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基于中国海洋大学研制的我国首台机载海洋激光荧光雷达系统及其测量海水中叶绿素a浓度的方法;对该系统在烟台至荣成沿岸海域进行实验的情况作一回顾,并对实验数据进行了处理,采用拉曼校正归一方法,反演了海表层的叶绿素a浓度,同时利用激光雷达方程反演出了海水的衰减系数;另外,提出了最小二乘拟合提取信号峰值的新反演算法。反演结果与往年同时期采集数据较为吻合,使用最小二乘拟合提取信号峰值的算法反演的叶绿素a浓度更接近于近期实地测得的结果。 相似文献
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机载海洋激光雷达测量叶绿素a浓度、悬移质浓度和浅海深度的性能估计 总被引：9，自引：0，他引：9
以14:00时离水辐亮度作为背景光强度,模拟355nm激光雷达测量不同深度水层叶绿素a荧光的信噪比.分析体积衰减系数c、辐照度衰减系数k、散射系数b和透明度盘深度(SDD)的关系.最后模拟532nm激光雷达测量悬移质浓度的最大测量深度和误判率小于10%时的最大海底探测深度随SDD的变化. 相似文献
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本文介绍了新一代遥感水色传感器——荧光高度成像光谱仪(FLI)的主要性能和优点以及应用该仪器在加拿大、美国东海岸等地不同日期,不同地点测量叶绿素所获得的光谱资料进行多种高度下荧光波段的大气校正研究。讨论了测量叶绿素最佳荧光范围内的谱段组合选择;FLI遥感所测的叶绿素a的浓度值与现场船测资料以及美国空间中心的机载海洋激光雷达所测值的比较。 相似文献
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自1968年美国纽约州叙拉古(Syucause)大学研究中心的G.D.Hichman首先提出了用激光脉冲测量的想法,并在1969年的《环境遥感》杂志上发表了题为“用于测量近岸水域的机载脉冲式激光机”一文以来,世界海洋大国相继对机载激光机进行了研制;美国、澳大利亚走在最前列。到目前为止,已有数十台机载激光测深仪问世,并投入使用。 本文将主要介绍机载激光测深原理,激光能量传播定理、扫描格式、各国机载激光测深仪发展及性能.并对机栽激光的应用领域和我国海道测量中的应用可行性进行研究。提出了发展我国机载激光测深系统的设想。 相似文献
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用机载激光测深仪来采集海道测量数据的思想是本世纪60年代由Hickman和Hogg等人提出来的。1974年在澳大利亚进行了首次由激光测量地形剖面的试验,对此,海道测量学家 相似文献
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本文介绍了机载激光测深的椭圆扫描机械原理,推导出确定激光海面点位置的数学模型,最后通过编程模拟运算,对其轨迹特征进行了描述。 相似文献
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A. G. Luchinin 《Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics》2010,46(4):492-498
We have studied the influence of a roughed sea surface and the dispersion of photons over pathlengths on the time characteristics
of a pulsed oceanologic airborne lidar. We have derived equations describing the first two temporal moments of a return signal
for two types of lidar (a lidar with an isotropic receiver directional pattern and a lidar with an extremely narrow receiver
pattern). It is shown that the delay of the return signal and its effective width depend substantially on both the characteristics
of the lidar itself and on the parameters of the sea-surface roughness and inherent optical properties. 相似文献
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The chlorophyll-a concentration is generally overestimated for the southern China coastalwaters if the default algorithm of the SeaDAS is employed. An algorithm is developed for retrieval of chlorophyll-a concentration in the Zhujiang Estuary, Guangdong Province, China, by using simulated reflectance data. The simulated reflectance is calculated corresponding to the SeaWiFS wavelength bands, via a general model by inputting measured water components, i.e. , the suspended sediment, chlorophyll-a, and yellow substance (DOC) concentration data of 130 samples. Empirical relationships of the chlorophyll-a concentration to 240 different band combinations are investigated based on the simulated reflectance data, and the band combination, R_5R_6/R_3R_4, is found to be the optimum one for the development of an algorithm valid for the Zhujiang Estuary. This algorithm is then employed to determine the chlorophyll-a concentration from SeaWiFS data. The estimated concentrations have a better accuracy than those obtai 相似文献
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用电子计算机分析东海黑潮海面与海洋学标准层叶绿素a总食量(分别记为C_O、C_T)之间的统计相关。提出两者的线性关系,有助于了解叶绿素a的空间分布和海区的生物资源评价及有关的生态学研究。 相似文献
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传统的湖泊、海岸带测深主要是基于船载多波束系统或者机载激光雷达测深系统,但这些方式测量成本较高。因此提出了一种仅利用卫星观测数据,实现高分辨率动态水域地形图的获取方法,该方法基于ICESat-2单光子激光点云和Landsat图像数据的全球地表水数据集(GSWD),对所获取的高精度激光沿轨轮廓线与多年期湖泊水域边界等高线进行融合匹配。以美国最大的水库米德湖为实验区域,生成高程范围约为34 m的地形图结果,覆盖面积超过307 km~2,水平分辨率为30 m;在与机载激光雷达数据等现场实测结果的对比中,所绘制地形图均方根误差约为2 m。研究方法有望为水位波动较大或水质相对较好的内陆水体(例如湖泊)和沿海地区(例如潮间带)提供一种新的水陆交界区域地形图获取方法。 相似文献
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南海北部水体叶绿素a浓度反演的生物光学模型 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2003年至2005年秋季在南海多个航次的现场观测数据,研究了南海北部海区遥感反射率的变化,并分析了用于全球海洋叶绿素a浓度反演的OC2和OC4模型在本海区的适用性。结果表明,在南海北部海域,OC2和OC4模型高估了叶绿素a浓度,高估范围一般约在80%—200%之间,其中最高可达640%,即OC2和OC4模型并不适用于南海海域。在此基础上,根据现场实测的表观光学数据,利用遥感反射率比值(Rrs(433)/Rrs(555))与叶绿素a浓度的关系建立了两套能够精确反演南海北部海域叶绿素a浓度的本地化经验算法———算法1和算法2,并利用其对南海北部海域的叶绿素a浓度进行反演。结果表明,由本地化模型反演得到的叶绿素a浓度与实测的叶绿素a浓度具有较好的相关关系,其平均相对偏差分别为51%和53%,相关系数为0.75。 相似文献
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基于 2003－2018 年的遥感反演和再分析数据, 分别在时域和频域上分析了渤海海表面温度、光合有效辐射、气溶 胶厚度、风速与叶绿素 a 浓度之间的响应关系。通过傅里叶变换在频域上得到各因素之间的相关性系数, 其显著高于直接在 时域上计算得到的相关性系数, 表明由于相位差的影响, 直接在时域进行相关性分析很可能会低估各因素之间的相关性。傅 里叶变换后的频谱图显示, 叶绿素 a 浓度存在一年、半年、4 个月与季节周期; 风速与气溶胶厚度存在明显的一年和半年周 期; 海表面温度和光合有效辐射具有明显的一年周期, 半年周期较其他几个因素不明显。交叉谱分析的结果表明： 叶绿素 a 浓度和所选的环境因子都在一年周期下具有最大的交叉振幅, 表明在此频率下响应最大; 风速、气溶胶厚度、光合有效辐射 分别超前于叶绿素 a 浓度约 5.0 个月、0.2 个月、0.2 个月, 海表面温度则滞后 1.9 个月。各环境因子之间相互关联, 共同影 响叶绿素 a 浓度的时间分布。 相似文献
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This article studies the effect of airborne lidar (surface) elevation data on the classification of multispectral IKONOS images over a coastal area. The lidar data and IKONOS images are treated as independent multiple bands to conduct the classification. To do so, the lidar elevation data is first resampled to the same ground spacing interval and stretched to the same radiometric range as the IKONOS images. An unsupervised classification based on the ISODATA algorithm is then used to determine a class schema of six classes: road, water, marsh, roof, tree, and sand. Training sites and checking sites are selected over the lidar-IKONOS merged data set for the subsequent supervised classification and quality evaluation. The complete confusion matrices and average quality indices are presented to assess and compare the classification results. It is shown that the inclusion of the lidar elevation data benefits the separation of classes that have similar spectral characteristics, such as roof and road, water and marsh. The overall classification errors, especially the false positive errors, are reduced by up to 50%. Moreover, by using the lidar elevation data, the classification results show more realistic and homogeneous distribution of geographic features. This property will benefit the subsequent vectorization of the classification maps and the integration of the vector data into a geographical information system. 相似文献