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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，包括如下步骤|：步骤1、分别通过RST软件和NASA的空间物理数据设备获取SuperDARN雷达探测数据和OMNI卫星观测数据，分别对其进行预处理，删除异常值以及无效值；步骤2、将OMNI卫星观测数据和SuperDARN雷达观测数据匹配并对齐构成完备数据集。步骤3、使用Matlab绘制出MLAT‑MLT地磁坐标系下的视线速度图，并按照空间平均网格划分地磁坐标区域；步骤4、利用广度优先搜索算法对全部网格中的视线速度方向进行判断，寻找数据集中满足特定条件的点，并在坐标上用红色菱形标记这些点的中点位置。本发明在SuperDARN雷达获得的海量具有丰富信息的数据的基础上，采用广义搜索遍历算法，稳定高效地将对流反转边界自动识别出来。
主权项：1.一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取SuperDARN雷达观测数据和OMNI卫星观测数据并进行预处理；步骤2、将OMNI卫星观测数据和SuperDARN雷达观测数据匹配并对齐构成完备数据集；步骤3、使用Matlab绘制出MLAT-MLT地磁坐标系下的视线速度图，并按照空间平均网格划分地磁坐标区域；步骤4、遍历数据集利用广度优先搜索算法对网格中的视线速度方向进行判断，寻找数据集中满足特定条件的点，并在坐标上用标记这些点的中点位置，即为自动识别的对流反转边界点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种SuperDARN雷达对流图对流反转边界自动识别方法
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