bw。
(4)计算xo-HBw，即观测残差。
(5)计算梯度：
Figure GDA0002752902110000024
(6)由于传统的极小化算法(如最陡下降、LBFGS和共轭梯度法)解决不适定问题方面存在缺陷，对(3)式求解可能不会产生良好的分析结果，故在最小化过程的每次迭代中，应对代价函数的梯度应用递归滤波器。将另一个带参数α的递归滤波应用于
Figure GDA0002752902110000025
得到
Figure GDA0002752902110000026
其中E为递归滤波算子，即代表w处观测残差的“最长”波长。由于递归滤波算子是正定的，
Figure GDA0002752902110000027
保证是一个下降方向，从而保证估计值与观测值沿该方向的残差减小。
(7)
Figure GDA0002752902110000028
的滤波过程会导致一定的振幅损失。对数据稀疏区域进行合理的分析，需要尽可能准确地捕捉长波，以免在以后的迭代中干扰短波长的提取。因此，为了重新获得一些丢失的信息，在最小化过程中选择
Figure GDA0002752902110000029
作为下降方向，沿着这个方向使用直线搜索算法找到合适的步长l，然后将w调整到
Figure GDA00027529021100000210
(8)当估计值由
Figure GDA00027529021100000211
更新时，初始值的观测残差“最大”尺度被“完全”提取并纳入新的估计值中。然后适当地减小α，使得在第二次迭代时可以捕捉到观测残差的“最大”尺度，合并到第二步中；
(9)从(3)开始循环，直到满足收敛准则；
(10)最后的分析值是xa＝Bw。
利用此算法，随着迭代次数的增加，滤波器参数依次减小，所有的尺度，从长到短的波长，都可以被依次拉出。
2)数值模拟海冰密集度观测信息提取验证
采用数值模拟的方式对本技术方法进行验证。所采用的SSMI(Special SensorMicrowave/Imager)海冰日密集度观测来自NSIDC(National Snow and Ice DataCenter)，水平分辨率为25km×25km，分析区域为北冰洋，2014年9月1日的海冰密集度观测场如图1(a)所示。为了检验空间多尺度递归滤波器(Spatial Multi-scale Recursive Filter,SMRF)方案的有效性，每四个格点选择一个观测，剩下1384个观测值(图1(b))来恢复“真”场。
图2(b)为当滤波参数α0＝0.2时，SMRF得到的海冰密集度分析场。
图3为SMRF当迭代次数为10、100、250时得到的海冰密集度分析场(a、c、e)和下降方向(b、d、f)(α0＝0.2)。验证结果表明，SMRF方案得到的海冰密集度分析结果与“真”场非常相似，避免了数据空洞区域的非相干空间结构；且可以从观测中顺次提取长波和短波长的信息，更好地解释观测所分辨出的各种空间尺度。
有益效果
1.本发明提出了一种满足上述要求的海冰多尺度数据同化方法，即空间多尺度递归滤波器(SMRF)。与其他方法不同的是，它通过在每次迭代中使用递归滤波器依次检索所需波长，将尺度信息合并到最小化算法中。除此之外，该方法无需人工干预，可通过搜索算法自动确定权重参数，且可以在一次迭代过程中处理所有空间尺度的观测。
2.本发明基于多尺度数据同化方法对海冰观测数据中的多尺度信息进行提取，用于实现对观测稀疏或缺失区域的数据填补，相比于传统的一次分析所有观测尺度的方法具有更大的优势，而且参数的指定也更加方便，更好地解释观测所分辨出的各种空间尺度。
附图说明
图1：
(a)基于2014年9月1日SSMI观测数据构建的北冰洋海冰密集度场；
(b)恢复“真”场的观测数据。
图2：
(a)SSMI在2014年9月1日的海冰密集度观测；
(b)当α0＝0.2时，SMRF得到的海冰密集度分析场。
图3为SMRF当迭代次数为10、100、250时得到的海冰密集度分析场(左列)和下降方向(右列)(α0＝0.2)：
(a)SMRF方案当迭代次数为10时得到的海冰密集度分析场；
(b)SMRF方案当迭代次数为100时得到的海冰密集度分析场；
(c)SMRF方案当迭代次数为200时得到的海冰密集度分析场；
(d)SMRF方案当迭代次数为10时得到的下降方向图；
(e)SMRF方案当迭代次数为100时得到的下降方向图；
(f)SMRF方案当迭代次数为200时得到的下降方向图。
具体实施方式
以下以海冰密集度观测信息提取验证的实验对本发明作进一步详细的说明。
(1)按照技术方案，首先给定初猜值w＝0，选择较小的滤波参数α0＝0.2和一个较大的参数α＝0.9。
(2)将参数为0.2的递归滤波器应用于初猜值，计算得到带有滤波算子的值Bw。
(3)以SSMI海冰日密集度观测数据作为观测场，计算xo-HBw，即观测残差。
(4)计算梯度
Figure GDA0002752902110000041
(5)将另一个参数α＝0.9的递归滤波器应用于
Figure GDA0002752902110000042
得到
Figure GDA0002752902110000043
其中E为递归滤波算子。
(6)在最小化算法中选择
Figure GDA0002752902110000044
作为下降方向，沿着这个方向使用直线搜索算法找到合适的步长l，然后将w调整到
Figure GDA0002752902110000045
(7)当估计值w更新后，减小α，其中参数α选择如下高斯函数
Figure GDA0002752902110000046
i代表迭代数量，N是一个常数设置，
Figure GDA0002752902110000047
αmax＝0.9。在这个实验中，我们设N＝500。
(8)从(2)开始循环，直到迭代次数达到500次，退出循环；
(9)最后得到分析值xa＝Bw，即海冰密集度分析值。

Claims (4)

1.一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法,其特征在于,采用空间多尺度递归滤波器的算法设计，包括以下几个步骤：
具体如下：
(1)定义代价函数
变分问题的基本问题是将代价函数最小化，如下所示：
min J(x)
其中,x是控制变量，通常
Figure FDA0003629125000000011
考虑下面的问题，使估计值和观测值之间的差异最小化
Figure FDA0003629125000000012
这里x是分析场，xo是观测场，H为从分析空间到观测空间的插值算子，R为观测误差协方差矩阵，(·)T代表转置，(·)-1代表逆；
J(x)的梯度表示为：
Figure FDA0003629125000000013
事实上，
Figure FDA0003629125000000014
代表观测值xo与分析网格上的估计值x之间的残差；
为了进一步抑制观测噪声，将式(1)所描述的问题替换为：
Figure FDA0003629125000000015
其中，B是一个递归滤波算子，滤波参数α非常小；
(2)给定初猜值w＝w0，然后选择一个较小的滤波参数α0和一个较大的参数α；
(3)将参数为α0的递归滤波器应用于w，计算Bw；
(4)计算xo-HBw，即观测残差；
(5)计算梯度
Figure FDA0003629125000000016
(6)在最小化过程的每次迭代中，应对代价函数的梯度应用递归滤波器，将另一个带参数α的递归滤波应用于J(w)，得到
Figure FDA0003629125000000017
其中，E为递归滤波算子，即代表w处观测残差的“最长”波长；
(7)在最小化过程中选择
Figure FDA0003629125000000021
作为下降方向，沿着这个方向使用直线搜索算法找到合适的步长l，然后将w调整到
Figure FDA0003629125000000022
(8)当估计值由
Figure FDA0003629125000000023
更新时，初始值的观测残差“最大”尺度被“完全”提取并纳入新的估计值中，然后适当地减小α，使得在第二次迭代时可以捕捉到观测残差的“最大”尺度，合并到第二步中；
(9)从(3)开始循环，直到满足收敛准则；
(10)最后的分析值是xa＝Bw；
利用此算法，随着迭代次数的增加，滤波器参数依次减小，所有的尺度，从长到短的波长，都可以被依次拉出。
2.根据权利要求1所述的一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法,其特征在于,数值模拟海冰密集度观测信息提取验证，SMRF方案得到的海冰密集度分析结果与“真”场非常相似。
3.根据权利要求1所述的一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法,其特征在于,避免数据空洞区域的非相干空间结构。
4.根据权利要求1所述的一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法,其特征在于,从观测中顺次提取长波和短波长的信息，解释观测所分辨出的各种空间尺度。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105981025A (zh) * 2014-12-01 2016-09-28 哈尔滨工程大学 基于序列递归滤波三维变分的实测海洋环境数据同化方法
CN107507232A (zh) * 2017-07-14 2017-12-22 天津大学 基于多尺度迭代的立体匹配算法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7123783B2 (en) * 2002-01-18 2006-10-17 Arizona State University Face classification using curvature-based multi-scale morphology
EP2082332B1 (en) * 2006-10-10 2012-08-22 Zoran (France) Method and apparatus for spatio-temporal subband video enhancement with small time delay

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105981025A (zh) * 2014-12-01 2016-09-28 哈尔滨工程大学 基于序列递归滤波三维变分的实测海洋环境数据同化方法
CN107507232A (zh) * 2017-07-14 2017-12-22 天津大学 基于多尺度迭代的立体匹配算法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"海洋数据同化与数据融合技术应用综述";吴新荣 等;《海洋技术学报》;20150630;第34卷(第3期);全文 *
"背景误差与观察误差比例调整方案及其对资料同化的影响";丁伟钰;《第32届中国气象学会年会S3 军用数值天气预报技术及应用》;20150906;全文 *

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