太阳黑子高精度的自动识别及其分群方法研究

The identification and grouping of sunspot’s morphology are essential for studying their formation、evolution、disappearance and analyzing the correlativity, it has important scientific significance to further reveal the law of solar activity、predict solar activity and monitor the space environment. With the amount of data acquired by solar observation equipment is exploding, it is particularly urgent to use automatic tool to identify and group sunspots. Based on the SDO/HMI white light image, the project will research sunspot automatic recognition and grouping method with high precision. The contents include: ①preprocess of observation data; ②automatic recognition model of sunspot umbra and penumbra; ③ automatic sunspots grouping model; ④develop corresponding data processing software. The major difficulties in this project are how to separate sunspots、solar disk and noise accurately，and how to group sunspots correctly. The key points are to recognize sunspots with the help of its strong magnetism，establish the nonlinear mapping model of making sunspot geometric and physical parameters as input layer and grouping results as output layer. The research results can provide help for the prediction of solar activity, monitoring solar terrestrial space environment, providing reference for high-precision identification of flares、filament and corona; and laying foundation for Deep-space Observatory’s observation and scientific research.

太阳黑子形态的识别及其分群是研究其形成、演化与消失规律，进行相关性分析的前提，对进一步揭示太阳活动规律，预报太阳活动及监测空间环境有重要科学意义。随着大型太阳观测设备获取的数据量正呈爆炸式增长，利用自动化手段识别太阳黑子及分群显得尤为迫切。本项目基于SDO/HMI白光数据,对太阳黑子高精度自动识别及其分群方法进行研究。内容包括：①观测数据的预处理；②太阳黑子本影和半影的自动识别模型研究；③太阳黑子自动分群模型研究；④相应数据处理软件开发。项目难点是准确分离太阳黑子、日面背景及噪声，以及对太阳黑子准确分群。关键是利用太阳黑子具有强磁性的特征对其准确识别；建立太阳黑子几何及物理参量为输入层与分群结果为输出层的非线性映射模型,以对其准确分群。研究成果可为太阳活动预报、日地空间环境监测提供帮助，也可为耀斑、暗条、日冕等太阳活动的高精度识别提供参考；并为中国空间太阳望远镜的观测和科学研究打下基础。

太阳黑子是日面上最早被发现、最显著且具有强磁场的太阳现象之一，其 观测和研究对于太阳活动和规律的研究具有重要的意义。近现代大型观测设备 获取的海量、丰富、高分辨率的太阳黑子观测资料，为研究太阳黑子提供了新 的契机。然而，早期手工识别太阳黑子的手段已经不可能满足这些数据处理的 需求，因此急需自动的太阳黑子识别方法，能够高效、精确地提取这些数据中 的太阳黑子，它是研究太阳黑子规律和机理的基础和前提。本文以怀柔太阳观 测基地的全日面光球单色像为例，提出了一种新的太阳黑子高精度自动识别方 法。算法采用数学形态学和OTSU算法进行设计，分为：①日面轮廓的自动提 取；②日面上太阳黑子的自动识别两个步骤实现。结果显示本方法对太阳黑子 的识别率达到了95%、错误率为1.2%，与NOAA/USAF日面黑子总面积的相关 性达到95%。经过比对，这一结果优于其它太阳黑子识别方法，是一种高精度 的自动化方法。该方法将用于处理目前海量、丰富的太阳黑子观测资料，为研 究和应用提供准确、实时、丰富的数据资源。