公开(公告)号：CN118011388A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410138515.1

申请日：2024-02-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 郭雨 ,  陈忠彪 ,  何宜军 ,  孙闰霞

IPC: G01S13/88 ,  G01P5/00

Abstract: 本发明公开了一种相参雷达海面流速反演方法及系统，方法包括：获取同向正交IQ信号；利用小波阈值对IQ信号进行降噪处理，基于降噪后的IQ信号，利用预训练好的卷积神经网络模型筛选出典型波形；针对每个典型波形，分别进行初筛处理，选取子载波并进行归类，得到每个典型波形的目标频带；根据所有典型波形的目标频带，确定频率范围；对典型波形进行连续小波变换得到小波谱；基于所述频率范围，选取小波谱中每列峰值所对应的频率，并进行加权计算得到加权频率；根据加权频率计算海洋表面流速。本发明方法提高了海流表面速度反演精度。

公开(公告)号：CN116563667A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310535507.6

申请日：2023-05-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈鹏亦 ,  陈忠彪 ,  孙闰霞 ,  何宜军

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/766 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种基于集成学习方法和二维小波变换的海冰粗糙度反演方法，首先对目标区域内目标时段中包含海冰的SAR图像通过二维连续小波变换提取海冰的空间特征，然后通过目标区域内目标时段中所有足印点数据获得海冰实际粗糙度，并将目标区域内目标时段SAR图像原始信息和海冰空间特征与对应的海冰实际粗糙度进行空间上的匹配，构建总数据集；最后将SAR图像原始信息和海冰空间特征作为输入，对应的海冰预测粗糙度为输出对集成学习模型进行训练，获得基于集成学习方法的海冰粗糙度反演模型。本发明可有效解决现有技术中海冰粗糙度反演误差大、分辨率低的问题。

公开(公告)号：CN119206501A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411378579.5

申请日：2024-09-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张宁宁 ,  刘保昌 ,  陈忠彪 ,  孙闰霞

IPC: G06V20/10 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于海表高度和连通域的中尺度涡识别方法，本发明采集海面高度异常数据并进行时空滤波，寻找海面高度异常数据极值点作为初始值，将周围格点上的海面高度异常数据值与该极值点的关系以0/1矩阵表示，其中与极值点连通的点是涡旋内部的点；适当增减海面高度异常数据阈值来迭代搜索涡旋内部的点，当网格边界上有与极值点连通的其他极值点时，从上一步的网格内提取与极值点连通的区域轮廓作为中尺度涡边界；利用涡旋内部点计算中尺度涡特征；根据涡旋内部的海表温度异常值，完成中尺度涡的特征值计算和识别，为后续进一步探讨中尺度涡对大气的影响做好准备。