撰稿：陈璐

    审定：蔡树群

近日，中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境实验室（LTO）蔡树群研究员团队，基于改进的Canny边缘检测算法，实现了对三维数值模型中内孤立波的高效、自动识别。该研究成果发表于国际期刊Ocean Engineering，硕士研究生陈璐为论文第一作者，龚延昆副研究员与许洁馨副研究员为共同通讯作者，蔡树群研究员与陈植武研究员为合作作者。

内孤立波作为海洋中一类强非线性波动，对能量输运与混合过程具有重要影响。目前，内孤立波的自动识别主要依赖于现场观测与卫星遥感数据。相较之下，数值模拟不仅能深入揭示内孤立波的生成与演变机制，还可完整呈现其三维结构特征。然而，基于数值模拟结果的内孤立波自动识别方法仍较为欠缺，亟待进一步开发与完善。

本文以高分辨率三维内波数值模型ISWNM-NSCS V2.0（Internal Solitary Wave Numerical Model-Northern South China Sea version 2.0）为例，提出了一种基于改进的Canny边缘检测法的内孤立波的自动识别算法。该方法首先利用带通滤波对等密面起伏（或海表高度梯度）数据进行预处理，有效抑制背景低频信号与高频噪声干扰；随后采用Canny边缘检测算法精准提取内孤立波位置。为全面评估算法性能，研究进一步将Canny算法与其他边缘检测算子进行对比，结果显示，Canny算法在波峰位置提取中表现出最小的动态时间规整距离（0.6 km），波峰线长度与振幅识别准确率超过90%，半倍波宽识别准确率达86%。通过对比MODIS遥感图像和现场观测，亦证实了自动提取的内孤立波的波峰线长度和振幅与之具有较高的一致性。

此外，研究还将该算法应用于苏禄海、苏拉威西海、安达曼海、乔治海峡及龙目海峡等多个内孤立波活跃海域。结果显示，该自动识别方法在不同海区均表现良好，具备较强的适应性与鲁棒性。

该研究由国家自然科学基金、广东省自然科学基金、中国科学院项目等共同资助完成。 

相关论文信息：

Chen, L., Gong, Y.*, Chen, Z., Xu, J.*, Cai, S., 2026. Automatic identification of internal solitary waves in numerical simulations based on an improved canny algorithm. Ocean Engineering 343, 123275.

文章链接：

https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.123275

图1.内孤立波自动识别算法示意图