科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
海洋流场的特征提取与可视化对于分析和理解海洋流场具有重要意义。对于非结构化网格流场数据，现有研究存在着不能定位流场中临界点的具体位置、无法对临界点精细分类以及缺乏适用于非结构化网格的种子点选取算法等问题。针对上述问题，基于非结构化网格流场数据分别在临界点提取和种子点选取方法上进行改进创新。首先，创新性地提出了非结构化网格中临界点的定位及分类方法，即通过庞加莱指数法判断存在临界点的三角网格，接着构造了质心迭代法定位临界点在网格中的准确位置，并设计了三角网格内雅克比矩阵的构造方法，将临界点精细分类。其次，基于非结构化网格提出了基于“最大得分”和网格密度的种子点选取算法，先比较相邻格点的标量值大小来计算每个格点的得分，形成“最大得分”标量场，再按照网格密度动态设置阈值，将得分大于阈值的格点选为种子点，接着以种子点为起始点生成流线，生成的流线可以表达出流场的关键特征与全局信息。最后，通过对多个海域的流场数据实验结果对比分析，临界点分类的准确率可达99%以上，证明了上述临界点提取方法的准确性以及本文种子点选取算法对提升流场可视化效果的有效性。
- 单位
