摘要:
极光是由带电粒子经磁层—电离层碰撞大气而产生的。面对形态各异、演变过程复杂的极光图像, 对
其合理分类为进一步探究日地电磁活动和能量耦合等空间物理问题奠定了基础。针对该问题, 引入深度学
习的方法, 通过卷积神经网络模型自主表征极光特征并实现极光图像分类。该方法对2003 年北极黄河站越
冬观测的38 044 幅和8 001 幅典型极光图像分类正确率达93.17%和91.5%; 自动识别2004—2009 年观测数
据的极光形态, 4 类极光时间分布规律与三波段激发谱能量分布基本一致。实验结果表明, 基于卷积神经网
络的极光表征方法, 能有效实现极光图像的自动分类。