极光是由来自太阳风的高能带电粒子与地球的大气层相碰撞而产生,它的形态受复杂的空间物理环境影响,对极光形态的研究有助于我们了解太阳风—磁层耦合。由于不同的极光形态对应着不同的空间物理过程,因此对极光形态分类有助于我们了解不同形态极光的发生机制。同时,极光在发生过程中,除了形态的变化,也会有一些特殊的极光事件发生,这些特殊事件也会反映出特殊的物理过程。基于此,本文针对极光的形态分类以及相关的物理特征展开详细的分析与研究。针对极光图像分类及极光形态与空间环境存在的关系问题,提出了基于GMM-HMM模型的极光图像分类方法。首先,提取不同形态极光图像的静态特征,将提取到的特征输入到GMM-HMM模型中,实现对极光图像的分类。接着,将极光图像的静态特征和对应的物理参数作为极光形态的表征量,输入到GMM-HMM模型中,最后根据分类结果分析不同物理参数对极光形态的影响。该方法不仅有效的实现了极光图像的分类,同时也对不同的空间环境参数对极光形态的影响进行了分析。极光是一个动态的且连续发生的过程,对极光形态的分类仅仅考虑极光的静态特征是不够的,基于此,本文提出了一种基于粘性流体粒子运动模型的极光视频序列的分类方法。该方法将极光粒子看成是流体粒子,用流体运动方程去描述极光粒子的运动,通过解方程得到极光粒子的运动场,最后通过提取极光粒子的静态特征,将静态特征和动态特征结合起来对极光视频序列进行分类。实验结果表明,粘性流体运动模型能够有效的描述极光粒子的运动,从而获得了较高的分类准确率。极光螺旋运动作为一种特殊的极光事件,尤其是极光螺旋运动事件中的涡旋事件,反应了特殊的物理过程。本文通过提取极光序列的动态特征对极光螺旋运动事件进行检测,并将检测的结果分成极光弧涡旋、射线簇涡旋、大扭曲的极光弧和大扭曲的极光射线簇,最后结合OMNI卫星、Cluster卫星及THEMIS卫星数据对这四类结构的物理特征进行分析。实验结果表明,本文提出的方法能够较准确的检测出极光的螺旋运动事件,并且通过分析卫星数据可以得出,OMNI、Cluster和THEMIS卫星所反应的空间环境在极光螺旋运动事件发生时皆会有响应。