《跨尺度極光事件演化過程分析與建模》是依託西安電子科技大學，由韓冰擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：跨尺度極光事件演化過程分析與建模
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：韓冰
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
極光是極地上空最常見也是最重要的一種自然現象，對它的研究可以幫助人們深入了解太陽活動對地球的影響方式和程度，同時在空間物理、極地科考研究等方面也有著重要的指導意義。由於極光形態和動態極為複雜，極光圖像沒有明顯的形狀、顏色等特徵且動態變化快速等多方面原因，對極光事件演化過程的分析、建模以及預測也變得相當的困難。本項目根據極光事件演化過程的特點，結合電離層相關知識，以視覺認知計算、機器學習等領域的新方法為基礎：（1）基於天基-地基以及雷達、地磁儀等感測器網路實現跨尺度極光數據耦合關聯； （2）對極光事件形態進行基於眼動儀輔助的視覺語義信息標定學習；（3）極光事件特徵提取與跨尺度極光事件聚合分析；（4）研究極光形態演化規律並結合極區環境特點，對不同形態的極光發生進行預測。該項目研究成果為極光現象發生與預測提供線索，同時為發展旅遊事業及極地科考研究等提供研究思路和技術保障。
結題摘要
太陽活動與日地空間環境的變化息息相關，太陽風能夠直接引起日地空間中的電磁擾動，進而可能引發空間天氣災害，影響人類的日常活動。極光作為太陽活動對地球磁層擾動的直觀表現形式，是國內外日地空間研究的重要方向。本項目利用認知心理學、計算機視覺和深度學習等領域知識完成了對極光事件的發生、演化過程的研究。具體來說，本項目首先構建跨尺度多感測器耦合的極光事件資料庫，並利用眼動儀輔助極光事件的語義信息標定。提出了多種基於深度卷積網路、生成判別網路和主成分分析網路等深度學習框架的極光影像特徵提取、極光卵分割、極光亮度建模和極光卵邊界建模等算法，並利用形態學描述、動態紋理模型和粘滯流體運動模型對極光的運動過程進行建模。從極光事件檢測、分析、建模和預測等四個方面對極光事件分析研究。本項目的成果將為後期日地空間環境監測和極地科學考察研究等提供研究思路和技術保障。
