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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：融合实况观测数据的夜间海雾雾区卫星检测方法，结合了阈值法、距离反比权重插值法和区域生长算法，包括获取观测数据的影响区域、图像纹理特征分析及基于雾点与非雾点的区域生长算法。利用卫星数据和观测数据，通过区域生长算法对夜间海雾雾区进行进一步判别，将各观测站点作为种子点，以距离反比权重插值结果及红外通道方差满足统计阈值作为生长准则，通过站点观测结果的区域生长来完善卫星检测结果。从观测站点的真实结果出发得到的基于实际观测的夜间海雾分布，将更加接近真实情况，能够提升夜间海雾雾区卫星监测的准确性。

主权项：1.融合实况观测数据的夜间海雾雾区卫星检测方法，其特征是包括以下步骤：a通过距离反比权重插值法获取观测数据的影响区域：将研究区域内的所有站点作为样本点，分为赋值为1的雾点和赋值为-1的非雾点；利用距离反比权重插值得到研究区域内受雾点影响的区域；对于研究区域的任一待插值格点x0,y0，存在已知的n个外场观测站点xi,yi，称为离散样本点，首先，计算各离散样本点xi,yi到待插值格点x0,y0的距离di： 离散样本点xi,yi对于x0,y0的权重系数Qi定义为： 其中，n是已知离散样本点的数量，b取值范围为0.5-3；则待插值格点x0,y0的估计值Z0为： 其中，n是已知离散样本点的数量，Zi是离散样本点xi,yi的赋值1或-1，Qi为离散样本点xi,yi的权重系数；Z0的数值范围为[-1,1]；通过距离反比权重插值可以获得估计值Z0的格点分布图，如图2所示；影响区域定义为Z0≠0的格点，其中Z0＞0的为雾点的影响区域，Z0＜0的为非雾点的影响区域，即当估计值Z0满足以下条件时，代表其所在的影响区域为： b分析图像纹理特征确定判断雾区的阈值：挑选多个历史上海雾范围较大的夜间海雾个例，计算站点位置处的3.9μm卫星红外通道观测值的方差σ2并进行统计，得到方差的累积分布曲线，取累计概率为90％时的方差数值作为阈值S；所述海雾范围较大的标准为研究区域内至少5个相邻站点均同时观测到海雾，所述相邻定义为两站点连线上无其他站点；c基于雾点的区域生长算法计算海雾雾区：区域生长算法是以雾区站点作为种子点，以估计值Z0和方差σ2是否满足Z0＞0且σ2≤S作为生长准则，种子点作为生长起点向周围扩散生长，使用生长准则来判断周围像素点是否满足要求进而合并到已生长区域；新合并的像素点继续作为种子点，重复判断过程，当没有新像素纳入区域时停止生长，至此形成了一个区域，该区域即新增的海雾雾区。

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