论文摘要
提出了一种基于决策树算法的自动识别Es层回波的方法以提高Es识别效率.通过自适应二值化以及中值滤波算法对频高图进行预处理,并提取有效的Es回波区域.利用Es层在虚高轴分布的规律,通过图像投影的方法选择出特征,将这些特征以及时间信息作为决策树算法的输入;通过人工识别方式为每幅频高图标明是否存在Es回波的标签,与决策树算法的输出进行比较.对训练集进行训练、剪枝,获取最接近人工识别结果的决策树,使用测试集对获取的决策树进行测试验证.本文使用云南普洱站(22.7°N,101.5°E)记录的频高图数据作为训练集,分别使用云南普洱站(22.7°N,101.5°E)和四川乐山站(29.5°N,103.7°E)的频高图数据作为测试集对该方法进行测试验证,结果表明该方法对普洱站和乐山站两地Es二跳回波的识别均具有较高的准确率,分别达到84.2%和82.8%.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王胜,周晨,姜春华,杨国斌,赵正予
关键词: 频高图,回波,决策树,自动识别
来源: 空间科学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 地球物理学
单位: 武汉大学电子信息学院
基金: 国家自然科学基金项目(41604133),博士后基金项目(2016M592374),中央高校基本科研业务费专项基金项目共同资助
分类号: P352.7
页码: 432-441
总页数: 10
文件大小: 1418K
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