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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种基于物理先验知识的卫星海浪二维谱分割方法，涉及卫星波谱数据的自动分析和处理领域。收集卫星二维方向谱数据，并对方向谱数据进行预处理；对卫星二维方向谱数据进行预处理；将预处理后的二维谱数据进行数据增强并将其与数据增强的谱数据输入到机器学习模型中进行对比训练；之后经过对比训练的模型以CFOSAT自带的基于分水岭算法的粗略分割结果作为软标签并加入物理先验的损失函数指导模型进行分割任务；根据分割结果提取波系特征，并输入参数方程进行谱重构；将重构谱与原始二维谱进行对比，评价分割效果，将评价结果返回模型，从而进一步优化分割模型。该方法用于精确分割和分析卫星波谱数据，特别是针对复杂的海洋环境。

主权项：1.一种基于物理先验知识的卫星海浪二维谱分割方法，其特征在于，包括以下步骤：将预处理后的二维谱数据进行数据增强；将预处理后的二维谱数据与数据增强的谱数据输入到机器学习模型中进行对比训练；将经过对比训练的机器学习模型以CFOSAT自带的基于分水岭算法的粗略分割结果作为软标签并加入物理先验的损失函数指导模型进行二维谱分割任务；机器学习模型包含VisionTransformer模型和生成对抗网络模型，VisionTransformer模型用于初步特征提取和波谱分割；生成对抗网络模型包括一个生成器和一个基于波谱重构模型的判别器，用于对ViT模型的输出进行进一步优化和重建；根据分割结果提取波系特征，将其输入参数方程进行谱重构；判别器使用参数化模型结合JONSWAP频谱和cos2s方向分布函数对分割结果进行重建；进一步地，所述的判别器利用参数化模型，结合JONSWAP频谱和cos2s方向分布函数，对分割结果进行重建，并通过卷积网络比较重建谱图和原始谱图；这种方法能够评估生成器输出的质量和真实性，进一步优化波谱分割结果；JONSWAP频谱： cos2s方向分布：Dθ＝cos2sθ-θm；式中，Hs:有效波高；fp:峰值频率；α:是比例常数；γ:峰度参数,控制谱峰的尖窄程度；σ:控制峰值宽度的参数；在这个表达式中，有效波高用于调整频谱的振幅，使得它能够反映实际海洋中的波浪条件；θ是波向角；θm是平均波向角；s是控制角度分布宽窄的方向扩散参数；将重构谱与原始二维谱进行对比，以此来评价分割效果，并将评价结果返回模型，从而进一步优化分割模型。

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