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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所

摘要：本申请涉及一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法及系统，方法包括：根据待研究区域的岸线数据和风场数据，确立异常海洋锋面的目标水域范围；基于卫星遥感观测数据，采用双梯度阈值法，确定异常海洋锋面格点；根据所述异常海洋锋面格点的分布，基于等值线的形式，提取异常海洋锋面轮廓特征；其中，所述卫星遥感观测数据包括海表叶绿素a浓度（SSC）、海表温度（SST）、海表盐度（SSS）或者海表高度（SSH）要素中的一种或者多种。相比于传统海洋锋轴线的提取，本发明更关注异常海洋锋面轮廓特征的提取，以应对大规模卫星遥感观测数据的识别难度，并减少人为误差的可能性，显著提高工作效率。

主权项：1.一种异常海洋锋面的卫星遥感探测提取识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据待研究区域的岸线数据和风场数据，确立异常海洋锋面的目标水域范围；所述根据待研究区域的岸线数据和风场数据，确立异常海洋锋面的目标水域范围，包括：获取待研究区域的岸线数据和风场数据；根据所述岸线数据区分陆地和海洋；根据所述风场数据，计算所述待研究区域上升流的发生月份和区域范围，得到上升流区域；根据待研究区域来排除上升流区域便可得到最终异常海洋锋面的目标水域范围；基于卫星遥感观测数据，采用双梯度阈值法，确定异常海洋锋面格点；所述基于卫星遥感观测数据，采用双梯度阈值法，确定异常海洋锋面格点，包括：基于卫星遥感观测数据，分别计算所述目标水域范围内海表叶绿素a浓度、海表温度、海表盐度或者海表高度要素的绝对梯度分布，通过公式（6）进行描述： 6式中，表示各要素的绝对梯度，T表示要素；基于绝对梯度的累积概率密度函数，确定绝对梯度阈值T1和阈值T2，所述绝对梯度的累计概率密度函数通过公式（7）进行描述： 7式中，P表示绝对梯度的累计概率，Ft表示绝对梯度的累积概率密度函数，绝对梯度阈值T1和T2可分别取F等于一定比例时的t值，且绝对梯度阈值T1T2；根据所述绝对梯度阈值T1和阈值T2与要素的绝对梯度进行比较，得到异常海洋锋面格点和非异常海洋锋面格点；根据所述异常海洋锋面格点的分布，基于等值线的形式，提取异常海洋锋面轮廓特征；所述根据所述异常海洋锋面格点的分布，基于等值线的形式，提取异常海洋锋面轮廓特征，包括：将所述异常海洋锋面格点赋值为1，将所述非异常海洋锋面格点赋值为0；提取数值等于1的等值线经纬度信息，得到若干数量的等值线；根据约束条件筛选所述等值线，得到异常海洋锋面轮廓线；其中，所述卫星遥感观测数据包括海表叶绿素a浓度（SSC）、海表温度（SST）、海表盐度（SSS）或者海表高度（SSH）要素中的一种或者多种。

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