提出了一种基于决策树算法的自动识别Es层回波的方法以提高Es识别效率.通过自适应二值化以及中值滤波算法对频高图进行预处理,并提取有效的Es回波区域.利用Es层在虚高轴分布的规律,通过图像投影的方法选择出特征,将这些特征以及时间信息作为决策树算法的输入;通过人工识别方式为每幅频高图标明是否存在Es回波的标签,与决策树算法的输出进行比较.对训练集进行训练、剪枝,获取最接近人工识别结果的决策树,使用测试集对获取的决策树进行测试验证.本文使用云南普洱站(22.7°N,10L5°E)记录的频高图数据作为训练集,分别使用云南普洱站(22.7°N,101.5°E)和四川乐山站(29.5°N,103.7°E)的频高图数据作为测试集对该方法进行测试验证,结果表明该方法对普洱站和乐山站两地Es二跳回波的识别均具有较高的准确率,分别达到84.2％和82.8％.
频高图 Es回波 决策树 自动识别