基于全天空?qǐng)D像的極光活動(dòng)變化檢測(cè)方法研究

王倩， 胡紅橋， 胡澤駿， 丘琪

1 中國(guó)極地研究中心 國(guó)家海洋局極地科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200136 2 西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 西安 710121

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基于全天空?qǐng)D像的極光活動(dòng)變化檢測(cè)方法研究

王倩1, 2， 胡紅橋1， 胡澤駿1， 丘琪1

1 中國(guó)極地研究中心 國(guó)家海洋局極地科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200136 2 西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 西安 710121

面對(duì)日積月累產(chǎn)生的海量極光數(shù)據(jù)，快速發(fā)現(xiàn)極光現(xiàn)象的發(fā)生及活動(dòng)特征是研究極光的物理機(jī)制及相關(guān)動(dòng)力學(xué)過(guò)程的首要問(wèn)題，它為研究極光現(xiàn)象提供有效的自動(dòng)化分析手段，從而能夠提供充足而有效的事件用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析.因?yàn)樘?yáng)風(fēng)是等離子體，它有著磁流體力學(xué)的特征，本文采用流體力學(xué)的連續(xù)性方程對(duì)極光運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模，提取全天空極光圖像序列的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，對(duì)極光活動(dòng)進(jìn)行表征，進(jìn)而構(gòu)造極光活動(dòng)變化曲線，從而有效的檢測(cè)出極光活動(dòng)的變化.該方法的優(yōu)勢(shì)在于，基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的表征方法能夠有效反映極光活動(dòng)的二維形態(tài)和運(yùn)動(dòng)特征，生成的極光活動(dòng)變化曲線可以準(zhǔn)確地指示極光發(fā)生、變化和消失的時(shí)間，為進(jìn)一步研究極光的活動(dòng)周期及相關(guān)物理變化奠定基礎(chǔ).

極光活動(dòng)； 變化檢測(cè)； 全天空?qǐng)D像

Optical ground imaging is the earliest applied and most popular auroral observation tools, which can continually obtain two-dimensional auroral image sequences with satisfied temporal and spatial resolutions. In order to monitor the auroral activities, ASI images are used in this study. An effective representation method of ASI image sequence which can capture auroral two-dimensional appearance and motion is urgently needed. For this purpose, motion field is extracted in ASI image sequence. We model the auroral motion using the continuous equation, considering the fact that the solar winds have magnetic fluid nature. And thereby the motion field of ASI image sequence can be more precisely extracted. Based on the obtained motion field, relative motion in neighborhood is represented by the local vector difference (LVD) between center pixel and neighborhood one. Then the LVDs are projected to a two-dimension map defined on polar coordinates. Spatiotemporally statistics of the LVDs is used as the representation of auroral sequences. By computing the difference between two successive auroral sequences using metricsquare histogram distance, the change of auroral activities can be quantitatively measured. By sliding the window chronologically which includes two successive auroral sequences, the change curve can be obtained. The local peaks of the curve indicate the changes of auroral activities.

The proposed method is used on the ASI observations at 557.7 nm from December 2003 to January 2004 at yellow river station (YRS). The experimental results show that the change curve can exactly detect the changes of auroral activities, by comparing with keogram. In the interval from 12∶00 to 15∶00 (UT) on 2003-12-25, there are five distinct changes shown in keogram. On the corresponding change curve, the times at which five local peaks happen coincide with those of auroral change in keogram. In addition, the change curve can also detect the changes which are not display in keogram. At 05∶05∶33—05∶07∶53 UT on 2004-01-16, the arc with several curls happened. The keogram failed to display the special two-dimensional auroral structure, but the change curve demonstrates there is a distinct change at 05∶07∶53 UT. By rechecking the ASI images during this interval, we found that the curl structures was disappearing.

Because motion field provides the auroral information about two-dimensional appearance and motion, the proposed method can detect the change of auroral activities. And thereby the change curve makes it feasible to fast browse auroral activities and to further study auroral activity period.Keywords Auroral activities； Change detection； ASI image

1 引言

極光是人們能夠用肉眼直接觀測(cè)到的具有極區(qū)特征的高空大氣物理現(xiàn)象，是極區(qū)日地物理過(guò)程(特別是磁層-電離層相互作用)最集中的表現(xiàn)形式.目前，極光數(shù)據(jù)的獲取有多種方式，包括極光雷達(dá)觀測(cè)、全天空成像、衛(wèi)星成像、地磁觀測(cè)、二維宇宙噪聲成像觀測(cè)以及子午面掃描光度計(jì)觀測(cè)等.本文研究利用全天空?qǐng)D像序列，實(shí)現(xiàn)對(duì)極光活動(dòng)的連續(xù)觀測(cè)和變化的監(jiān)視.

在海量數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確、快速、自動(dòng)地檢測(cè)極光事件是進(jìn)一步研究極光物理機(jī)制的基礎(chǔ)，是有效利用日積月累產(chǎn)生的海量極光數(shù)據(jù)面臨的首要問(wèn)題.為了檢測(cè)極光活動(dòng)的變化，快速瀏覽極光活動(dòng)的變化情況，空間物理研究人員通常采用的一個(gè)方法是制作Keogram圖(Yang et al.，2000).它是從一段的全天空極光視頻的每一幀極光圖像中抽取沿地磁南北方向一條極光亮度信息，以時(shí)間為序列排列成極光活動(dòng)圖.顯然，Keogram圖方法丟失了極光二維的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)的大量信息，不能完整地反映復(fù)雜多變的極光活動(dòng).通過(guò)Keogram圖瀏覽極光活動(dòng)，會(huì)錯(cuò)過(guò)許多重要的極光形態(tài)和運(yùn)動(dòng)信息，例如極光弧上小尺度渦旋結(jié)構(gòu)，以及發(fā)生在全天空?qǐng)D像天頂南北磁子午線以外的極光事件等等.

現(xiàn)階段，人們通過(guò)人工手動(dòng)和計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析兩種方式展開對(duì)極光形態(tài)和動(dòng)態(tài)特征的研究.在人工分析方面，研究人員通過(guò)手工標(biāo)記和摘選，對(duì)極光現(xiàn)象進(jìn)行逐一研究和分析(Haerendel et al.，1993；Kimball et al.，1998； Hu et al.，1999；Blixt et al.，2005；Qiu et al.，2013).例如，前人往往是通過(guò)人眼觀察跟蹤極光的某些特征，進(jìn)而估計(jì)極光的運(yùn)動(dòng)速度和方向.傳統(tǒng)的人工研究方法存在很多不足之處.首先，這種方法加入了過(guò)多的人為主觀認(rèn)識(shí).例如極光“應(yīng)該”提取的特征點(diǎn)是由研究人員主觀選擇的、算法的評(píng)估也往往是由人主觀決定的；其次，手工標(biāo)記的特征是通過(guò)人工主觀篩選得到的元素級(jí)別的特征，這些特征缺乏對(duì)宏觀特征的描述，而且對(duì)成像設(shè)備的依賴程度很高；最后，由于人工分析的效率不高，得到研究的極光事件的數(shù)量大大受到了限制，大多數(shù)對(duì)極光的研究分析被局限于案例分析(Case study)，在案例分析中只有非常少數(shù)的幾個(gè)短暫的極光事件能夠得到研究(Marklund，1984，Kauristie et al.，2001).綜上所述，傳統(tǒng)的方法一方面對(duì)于浩瀚的極光數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)只能是杯水車薪，另一方面使得到的結(jié)果難以得到推廣.

在借助計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析方面，現(xiàn)階段無(wú)論是基于單幀圖像的靜態(tài)分析或者是基于序列的動(dòng)態(tài)分析，所有的極光圖像或者視頻的表征方法都是基于整幅極光圖像的(Wang et al.，2010；Yang et al.，2011；Yang et al.，2012a； Yang et al.， 2012b； Yang et al.，2013).這就會(huì)帶來(lái)兩個(gè)問(wèn)題.首先，由于同一時(shí)刻天空中可能會(huì)發(fā)生多個(gè)極光事件，那么出現(xiàn)在同一幅極光圖像中的極光可能屬于不同的類型，由不同的磁層過(guò)程引起，那么區(qū)分圖像中的對(duì)象和極光圖像是有必要的.其次，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注小尺度的極光結(jié)構(gòu)，例如褶皺和渦旋，它們具有非常重要的研究?jī)r(jià)值.然而，現(xiàn)有的基于宏觀特征的自動(dòng)分析方法根本無(wú)法處理這些小尺度極光結(jié)構(gòu).

本文的目標(biāo)在于量化極光的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)的變化情況，開發(fā)一種檢測(cè)極光活動(dòng)變化的方法，用于快速監(jiān)視極光活動(dòng).所以，我們需要一種方法能夠全面的提取極光的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)信息，包括極光形態(tài)分布、運(yùn)動(dòng)方向和速度等.這些二維信息的變化都是極光活動(dòng)的重要特征，能夠反映以上信息的有效方法是提取視野內(nèi)的運(yùn)動(dòng)向量場(chǎng).在全天空視野中，極光的全局運(yùn)動(dòng)可以用運(yùn)動(dòng)向量場(chǎng)描述，它反映了圖像上每一像素點(diǎn)的變化趨勢(shì)，可看成圖像平面上運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生的瞬時(shí)速度場(chǎng).通過(guò)運(yùn)動(dòng)向量場(chǎng)可以了解極光活動(dòng)許多重要的特征，如極光的形狀、運(yùn)動(dòng)軌跡和速度等.

如上所述，為了能夠有效地表征極光的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)，首先要解決的問(wèn)題是準(zhǔn)確提取極光的運(yùn)動(dòng)場(chǎng).Horn等(1981)提出了光流場(chǎng)方法，它是運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的二維平面模擬.Horn等將光流場(chǎng)求解問(wèn)題分為兩個(gè)部分：數(shù)據(jù)約束方程和正則化方法，這一研究思路奠定了光流算法發(fā)展的基石.針對(duì)流體的特性，Corpetti等(2002)做出了以下假設(shè)：圖像的亮度與流體的密度成正比例關(guān)系，由此引入了流體動(dòng)力學(xué)中的連續(xù)方程作為構(gòu)成數(shù)據(jù)約束的基礎(chǔ)，結(jié)合二階散度-旋度正則化方法提取出了大氣圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng).Blixt等(2006)首次將光流場(chǎng)的方法用于估計(jì)極光的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，雖然實(shí)驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)出了光流場(chǎng)方法應(yīng)用于極光數(shù)據(jù)的有效性，但是光流場(chǎng)的基本假設(shè)不適用于極光數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)在他們的研究中有所提到并且給出了圖像中不符合假設(shè)的區(qū)域.光流場(chǎng)方法的數(shù)據(jù)約束方程是基于亮度不變假設(shè)的，即觀測(cè)對(duì)象的亮度在運(yùn)動(dòng)過(guò)程當(dāng)中保持不變.顯然，極光在產(chǎn)生和消亡的過(guò)程中，不能滿足亮度不變假設(shè).根本原因是在經(jīng)典的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究背景之下，運(yùn)動(dòng)物體往往被假設(shè)是剛性的，存在穩(wěn)定突出的輪廓特征，而在大多數(shù)極光圖像中并不存在這樣明顯的觀測(cè)“目標(biāo)”，而且極光的形狀、亮度、體積等在演變過(guò)程中會(huì)發(fā)生變化.在過(guò)去的三十多年的發(fā)展中，人們提出了很多種運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的提取方法.然而，已有的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)方法用于極光視頻圖像主要存在以下兩個(gè)問(wèn)題：首先，在極光運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，引起發(fā)光的高能微粒流的體積、密度以及形狀都會(huì)發(fā)生變化.這些粒子流是可壓縮的，透明的，或是可能還會(huì)消失.所以，傳統(tǒng)的基于亮度相關(guān)性的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)方法不適用于極光數(shù)據(jù)；其次，采用一階正則化方法的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法可以得到較為平滑的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，而采用二階正則化方法的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)算法更適合旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng).現(xiàn)階段，幾乎所有的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)方法都采用多尺度方法解決運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的非線性估計(jì)問(wèn)題.但是這些研究針對(duì)不同尺度的運(yùn)動(dòng)采用了完全一樣的正則化方法，這就默認(rèn)極光在不同尺度下具有相同的運(yùn)動(dòng)特征.但是極光的運(yùn)動(dòng)極為復(fù)雜，不同尺度的運(yùn)動(dòng)形式具有不同的特點(diǎn).所以，估計(jì)極光運(yùn)動(dòng)采用統(tǒng)一的正則化方法是不合適的.需要指出的是，Verri和Poggio(1987)指出，對(duì)于強(qiáng)紋理圖像，運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和光流場(chǎng)是近似相等的.在本文中，我們稱估計(jì)得到的二維向量場(chǎng)為運(yùn)動(dòng)場(chǎng).

本文旨在基于全天空極光圖像的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)情況檢測(cè)極光活動(dòng)的變化，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們將構(gòu)造一條能夠檢測(cè)極光活動(dòng)變化的曲線，這一曲線的變化基于復(fù)雜的極光形態(tài)和運(yùn)動(dòng)特征，曲線的局部峰值的出現(xiàn)指示極光活動(dòng)發(fā)生變化的時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)快速瀏覽極光活動(dòng)變化的目的.為了反映極光的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)特征，我們首先提取全天空極光視頻序列的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，然后基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)對(duì)極光序列進(jìn)行表征，最后計(jì)算滑窗內(nèi)連續(xù)的前后兩段視頻序列的差異，從而實(shí)現(xiàn)量化極光的形態(tài)和運(yùn)動(dòng)的變化情況，滑動(dòng)滑窗得到檢測(cè)極光活動(dòng)變化的曲線.

2 數(shù)據(jù)與方法

本文的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自我國(guó)北極黃河站(地理坐標(biāo)為(78.92°N，11.93°E)，修正磁緯為76.24°N，磁地方時(shí)(MLT)=世界時(shí)(UT)+3.1 h)的全天空極光圖像序列.為了方便后續(xù)操作，我們對(duì)原始的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下預(yù)處理操作：減去暗電流、圖像灰度拉伸、旋轉(zhuǎn)已經(jīng)剪裁，詳見前期研究工作(Wang et al.，2010).

2.1 極光運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的提取

極光圖像中的亮度不同于傳統(tǒng)的模式識(shí)別研究中使用的圖像數(shù)據(jù)，普通圖像中的亮度來(lái)自反射光，研究中往往假設(shè)目標(biāo)的亮度不變，極光是高能帶電粒子沿高緯磁力線運(yùn)動(dòng)，與地球大氣層碰撞后產(chǎn)生的地球物理現(xiàn)象，極光的亮度在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中會(huì)發(fā)生形變、增長(zhǎng)以及消亡等.由于極光自身的這些特性，傳統(tǒng)的基于亮度不變假設(shè)的光流場(chǎng)方法不能應(yīng)用于極光運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的估計(jì).

事實(shí)上，極光是由太陽(yáng)風(fēng)和地球磁場(chǎng)相互作用產(chǎn)生的，期間產(chǎn)生并釋放出高達(dá)106MW的能量，這些能量通過(guò)電流沿著磁力線流進(jìn)地球高層大氣.太陽(yáng)風(fēng)是等離子體，具有磁流體的特性，這些高能帶電粒子與地球大氣相互作用釋放的光子數(shù)通量越高，圖像的亮度越高.換句話說(shuō)，單位像素的亮度與極光沉降粒子的能通量密度呈正比例關(guān)系.因此，估計(jì)極光運(yùn)動(dòng)時(shí)，本文采用Corpetti等(2002)提出的將流體力學(xué)中的連續(xù)方程用于運(yùn)動(dòng)建模的方法.連續(xù)方程的理論基礎(chǔ)是質(zhì)量和動(dòng)量守恒定律，并且廣泛地應(yīng)用于水波、大氣、煙等運(yùn)動(dòng)圖像的分析.全天空?qǐng)D像理論上提供了地平線以上天空中的所有信息，假設(shè)在天頂角80°以內(nèi)區(qū)域的極光亮度與全天空?qǐng)D像的亮度成正比例關(guān)系.那么，在基于連續(xù)方程構(gòu)造亮度約束時(shí)，即可用極光的亮度代替連續(xù)方程中的密度ρ.

其次，考慮到極光運(yùn)動(dòng)復(fù)雜多變的特點(diǎn)，本文根據(jù)北極黃河站觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間和空間分辨率，將全天空極光圖像進(jìn)行4層塔形分解，記為0～3層(0層為原始圖像).根據(jù)不同尺度的極光運(yùn)動(dòng)特征，采用了多尺度分析方法.利用高斯塔形分解對(duì)原始圖像進(jìn)行三層下采樣.原始圖像(記為level 0)的大小為440×440個(gè)像素，Level1到Level3的圖像大小依次為220×220、110×110、55×55.這種方式被看作是一種塔形時(shí)空運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器，其中在粗尺度上檢測(cè)較大尺度的極光運(yùn)動(dòng)，細(xì)尺度上檢測(cè)較小尺度的極光運(yùn)動(dòng).

然后根據(jù)觀測(cè)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)特性決定每層采用的正則化因子，從而使不同尺度下不同的極光運(yùn)動(dòng)都得到準(zhǔn)確的恢復(fù).對(duì)第0、2和3塔形分解層，選擇一階平滑正則化因子；對(duì)第1塔形分解層，選擇二階散度-旋度正則化因子.在每一個(gè)塔形分解層上，執(zhí)行基于連續(xù)方程的數(shù)據(jù)約束結(jié)合非一致正則化因子的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)方法，全局目標(biāo)方程為：

)

(1)

其中

ξ1=E(x+d(x),t+Δt)exp(divd(x))-E(x,t),

(2)

(3)

(4)

2.2 基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的極光形態(tài)和運(yùn)動(dòng)的表征

量化極光活動(dòng)的變化的第二個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是對(duì)極光序列的表征.由于極光形態(tài)和運(yùn)動(dòng)模式異常多變，在特征空間的表現(xiàn)是類內(nèi)方差大.對(duì)于靜態(tài)的紋理圖片，灰度共生矩陣的方法得到了很好的效果，它是對(duì)鄰域內(nèi)像素的灰度值與中心像素的灰度值的共生情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì).受到了灰度共生矩陣的啟發(fā)，我們將對(duì)鄰域內(nèi)某一向量與中心向量的差進(jìn)行二維直方圖統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)范圍為全天空鏡頭視野及視頻持續(xù)時(shí)間的時(shí)空域內(nèi)，由此得到一組直方圖向量，將不同方向上得到的直方圖向量級(jí)聯(lián)起來(lái)構(gòu)成了描述全天空極光視頻序列的特征.

首先計(jì)算在一種鄰域關(guān)系下的局部向量差.這里的鄰域關(guān)系表示在鄰域Nx中，選擇和中心像素相互距離為d的另一個(gè)像素，他們組成了一種鄰域關(guān)系，d是一個(gè)矢量，在這個(gè)鄰域內(nèi)，像素與d一一對(duì)應(yīng)，那么就用d來(lái)表示這一鄰域關(guān)系.如圖2所示，Nx選取為在t幀內(nèi)以x為中心像素的方形鄰域，中心像素以及領(lǐng)域內(nèi)的與中心像素夾角為0的像素(如圖2標(biāo)記為0°的像素)為一種鄰域關(guān)系.計(jì)算當(dāng)前鄰域關(guān)系下的空間鄰域Nx內(nèi)的局部向量差：

vd(x,t)=v(x,t)-v(x+d,t),

(5)

其中x,x+d∈Nx，t≤T-1.統(tǒng)計(jì)時(shí)空域{Ω×(1,…,T-1)}上所有局部向量差的長(zhǎng)度和方向，即可得到當(dāng)前鄰域關(guān)系d下的局部向量差的二維極坐標(biāo)直方圖，其中Ω表示全天空極光圖像的圓形掩模區(qū)域，T表示極光視頻序列的長(zhǎng)度，x表示像素的空間位置，t表示時(shí)間.將在極坐標(biāo)平面上統(tǒng)計(jì)得到的二維直方圖記為hd.

變換不同鄰域關(guān)系，按照以上方法將會(huì)得到不同鄰域關(guān)系下的時(shí)空統(tǒng)計(jì)二維直方圖.將得到時(shí)空統(tǒng)計(jì)二維直方圖進(jìn)行級(jí)聯(lián)[hd1(t),hd2(t),…,hdm(t)]，其中m是在鄰域Nx中選取的鄰域關(guān)系的個(gè)數(shù)，dm表示第m種鄰域關(guān)系，最后進(jìn)行歸一化操作，如圖2所示.

圖1 全天空極光序列的全局稀疏運(yùn)動(dòng)場(chǎng)(a)和局部密集運(yùn)動(dòng)場(chǎng)(b)Fig.1 The global dense motion field and the local sparse motion field of ASI sequence

圖2 基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)對(duì)全天空極光視頻序列的表征方法Fig.2 Schematic of building the representation of ASI sequence based on motion field

2.3 用于檢測(cè)極光活動(dòng)的變化曲線生成方法

將一段待檢測(cè)的極光視頻序列Sa輸入以上提出的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)器中，首先對(duì)每一幀圖像建立0～3層塔形分解層.在各分解層上，利用基于連續(xù)方程的數(shù)據(jù)約束，并選擇合適的正則化因子，求得運(yùn)動(dòng)向量場(chǎng)序列V={v(x,t),x∈Ω,t=1,2,…,T-1}.

為了檢測(cè)極光活動(dòng)的變化，將時(shí)間滑窗從視頻起始位置滑向結(jié)束位置，每次滑動(dòng)的步長(zhǎng)為一幀.取窗寬為2tw，將第t(tw

dchg(t)=χ2(fpre(t)，fpost(t)).

(6)

(7)

其中，i表示特征向量的索引，dchg(t)反映了極光活動(dòng)在t時(shí)刻的變化情況，這一步驟如圖3所示.

3 2003—2004年北極黃河站越冬觀測(cè)的檢測(cè)結(jié)果

利用上述方法對(duì)2003—2004年越冬觀測(cè)的極光活動(dòng)變化進(jìn)行檢測(cè)，在以下的實(shí)驗(yàn)中我們將輸出的變化曲線與對(duì)應(yīng)的Keogram圖進(jìn)行對(duì)比.Keogram圖是對(duì)每一段的全天空極光視頻，抽取每一幀極光圖像中沿地磁南北方向的磁子午線上的一條極光強(qiáng)度數(shù)據(jù)，以時(shí)間為序列，排列成極光活動(dòng)圖.Keogram圖能夠大致反映極光圖像亮度的變化，但是它只提取了每幅圖像中的一條線的信息，反映的極光活動(dòng)是有限的.變化曲線是度量極光活動(dòng)與之前發(fā)生的極光活動(dòng)的變化情況，曲線上的值越大表示極光的變化越劇烈，值越小說(shuō)明極光的運(yùn)動(dòng)模式發(fā)生的變化越小.

圖3 用于檢測(cè)極光活動(dòng)的變化曲線生成方法的流程Fig.3 The flow charts of obtaining the change curve for detecting the auroral activities

3.1 極光活動(dòng)的變化曲線與對(duì)應(yīng)時(shí)段Keogram圖的比較

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，變化曲線完全能夠準(zhǔn)確定位極光事件的發(fā)生，與人工標(biāo)記的結(jié)果非常吻合.圖4a是用于檢測(cè)2003-12-24 11∶00—15∶00(世界時(shí))極光活動(dòng)的變化曲線，圖4b是對(duì)應(yīng)時(shí)段的Keogram圖.從圖4a的變化曲線可以看出，極光在這一時(shí)段發(fā)生了5次重大變化.第一個(gè)局部峰值位于12∶23(世界時(shí))，圖4b的Keogram圖顯示：在2003-12-23 12∶23(世界時(shí))以前，極光主要發(fā)生在黃河站以北的區(qū)域(全天空極光圖像的上半部分)，而且極光的亮度較暗以及運(yùn)動(dòng)速度相對(duì)較低；在12∶23(世界時(shí))以后，極光迅速開始向南移動(dòng).直到第二個(gè)局部峰值(12∶55 世界時(shí))，這一運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)逐漸消退，極光的亮度開始變暗.在12∶55(世界時(shí))之后，極光的活動(dòng)發(fā)生了明顯的變化，明亮的極光又一次出現(xiàn)，并且向極向方向移動(dòng).第三個(gè)局部峰值發(fā)生在13∶07(世界時(shí))，對(duì)照Keogram圖看出正是在這一時(shí)刻，之前的極光極向運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)結(jié)束，極光突然消失.從13∶23(世界時(shí))開始，極光亮度突然變亮，而且極光具有極向運(yùn)動(dòng)趨勢(shì).這一趨勢(shì)一直延續(xù)到最后一個(gè)局部峰值(13∶53(世界時(shí))).在13∶53(世界時(shí))之后，極光逐漸地消失.以上對(duì)比可見，這一時(shí)段極光的亮度、形狀以及發(fā)生位置都發(fā)生了很大的變化，變化曲線準(zhǔn)確地檢測(cè)到極光活動(dòng)變化的發(fā)生.

圖5是本文方法用于檢測(cè)2003-12-25 12∶00—15∶00(世界時(shí))極光活動(dòng)的變化曲線與Keogram圖的比較.圖5a的變化曲線顯示這段極光活動(dòng)發(fā)生了5次重大變化.從圖5b可以看出這一時(shí)段的Keogram圖連貫性較低，說(shuō)明極光活動(dòng)的變化非常突然.對(duì)比圖5(a,b)可見，變化曲線的5個(gè)局部峰值發(fā)生的位置準(zhǔn)確的定位了極光發(fā)生突變的時(shí)刻.不僅如此，變化曲線值的大小直接反映了極光活動(dòng)變化的劇烈程度.例如，在 2003-12-25 12∶44(世界時(shí))，變化曲線的值達(dá)到了最大值，而且變化曲線的波形也比較尖銳，說(shuō)明極光活動(dòng)在這個(gè)時(shí)刻發(fā)生了非常明顯的突變.圖5b的Keogram圖顯示在12∶44 (世界時(shí))之前，天空中完全沒(méi)有極光發(fā)生，在12∶44 (世界時(shí))之后，天空出現(xiàn)了非常明亮的極光現(xiàn)象，并且極光朝著極向方向運(yùn)動(dòng).相比之下，出現(xiàn)在變化曲線上13∶51(世界時(shí))的局部峰值相對(duì)較低，變化曲線的波形也比較緩和，說(shuō)明極光在此時(shí)發(fā)生的變化并不十分劇烈.對(duì)照Keogram圖也可以看出，雖然13∶51(世界時(shí))時(shí)極光的亮度和所處的位置都發(fā)生了變化，但是變化相對(duì)比較緩和.

3.2 變化曲線檢測(cè)到的Keogram圖未能顯示的突變情況

圖6a是采用變化曲線檢測(cè)到的發(fā)生在2004-01-16 04∶50—05∶30(世界時(shí))的極光活動(dòng)變化，圖6b是對(duì)應(yīng)時(shí)段的Keogram圖.由圖6a的變化曲線可以看出極光在這一時(shí)段的活動(dòng)十分活躍，而圖6b的Keogram圖未能非常明顯的顯示出這些極光活動(dòng)的變化.按照變化曲線的指示，通過(guò)觀察極光序列我們發(fā)現(xiàn)，發(fā)生在這一時(shí)段的極光形態(tài)、亮度、位置以及運(yùn)動(dòng)模式變化非常迅速.變化曲線出現(xiàn)最大峰值的位置在05∶07∶53(世界時(shí))，圖6(c，d)顯示的是發(fā)生在這個(gè)時(shí)刻前后的全天空極光圖像.由所示的全天空極光圖像序列可以看出，在05∶07∶53(世界時(shí))之前，極光出現(xiàn)了明顯的渦旋結(jié)構(gòu)，在05∶07∶53(世界時(shí))之后渦旋結(jié)構(gòu)完全消失.觀察圖6b的Keogram圖在05∶07∶53時(shí)刻雖然也發(fā)生了變化，但是不足以引起人們的注意.所以，對(duì)于連續(xù)渦旋結(jié)構(gòu)這種重要的極光現(xiàn)象，通過(guò)瀏覽Keogram圖則無(wú)法檢測(cè)到它的發(fā)生.

對(duì)沒(méi)有出現(xiàn)在南北子午線上的亮度模式，通過(guò)觀察Keogram圖也無(wú)法發(fā)現(xiàn)這些極光活動(dòng).圖7a是采用本文方法檢測(cè)到的發(fā)生在2004-01-17 05∶20—06∶00(世界時(shí))的極光活動(dòng)變化，圖7b的Keogram圖顯示的是同一時(shí)段子午線上極光亮度的變化情況.由變化曲線可以看出極光在05∶32(世界時(shí))附近發(fā)生了突變，這一結(jié)果無(wú)法從Keogram圖看出，但是可以由圖7(c，d)所示的全天空極光圖像序列得到證實(shí).在05∶32∶02(世界時(shí))之前，天空中出現(xiàn)的主要亮班區(qū)域在圖像的右上角，斑狀和射線結(jié)構(gòu)比較明顯，經(jīng)過(guò)四分鐘的發(fā)展，這一極光亮斑在05∶32∶02(世界時(shí))逐漸消失.從05∶32∶02(世界時(shí))開始出現(xiàn)弧狀結(jié)構(gòu)，一條明亮的極光弧從左邊開始出現(xiàn)，之后逐漸生長(zhǎng)直至消失，之后又有一條具有褶皺結(jié)構(gòu)的極光弧從天頂位置開始發(fā)展.由于Keogram圖是抽取每一幀極光圖像中沿地磁南北方向的磁子午線上的一條極光強(qiáng)度數(shù)據(jù)，對(duì)沒(méi)有出現(xiàn)在南北子午線上的亮度模式，通過(guò)觀察Keogram圖則無(wú)法發(fā)現(xiàn)這一極光活動(dòng).綜上所述，如果通過(guò)觀察Keogram圖來(lái)瀏覽極光變化，極有可能會(huì)錯(cuò)過(guò)許多重要細(xì)節(jié)和二維信息.

圖4 2003-12-24 11∶00—15∶00 (世界時(shí)) 極光活動(dòng)的變化曲線與對(duì)應(yīng)時(shí)段的Keogram圖Fig.4 The change curve of auroral activities at 11∶00—15∶00 (UT) on 2003-12-24 and the corresponding Keogram during this interval

圖5 2003-12-25 12∶00—15∶00 (世界時(shí)) 極光活動(dòng)的變化曲線與對(duì)應(yīng)時(shí)段的Keogram圖的比較Fig.5 The change curve of auroral activities at 12∶00—15∶00 (UT) on 2003-12-25 and the corresponding Keogram during this interval

圖6 2004-01-16 04∶50—05∶30(世界時(shí))極光活動(dòng)的變化曲線以及對(duì)應(yīng)時(shí)段的Keogram圖和ASI圖像Fig.6 The change curve of auroral activities at 04∶50—05∶30 (UT) on 2004-01-16, as well as the corresponding Keogram and ASI images during this interval

圖7 2004-01-17 05∶20—06∶00(世界時(shí))極光活動(dòng)的變化曲線以及對(duì)應(yīng)時(shí)段的Keogram圖和ASI圖像Fig.7 The change curve of auroral activities at 05∶20—06∶00 (UT) on 2004-01-17, as well as the corresponding Keogram and ASI images during this interval

4 結(jié)論及討論

面對(duì)日積月累產(chǎn)生的海量極光數(shù)據(jù)，本文提出了一種基于全天空極光運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的自動(dòng)檢測(cè)極光活動(dòng)變化的方法.使用這一方法用于檢測(cè)2003—2004年北極黃河站的越冬觀測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文的方法能夠有效的檢測(cè)到極光活動(dòng)的變化，準(zhǔn)確定位了極光發(fā)生突變的位置.因?yàn)镵eogram圖只是提取了極光圖像上一條線的信息，它無(wú)法表現(xiàn)極光豐富多彩的二維形態(tài)特征和運(yùn)動(dòng)模式.與傳統(tǒng)的Keogram圖相比，變化曲線反映的是圖像序列形態(tài)、位置、速度等更豐富信息的變化情況.如果能夠結(jié)合Keogram圖和變化曲線將能夠更快速、有效、全面地顯示極光活動(dòng)的變化.

經(jīng)分析，我們認(rèn)為本文提出的方法之所以能夠有效檢測(cè)極光活動(dòng)，主要有以下兩個(gè)原因：1)本方法考慮到了極光的流體性質(zhì)，針對(duì)極光形態(tài)多變、自發(fā)光的特點(diǎn)，引入基于連續(xù)方程作為數(shù)據(jù)約束的方法，克服了現(xiàn)有方法采用的亮度不變假設(shè)與極光現(xiàn)象不符合的問(wèn)題，提高了極光運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)的準(zhǔn)確性.2)極光的運(yùn)動(dòng)具有不確定的時(shí)間性和空間性，但是鄰域內(nèi)像素的運(yùn)動(dòng)具有明顯的相關(guān)性.本文基于提取出的極光運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，采用基于局部向量差的時(shí)空統(tǒng)計(jì)表征極光序列，局部向量差考慮了鄰域內(nèi)的局部相對(duì)運(yùn)動(dòng)場(chǎng).本文的研究成果不但實(shí)現(xiàn)了快速瀏覽極光活動(dòng)和準(zhǔn)確定位極光事件的發(fā)生，而且還為從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度分析極光活動(dòng)周期奠定了基礎(chǔ).在今后的研究中，我們將就此問(wèn)題展開研究.

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(本文編輯 汪海英)

A method for detecting the change of auroral activities based on the All-sky image sequence

WANG Qian1, 2， HU Hong-Qiao1， HU Ze-Jun1， QIU Qi1

1SOAKeyLaboratoryforPolarScience,PolarResearchInstituteofChina,Shanghai200136,China2SchoolofTelecommunicationandInformationEngineering,Xi′anUniversityofPosts&Telecommunications,Xi′an710121,China

Aurora is light emissions caused by the collision of ionized streams of charged particles with high altitude atmospheric atoms and molecules. The auroral behaviors are ascribed to various dynamic processes of the solar wind-magnetosphere interaction. Therefore, the systematic observation and research of auroral phenomena help us to study the way and extent in which the sun affect the earth, and have significances for learning about behaviors of space weather. So far, auroral research and comprehensive observation have been carried out by many countries all over the world. Faced with the annually increasing amount of auroral data and the demands for statistical studying auroral physical process, we need to quickly browse the auroral activities and exactly find similar auroral events as more as possible. Traditional method of browsing auroral activities is keogram. It is generated by extracting the pixel columns along the geomagnetic north-south in all-sky image (ASI) and arranging the columns chronologically, which represent temporal variations of the emission intensities along the magnetic meridian. Obviously, the keogram loses two-dimensional information about appearance and motion, which result in missing of several auroral events, such as aurora images including curl structure or luminance structure not appearing on the magnetic meridian. Having had keogram, we need a tool which can quantitatively measure the change of auroral appearance and motion.

王倩， 胡紅橋， 胡澤駿等. 2015. 基于全天空?qǐng)D像的極光活動(dòng)變化檢測(cè)方法研究.地球物理學(xué)報(bào)，58(9):3038-3047,

10.6038/cjg20150902.

Wang Q, Hu H Q, Hu Z J, et al. 2015. A method for detecting the change of auroral activities based on the All-sky image sequence.ChineseJ.Geophys. (in Chinese),58(9):3038-3047,doi:10.6038/cjg20150902.

10.6038/cjg20150902

P427

2015-04-02，2015-08-24收修定稿

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41274164，41504115)，極地專項(xiàng)(CHINARE 2014-02-03)陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(2015JQ6223)資助.作者簡(jiǎn)介 王倩，女，1983年生，2011年畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)，獲得工學(xué)博士學(xué)位，研究方向?yàn)槔媚Ｊ阶R(shí)別方法研究極光現(xiàn)象. E-mail：wangqian@pric.org.cn