[发明专利]一种基于支持向量机的海雾识别方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的海雾识别方法，其特征在于，所述海雾识别方法包括以下步骤：

步骤S1：在一段时间内，获取卫星通道圆盘投影数据x₀和船舶观测原始数据y₀；

步骤S2：对所述卫星通道圆盘投影数据x₀和船舶观测原始数据y₀进行解码，获取卫星通道格点数据x和能见度观测数据y及对应时次的船舶位置信息；

步骤S3：对所述卫星通道格点数据x进行标准化处理获取卫星通道标准化数据x_std；对所述能见度数据y进行有雾/无雾的二值化处理获取观测点能见度二值化数据y_std；

步骤S4：将对应时间、位置的所述卫星通道格点标准化数据x_std与所述能见度数据y_std进行融合，生成训练和测试样本集，并对支持向量机模型进行训练；

步骤S5：通过训练过的所述支持向量机模型对待检测的数据进行海雾识别。

2.根据权利要求1所述海雾识别方法，其特征在于，在步骤S2中，对所述卫星通道圆盘投影数据x₀进行解码，采用通过像素点在以卫星为原点的坐标系中的位置和地球的赤道半径和极半径，根据几何原理推算出该像素点的经纬度坐标，进而获取出该像素点在圆盘图的经纬度信息，并插值到等间距的经纬度格点上，得到所述卫星通道格点数据x。

3.根据权利要求1所述海雾识别方法，其特征在于，在步骤S2中，对所述船舶观测原始数据y₀进行解码从所述船舶观测原始数据y₀提取所述能见度观测数据y及对应时次的船舶位置信息。

4.根据权利要求1所述海雾识别方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括以下步骤：

步骤S31：分别提取卫星各通道数据的最大值的经验常量x_max和最小值的经验常量x_min

步骤S32：采用最大值最小值的标准化方法分别对16个通道的所述卫星通道数据x进行标准化处理：

公式中，x_std是卫星通道标准化数据，x是卫星通道格点数据，x_max是卫星通道格点数据最大值的经验常量，x_min是卫星通道格点数据最小值的经验常量。

5.根据权利要求1所述海雾识别方法，其特征在于，步骤S4中，还包括以下步骤：

步骤S41：对给定的时刻t，选取t时刻的所述能见度y_std和对应的经纬度坐标(lon，lat)，共n组；

步骤S42：选取t时刻的16个所述卫星通道标准化数据x_std；

步骤S43：对步骤S41中筛选出的n组所述能见度y_std和对应的经纬度坐标(lon，lat)数据，分别读取t时刻16个所述卫星通道标准化数据x_std中距离坐标(lon，lat)最近的格点的数值，组成特征量f；

步骤S44：对样本集中的所有时刻T，重复步骤S41-步骤S43，得到与所述能见度y_std对应的特征集F；

步骤S45：将特征集F分为训练样本和验证样本，其中训练样本包括有雾或无雾的标签，而验证样本不包括有雾或无雾的标签；

步骤S46：将所述训练样本输入支持向量机模型进行训练，并通过所述验证样本检验所述支持向量机模型训练准确程度。

6.根据权利要求1所述海雾识别方法，其特征在于，步骤S5中，还包括以下步骤：

步骤S51：将待检测的低维卫星通道标准化数据x_std∈R^N，通过核函数k(x_std,x_i)映射到高维空间R^H，并在H中构建最优超平面；

步骤S52：在高维空间R^H最优超平面中构建线性函数：

步骤S53：通过对所述线性函数通过阶跃函数计算，并对输出结果进行判决。