[發(fā)明專利]海浪方向譜訂正方法、裝置、存儲介質和電子設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010601492.5
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111738347B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設計）人: 王久珂;劉建強;張有廣;徐瑩;李本霞
• 申請（專利權）人: 國家海洋環(huán)境預報中心;國家衛(wèi)星海洋應用中心
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/29;G06N20/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 宋南

1.一種海浪方向譜訂正方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取遙感海浪方向譜；

將所述遙感海浪方向譜分解得到遙感海浪總能量和遙感海浪能量分布權重矩陣；所述遙感海浪方向譜包括數據矩陣，將所述遙感海浪方向譜分解得到遙感海浪總能量和遙感海浪能量分布權重矩陣的步驟包括：

將所述數據矩陣中的每個元素之和作為所述遙感海浪方向譜的遙感海浪總能量；

根據所述數據矩陣中的最大元素對所述數據矩陣進行歸一化，得到所述遙感海浪方向譜的遙感海浪能量分布權重矩陣；

利用預先訓練的海浪總能量訂正模型對所述遙感海浪總能量進行訂正，得到第一輸出結果；所述海浪總能量訂正模型是利用歷史遙感海浪總能量和歷史浮標觀測海浪總能量進行訓練得到的；

利用預先訓練的海浪分布權重矩陣訂正模型對所述遙感海浪能量分布權重矩陣進行訂正，得到第二輸出結果；所述海浪分布權重矩陣訂正模型是利用歷史遙感海浪能量分布權重矩陣和歷史浮標觀測海浪能量分布權重矩陣進行訓練得到的；

根據所述第一輸出結果和所述第二輸出結果確定出訂正后的遙感海浪方向譜。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史遙感海浪總能量、所述歷史遙感海浪能量分布權重矩陣、所述歷史浮標觀測海浪總能量和所述歷史浮標觀測海浪能量分布權重矩陣是按照以下方式得到的：

獲取歷史遙感海浪方向譜和歷史浮標觀測海浪方向譜；所述歷史遙感海浪方向譜與所述歷史浮標觀測海浪方向譜在時間與空間上相匹配；

將所述歷史遙感海浪方向譜分解得到歷史遙感海浪總能量和歷史遙感海浪能量分布權重矩陣；

將所述歷史浮標觀測海浪方向譜分解得到歷史浮標觀測海浪總能量和歷史浮標觀測海浪能量分布權重矩陣。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取歷史遙感海浪方向譜和歷史浮標觀測海浪方向譜的步驟，包括：

獲取遙感海浪方向譜數據集；

獲取浮標觀測海浪方向譜數據集；

在所述遙感海浪方向譜數據集和所述浮標觀測海浪方向譜數據集中，獲取多個在時間與空間上相匹配的歷史遙感海浪方向譜和歷史浮標觀測海浪方向譜；

調整每個所述歷史浮標觀測海浪方向譜中的頻率以及該頻率上對應的海浪能量，使得每個所述歷史浮標觀測海浪方向譜與其匹配的歷史遙感海浪方向譜的頻率劃分一致。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述海浪總能量訂正模型的訓練過程包括：

將所述歷史遙感海浪總能量作為訓練樣本、將所述歷史浮標觀測海浪總能量作為標簽，并采用預設的第一損失函數對預先建立的全連接深度神經網絡進行訓練，得到訓練后的所述全連接深度神經網絡；

將訓練后的所述全連接深度神經網絡作為所述海浪總能量訂正模型。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述海浪分布權重矩陣訂正模型的訓練過程包括：

將所述歷史遙感海浪能量分布權重矩陣作為訓練樣本、將所述歷史浮標觀測海浪能量分布權重矩陣作為標簽，并采用預設的第二損失函數對預先建立的卷積自編碼器進行訓練，得到訓練后的所述卷積自編碼器；

將訓練后的所述卷積自編碼器作為所述海浪分布權重矩陣訂正模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述卷積自編碼器包括編碼器以及解碼器；

所述將所述歷史遙感海浪能量分布權重矩陣作為訓練樣本、將所述歷史浮標觀測海浪能量分布權重矩陣作為標簽，并采用預設的第二損失函數對預先建立的卷積自編碼器進行訓練，得到訓練后的所述卷積自編碼器的步驟，包括：

將所述歷史遙感海浪能量分布權重矩陣作為二維圖像輸入所述編碼器，利用所述編碼器對所述歷史遙感海浪能量分布權重矩陣進行圖像特征提取，得到圖像特征值；

將所述圖像特征值輸入所述解碼器，利用所述解碼器對所述圖像特征值進行圖像特征恢復，得到恢復的海浪能量分布權重矩陣；

依據所述恢復的海浪能量分布權重矩陣和所述歷史浮標觀測海浪能量分布權重矩陣，計算所述第二損失函數的損失值；

依據所述損失值更新所述卷積自編碼器的參數，直至所述損失值滿足預設條件，得到訓練后的所述卷積自編碼器。