基于深度学习的海洋中尺度涡识别与可视化
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中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA19080102)


Oceanic Mesoscale Eddy Detection and Visualization Based on Deep Learning
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    摘要:

    中尺度涡是海洋中一种特殊的中尺度现象,对人类活动和海洋科学有着重要意义.海洋物理中对中尺度涡的检测通常依赖由专家预定义或调整的参数,无法保证准确度;或者对全部海洋数据逐点扫描判断,耗时较长.此外,中尺度涡的时空统计数据繁杂,整理和分析工作量巨大且无法较好展示相关信息.本文提出了一种基于深度学习目标检测的海洋中尺度涡检测算法,可达到较高的识别精确率和查全率,避免了阈值选取对中尺度涡检测的影响,大大提高了检测速度;并设计中尺度涡时空特征及海洋信息协同可视化系统,对中尺度涡进行交互式展示和分析,满足对涡旋的统计信息、特征分布和属性关联进行洞察、说明和相关性分析的需求.

    Abstract:

    Mesoscale eddy which is of great significance to human activities and marine science is a special mesoscale phenomenon in the ocean. The detection of mesoscale eddies in marine physics usually relies on parameters predefined and adjusted by experts or scanning and judging all ocean data point-by-point. These methods cannot guarantee a satisfied accuracy rate and always take a long time. In addition, the spatio-temporal statistics of mesoscale eddies are complicated, which cannot display relevant information well, and the collation and analysis work is huge. This study proposes an oceanic mesoscale eddy detection algorithm based on deep learning target detection, and it achieves high recognition precision and recall. The proposed algorithm avoids the influence of threshold selection in the methods on mesoscale eddy detection, and greatly improves the detection speed. Meanwhile, we design a visualization system which provides mesoscale eddy space-time features and ocean information. The system can meet the need for insight, description, and correlation analysis of the statistical information, feature distribution, and attribute associations of the mesoscale eddy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

芦旭熠,单桂华,李观.基于深度学习的海洋中尺度涡识别与可视化.计算机系统应用,2020,29(4):65-75

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  • 收稿日期:2019-08-16
  • 最后修改日期:2019-09-06
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  • 在线发布日期: 2020-04-09
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