[發明專利]一種全天空喉區極光識別方法及系統在審

申請號：	202010032041.4	申請日：	2020-01-13
公開（公告）號：	CN113111688A	公開（公告）日：	2021-07-13
發明（設計）人：	佟欣;鄒自明	申請（專利權）人：	中國科學院國家空間科學中心
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06K9/62
代理公司：	北京方安思達知識產權代理有限公司 11472	代理人：	楊青;陳琳琳
地址：	100190 ***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種天空極光識別方法系統
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【說明書】：

本發明公開了一種全天空喉區極光識別方法及系統，所述方法包括：獲取原始極光觀測數據，進行預處理后得到去除噪聲的圖像數據；將去除噪聲的圖像數據輸入預先訓練好的喉區極光分類器，得到圖像是否包括喉區極光的分類結果。本發明的方法收集并標注了領域專家認可的喉區極光數據集，通過深度有監督學習的方法訓練出基于DenseNet121的喉區極光分類器，基于深度學習的方法能有效地從圖像中學到更具有代表性的高維特征，從而得到優于傳統分類器的分類結果；該喉區極光分類器對喉區極光的識別準確率0.96，召回率0.88，f1值0.92，在新的年份數據上也能達到同樣的準確率，泛化性能良好，能有效應用于喉區極光領域的研究。

技術領域

本發明屬于空間科學領域，具體涉及一種全天空喉區極光識別方法及系統。

背景技術

極光被視為日地空間電磁信息的觀測窗口，極光的強度與形態演化中蘊含著豐富的磁層動力學信息。對極光形態的識別有助于研究人員獲取更多太陽和地磁場的相互作用細節及信息。從國際地球物理年開始，各國相繼在南北極設置擁有諸如CCD全天空成像儀等新型極光觀測設備的觀測站，海量的連續觀測圖像在為極光統計研究帶來強有力的數據支持的同時，也帶來了大數據時代的挑戰。

喉區極光是出現在磁正午附近(對應世界時上午10：00)，當南北向的條帶狀彌散極光與分立極光卵接觸的情況下，在極光卵低緯側出現的一種沿南北向分布的分立極光結構目前的研究認為喉區極光對應磁層頂上的局地內陷式變形，最可能由磁鞘高速流沖擊磁層頂產生，同時還可能觸發磁重聯過程。進一步探究喉區極光對全面認識磁鞘高速流影響太陽風-磁層耦合過程具有重要科學意義，而對喉區極光形態結構的精確高效識別，是對其進行深入探究的先決步驟。而目前對于喉區極光的識別仍依賴專家經驗人工篩選，在海量原始數據面前，這一低效且繁雜的過程嚴重阻礙了后續更多的研究。因此，引入計算機視覺的方法對全天空喉區極光圖像進行實時自動識別是喉區極光研究領域迫切需求的技術。

在極光圖像研究領域，更多的研究者還是使用人工設計的特征提取算法搭配傳統的模式識別分類器來完成極光形態的分類，這種人工設計特征提取方法復雜且準確率低。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術缺陷，幫助極光領域研究人員從海量全天空極光觀測數據中高效精確的識別出喉區極光，基于深度學習的特征提取與圖像識別方法應用于喉區極光的識別，提出一種全新的，高準確率、高召回率的喉區極光識別模型，可以對黃河站原始觀測數據是否是喉區極光進行實時判別。

為了實現上述目的，本發明提供了一種全天空喉區極光識別方法，所述方法包括：

獲取原始極光觀測數據，進行預處理后得到去除噪聲的圖像數據；

將去除噪聲的圖像數據輸入預先訓練好的喉區極光分類器，得到圖像是否包括喉區極光的分類結果。

作為上述方法的一種改進，所述獲取原始極光觀測數據，進行預處理后得到去除噪聲的圖像數據，具體包括：

讀取原始極光觀測數據并轉換成常規圖像的格式；

通過減暗電流消除由觀測設備引起的系統噪聲；

將圖像像素值壓縮在[0,4000]范圍內，并對圖像進行灰度值拉伸，將16位圖像線性壓縮成8位；

旋轉圖像使南北極走向與坐標軸吻合，正北向上；

圓形掩膜并剪裁，消除四周燈光、山脈的干擾。