陳捷 楊繼鋒 許素芹 陶榮華

摘 ?要： 海洋中尺度渦出現(xiàn)的海域會(huì)出現(xiàn)海水流場(chǎng)、高度場(chǎng)、溫鹽場(chǎng)和聲學(xué)性質(zhì)的異常，得到海洋戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境研究的極大重視。為了從遙感資料中自動(dòng)提取中尺度渦特征參數(shù)，提出一種基于海面動(dòng)力高度數(shù)據(jù)的中尺度渦自動(dòng)提取算法。通過(guò)將海面動(dòng)力高度數(shù)據(jù)按照等高線(xiàn)分層，計(jì)算閉合區(qū)域包含的面積梯度，自動(dòng)提取中尺度渦區(qū)域的特征參數(shù)。對(duì)海面動(dòng)力高度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的結(jié)果可知，采用該方法進(jìn)行中尺度渦檢測(cè)不需要人工干預(yù)，能很好地定位中尺度渦位置并提取基本參數(shù)。

關(guān)鍵詞： 遙感; 中尺度渦; 海面高度異常; 自動(dòng)檢測(cè); 面積梯度; 中尺度渦參數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.1?34; TP394.1 ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2019）11?0130?05

Abstract： The mesoscale eddy in ocean may cause the anomalies of seawater flow field， height field， temperature and salinity fields， and acoustic property， which is attracted great attention by the study of ocean military environment. In order to automatically extract the parameters of the mesoscale eddy from remote sensing data， a mesoscale eddy automatic extraction algorithm based on sea surface dynamic height data is proposed. The sea surface dynamic height data is stratified according to contour lines， and the area gradients of closed region are calculated to extract the feature parameters of the mesoscale eddy automatically. The processing results of sea surface dynamic height data show that the proposed method can detect the mesoscale eddy without manual intervention， and locate the position of mesoscale eddy accurately while extracting the basic parameters.

Keywords： remote sensing; mesoscale eddy; sea surface height anomaly; automatic detection; area gradient; mesoscale eddy parameter

0 ?引 ?言

在大洋上可觀(guān)測(cè)到多種多樣的中尺度渦旋，中尺度渦的空間尺度通常在幾十到幾千米范圍，時(shí)間尺度一般為幾周到幾個(gè)月[1]。海洋中尺度渦對(duì)海洋水團(tuán)、動(dòng)量和能量的輸送產(chǎn)生重要影響，進(jìn)而影響物理和地質(zhì)過(guò)程、天氣和氣候的形成和變化[2?3]。中尺度渦的探測(cè)與識(shí)別是漁業(yè)、航運(yùn)、氣候變化預(yù)測(cè)、污染排放等領(lǐng)域的重要研究課題[4?5]。

中尺度渦根據(jù)渦旋的旋轉(zhuǎn)方向分為氣旋式與反氣旋式渦旋，對(duì)比渦內(nèi)外的溫度可分為冷渦和暖渦，也有人將其分為鋒區(qū)中尺度渦和外海中尺度渦兩類(lèi)[1]。

中尺度渦因其頻繁出現(xiàn)在各種海域，且其流場(chǎng)、高度場(chǎng)、溫鹽分布和聲學(xué)性質(zhì)有明顯異常，可以為水下隱蔽作戰(zhàn)提供良好的水文環(huán)境，因此在海洋戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境建設(shè)領(lǐng)域具有極高的研究?jī)r(jià)值，被廣泛重視。據(jù)有實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，中尺度渦內(nèi)聲能量的損耗明顯，聲波由渦心向渦外或由渦外向渦心傳播，能量損失可高達(dá)[6]20～40 dB，同時(shí)，可造成水下三維聲場(chǎng)傳播產(chǎn)生奇異區(qū)，猶如陸地上的山巒，起到良好的水下聲學(xué)屏障作用。另外，中尺度渦會(huì)在衛(wèi)星遙感成像中顯示其特有圖像紋理，可以掩蓋潛艇在水下航行時(shí)形成的一些弱信號(hào)，成為潛艇隱蔽航行的天然屏障。

雖然Iselin早在1936年就提出了中尺度渦的概念，但直至20世紀(jì)70年代，隨著遙感觀(guān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)中尺度渦的觀(guān)測(cè)與研究才逐漸活躍起來(lái)[7]。傳統(tǒng)的中尺度渦流檢測(cè)主要依靠航船的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，而船測(cè)數(shù)據(jù)由于測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)，測(cè)量數(shù)據(jù)反映的中尺度渦在空間和時(shí)間上往往不一致，這限制了檢測(cè)算法的性能。近年來(lái)，隨著高分辨率海洋觀(guān)測(cè)衛(wèi)星的快速發(fā)展，對(duì)中尺度渦等海洋流動(dòng)特征的識(shí)別得到了極大的激活和促進(jìn)。從衛(wèi)星觀(guān)測(cè)的海平面溫度（SST）、海平面高度（SSH）、海平面異常（SLA）中探測(cè)和跟蹤中尺度和亞尺度渦流已成為可能[7]。近年來(lái)，也有一些從SAR圖像中識(shí)別提取海洋中尺度現(xiàn)象特征的研究[8]。

然而，從二維海洋自動(dòng)檢測(cè)中尺度渦并非易事，由于二維海面是多種海流的混合體，不同的海流相互依存、相互影響，使得海面遙感圖像變得復(fù)雜難辨。此外，現(xiàn)有的方法很難處理二維海表中不同動(dòng)態(tài)過(guò)程之間的邊界模糊，更糟糕的是，在二維圖中，小尺度的中尺度渦流可能被較大的海洋環(huán)流所掩蓋。

國(guó)外對(duì)中尺度渦自動(dòng)提取的研究開(kāi)始得較早，現(xiàn)有的中尺度渦檢測(cè)方法一般可分為兩類(lèi)：基于物理參數(shù)的方法和基于幾何結(jié)構(gòu)的方法[9]。第一類(lèi)方法使用指定物理參數(shù)的值檢測(cè)中尺度渦，在這種方法中，超過(guò)某個(gè)預(yù)定義閾值的區(qū)域被識(shí)別為渦。第二類(lèi)方法使用洋流的瞬時(shí)幾何表示（如流線(xiàn)）的曲率或形狀來(lái)識(shí)別渦流[10]或以圓形或橢圓形閉合幾何體作為渦流的流線(xiàn)特征檢測(cè)中尺度渦[11]。這兩種方法中，第一種方法僅依靠閾值檢測(cè)，算法速度快但漏檢率很高，第二種方法計(jì)算量大，計(jì)算速度慢，且容易受到復(fù)雜海洋環(huán)境的干擾。

國(guó)內(nèi)對(duì)遙感海洋中尺度現(xiàn)象的研究自20世紀(jì)90年代逐漸活躍，大部分研究都是對(duì)中國(guó)海洋中尺度渦時(shí)空統(tǒng)計(jì)規(guī)律的研究[12?14]。為了更好地把握中尺度渦的運(yùn)動(dòng)變化規(guī)律，也有一些學(xué)者開(kāi)始了數(shù)值計(jì)算和模擬方面的研究[15]。

總體而言，對(duì)于SAR海洋遙感圖像中尺度渦的判讀和解譯主要依靠“專(zhuān)家目視判讀”方法，或“半專(zhuān)家干預(yù)，半自動(dòng)”的方法;對(duì)于海面有效高度圖像和流場(chǎng)圖像，國(guó)內(nèi)外均已有專(zhuān)家研究自動(dòng)提取的方法，但很難同時(shí)保證高檢測(cè)率和高計(jì)算速度。

本文通過(guò)對(duì)高度計(jì)資料中尺度渦的表現(xiàn)特征，研究了一種全自動(dòng)的中尺度渦檢測(cè)算法，在保證較高檢測(cè)率、較低虛警的同時(shí)具有較快的運(yùn)行速度，大大地加快了高度計(jì)資料中尺度渦的解譯，也對(duì)中尺度渦的時(shí)空統(tǒng)計(jì)分析奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 ?高度計(jì)資料中尺度渦特征

本文的衛(wèi)星高度計(jì)資料采用CLS（Collect Localization Satellites）中心提供的海平面高度異常（SLA），該資料由Jason?2，Jason?1和Envisat融合而成。在SLA數(shù)據(jù)中，中尺度渦有如下特征：

1） SLA的等值線(xiàn)閉合;

2） 暖渦和冷渦在SLA圖上均表現(xiàn)為閉合的等值線(xiàn)，暖渦中心為SLA大的正值，冷渦則為小的負(fù)值;

3） 中尺度渦的中心位置水深大于200 m（高度計(jì)資料在200 m以淺時(shí)，誤差較大）;

4） 渦中心和最外層閉合等值線(xiàn)的高度差應(yīng)大于等于8 cm。

圖1所示為2018年7月18日西太平洋及南海區(qū)域的SLA海面高度異常分布情況。

圖1 ?海面高度異常

2 ?基于面積梯度的中尺度渦自動(dòng)檢測(cè)算法

2.1 ?中尺度渦檢測(cè)算法分析

海洋中尺度渦從遙感圖像上看，整體呈圓形或橢圓形分布，但這種形態(tài)并不固定，也并不規(guī)則，因此通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別其形態(tài)面臨很多問(wèn)題。但由于海洋本身及遙感圖像成像過(guò)程極其復(fù)雜，通過(guò)灰度值相似提取的區(qū)域難以準(zhǔn)確提取渦的檢測(cè)特征。 后期的絕大多數(shù)海洋中尺度渦檢測(cè)都是基于Hough變換進(jìn)行的[16]，提出基于遙感圖像的邊緣檢測(cè)方法，直接利用Hough變換橢圓檢測(cè)算子進(jìn)行渦檢測(cè)。由于遙感圖像中渦形態(tài)復(fù)雜，與標(biāo)準(zhǔn)的圓或橢圓之間存在較大差異，因此這些檢測(cè)方法都無(wú)法很好地檢測(cè)到所有的中尺度渦。另外，隨著處理數(shù)據(jù)量的增加，Hough變換需要的存儲(chǔ)和計(jì)算量急劇增加，檢測(cè)誤差也隨之增大。

綜上所述，采用Hough變換檢測(cè)中尺度渦，算法效果極不穩(wěn)定，且對(duì)大面積多個(gè)中尺度渦的檢測(cè)計(jì)算量巨大。本文采用一種非Hough變換的中尺度渦檢測(cè)算法。根據(jù)高度計(jì)資料中尺度渦在SLA圖像中等值線(xiàn)閉合的特征，先對(duì)這些閉合等值線(xiàn)包含的面積求值，然后計(jì)算不同等值線(xiàn)包含面積的梯度，再考慮中尺度渦的近圓形或橢圓形特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)大范圍海域數(shù)據(jù)的中尺度渦自動(dòng)快速檢測(cè)。

2.2 ?檢測(cè)算法流程

高度計(jì)遙感圖像中尺度渦參數(shù)自動(dòng)提取算法的主要思路為：將高度計(jì)圖像按照高度分布進(jìn)行分層，計(jì)算分層中連通區(qū)域的面積，再將連通區(qū)域向下檢索，計(jì)算面積梯度。當(dāng)面積梯度大于檢測(cè)閾值時(shí)，將檢測(cè)到的最后一個(gè)連通區(qū)域定為待定渦區(qū)，再對(duì)待檢測(cè)渦區(qū)的圓度進(jìn)行判斷，大于圓度閾值時(shí)，將該區(qū)域定為檢測(cè)到的渦區(qū)，最后對(duì)渦區(qū)進(jìn)行特征計(jì)算，計(jì)算渦區(qū)的中心、邊緣及對(duì)渦的性質(zhì)（暖渦或冷渦）進(jìn)行判斷，完成整個(gè)檢測(cè)過(guò)程。高度計(jì)數(shù)據(jù)中尺度渦檢測(cè)算法流程如圖2所示。

圖2 ?高度計(jì)數(shù)據(jù)中尺度渦檢測(cè)算法流程

3 ?應(yīng)用實(shí)例

為了說(shuō)明高度計(jì)渦中尺度渦算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程，以2018年7月18日高度計(jì)數(shù)據(jù)為例說(shuō)明其實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

步驟1：依照高度分布將圖像分層。

為了使算法更為高效，首先暫時(shí)不考慮渦的冷、暖性質(zhì)，將SLA數(shù)據(jù)求絕對(duì)值。同時(shí)，根據(jù)中尺度渦暖渦中心為SLA大的正值，冷渦則為小的負(fù)值，中心和最外層閉合等值線(xiàn)的高度差不小于8 cm的特點(diǎn)，SLA平均值附近一般不會(huì)出現(xiàn)中尺度渦，避免在靠近均值的區(qū)域進(jìn)行大量的計(jì)算，依照高度分布分層時(shí)，只對(duì)數(shù)值大于均方差的值進(jìn)行分層。例如，可將2018年7月18日的數(shù)據(jù)分為16層，如圖3所示。

步驟2：從頂層向下計(jì)算面積。

在本例中，第16層中只有一個(gè)連通區(qū)域，將其標(biāo)為“1”，接著根據(jù)形態(tài)學(xué)的“擊中”算法，將第15層、第14層……中與第一層中標(biāo)號(hào)為“1”的區(qū)域有重疊的連通區(qū)域也都標(biāo)為“1”，接著計(jì)算各層中標(biāo)號(hào)為“1”的連通區(qū)域的面積。

圖3 ?高度分層結(jié)果

式中[i]表示等高層序號(hào)。面積梯度在物理上與高度梯度相對(duì)應(yīng)，當(dāng)面積梯度較小時(shí)，對(duì)應(yīng)的高度梯度也小。在本例中，標(biāo)號(hào)為“1”的待定渦區(qū)在第16層到第4層的面積梯度滿(mǎn)足梯度閾值，因此將第4層中標(biāo)號(hào)為“1”的連通區(qū)域定為待定渦區(qū)，標(biāo)號(hào)為“1”。

接著，在各層中去掉標(biāo)號(hào)為“1”的區(qū)域，重新從第1層查找其他的連通區(qū)域，若第1層查找完畢，則到第2層中查找，找到的連通區(qū)標(biāo)號(hào)為“2”，根據(jù)形態(tài)學(xué)的“擊中”算法，將第2層、第3層……中與第1層中標(biāo)號(hào)為“2”的區(qū)域有重疊的連通區(qū)域也都標(biāo)為“2”，以同樣的方法確定是否為待定渦區(qū)。

以同樣的方法循環(huán)計(jì)算，逐層檢測(cè)待定渦區(qū)，并對(duì)其進(jìn)行編號(hào)。

步驟4：計(jì)算圓度。

對(duì)待定渦區(qū)依次計(jì)算。計(jì)算待定渦區(qū)的重心和渦區(qū)到重心的最大距離[l]，同時(shí)計(jì)算待定渦區(qū)的面積。渦區(qū)的圓度定義為：

圓度閾值決定渦是否接近于圓形或橢圓型，[ρ∈][（0，1]]，[ρ]的值越大，說(shuō)明越接近圓形，當(dāng)圓度大于圓度閾值時(shí)，待定渦區(qū)定為最終渦區(qū)。

步驟5：偽渦區(qū)消除。

在本算法中，靠近陸地的區(qū)域往往也會(huì)有滿(mǎn)足面積梯度和圓度梯度的區(qū)域存在，但根據(jù)中尺度渦的特點(diǎn)，中尺度渦的中心位置水深大于200 m，因此，近陸架水深小于200 m的區(qū)域往往是偽渦區(qū)，在檢測(cè)中根據(jù)海水深度數(shù)據(jù)，將緊鄰陸架的渦區(qū)消除。

另外，根據(jù)渦中心和最外層閉合等值線(xiàn)的高度差不小于8 cm的性質(zhì)，去掉渦中心和最外層閉合等值線(xiàn)的高度差小于8 cm的待檢測(cè)渦區(qū)。

步驟6：提取渦。

根據(jù)步驟5中的最終渦區(qū)位置，在高度計(jì)原始數(shù)據(jù)中提取渦區(qū)高度數(shù)據(jù)。本例中，采用不同的面積梯度，分別為0.4和0.2進(jìn)行提取，面積梯度越大，說(shuō)明要求提取的中尺度渦中心和邊緣高度差要求越大;面積梯度越小，提取的中尺度渦中心和邊緣高度差要求越小。最終提取的中尺度渦區(qū)如圖4，圖5所示，可見(jiàn)當(dāng)采用不同面積梯度時(shí)，檢測(cè)到的中尺度渦個(gè)數(shù)不同。

圖4 ?中尺度渦提取結(jié)果（[?si]=0.4，[ρ]=0.5）

圖5 ?中尺度渦提取結(jié)果（[?si]=0.2，[ρ]=0.5）

步驟7：中尺度渦特征計(jì)算。

對(duì)每個(gè)檢測(cè)到的渦區(qū)計(jì)算渦的中心，邊緣及對(duì)渦的性質(zhì)（暖渦或冷渦），完成整個(gè)檢測(cè)過(guò)程。

對(duì)2018年7月18日高度計(jì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果如表1所示。

4 ?結(jié) ?論

本文根據(jù)高度計(jì)數(shù)據(jù)中尺度渦的特點(diǎn)，采用一種基于閉合等高線(xiàn)區(qū)域面積梯度的方法，成功地從高度計(jì)數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取中尺度渦信息，這些信息既可以作為產(chǎn)品輸出，用于分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中尺度渦的分布，也可以輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)中，為大范圍的時(shí)空統(tǒng)計(jì)分析作準(zhǔn)備。本文方法的提出，將大大地加快海洋高度計(jì)資料的中尺度渦分析與統(tǒng)計(jì)速度，增加高度計(jì)資料在海洋環(huán)境分析中的應(yīng)用率。

表1 ?中尺度渦主要特征說(shuō)明（[?si]=0.4， [ρ]=0.5）

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