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利用“北京一号”小卫星全色和多光谱影像对冬季渤海海冰进行了监测。根据多光谱谱段特征和现场测试的海冰光谱之间的对应关系, 建立了卫星影像冰水识别、渤海海冰外缘线的模型, 估算了海冰面积及判别海冰发展趋势;对卫星影像数据进行监督分类, 建立了相应的分类模型;根据海冰类型的不同将海冰区域进行了划分, 并作为对海冰灾害严重程度的判别依据;以2007年度冬季为例, 对渤海海冰的分布面积进行了统计, 与海冰监测业务中使用的MODIS数据反演结果进行了对比, 对比结果显示“北京一号”卫星可以为海洋监测和预报服务部门提供高分辨率海冰遥感信息, 并为我国海冰灾害的防范提供可靠有效的资料。 相似文献
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Radarsat卫星渤海海冰监测研究 总被引：9，自引：1，他引：8
加拿大Ｒａｄａｒｓａｔ雷达卫星只有７种工作模式,是专门为海冰业务监测设计的。１９９９年１月我们预订和获取了两模式雷达卫星数据,对我国渤海海冰进行了监测研究,两种模式各有优点,ＳｃａｎＳＡＲ模式可用于对整个渤海地区的全面监测,而利用宽幅的高分辨率图象可得到渤海海冰的详细特征结果。同时在研究过程中对辽东湾海冰和沿岸冰进行了实地观测,为解译提供了重要依据。 相似文献
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MODIS渤海海冰遥感资料反演 总被引：9，自引：0，他引：9
鉴于渤海海冰监测和预报对海冰卫星遥感数字化产品的迫切需求,本文利用MODIS的1B级数据进行渤海海冰参数反演,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚数值产品,作为渤海海冰监测和海冰数值预报初始场的重要信息来源,以及海冰预报质量检验的参考依据之一。反演结果表明,其各通道对海冰性质有很好的反映,资料信号比较稳定,对不同密集度和厚度的冰有较好的区分,相对NOAA/AVHRR和HY-1A资料有更好的实际应用价值;Terra/MODIS和HY-1A/COCTS海冰遥感反演结果对比也为HY-1A系列卫星海冰遥感的改进和提高提供有益的启示。 相似文献
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在渤海冰区油气开发中,海冰给平台结构、油气运输和施工作业带来很大影响。油气作业区海冰参数精确、连续、实时的现场监测对分析油气开发的可靠性、检验海冰数值模式、校正海冰卫星遥感数据具有重要意义。针对渤海油气作业区的海冰运动和分布特性,通过数字图像技术对海冰的厚度、运动速度和密集度三个参数的提取进行了算法开发和软件研制。在2009-2010年采用该海冰数字图像监测软件对渤海辽东湾JZ20-2油气作业区的海冰参数进行了全冰期的连续监测,获得了翔实可靠的海冰厚度、密集度和冰速等海冰监测资料。现场监测应用表明,该海冰数字图像监测软件具有操作性强、精确度高、可靠性好的优点。该监测技术进一步完善后可广泛应用于渤海油气作业区的海冰现场监测,成为海冰业务化现场监测的重要组成部分。 相似文献
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渤海冬季油气生产危险冰情报警方法 总被引：1，自引：0，他引：1
目前，渤海中的油气田冬季生产都有可能遭受不同程度的冰灾威胁，建立渤海冬季油气生产危险冰情报警系统和防冰减灾的海冰管理方法是很有必要的。本文提出一套适用于渤海不同冰区以及不同型式油气开发工程的冬季油气生产危险冰情报警方法，其中包括渤海海冰生消过程中的监测，预报系统，对不同类型开发工程危险情报警标准的考虑以及海冰管理数据库和专家系统软件。本文是在辽东湾油气田海冰管理实验和研究基础上提出的。对渤海冬季生 相似文献
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基于Radarsat-2全极化SAR、GF-1多光谱、Landsat-8多光谱影像,利用PCA变换、HSV变换等方法,分析了同空间分辨率的SAR与光学全色影像的信息量,并评价了其分别与Landsat-8多光谱影像的融合结果。结果表明:全极化SAR影像较全色影像的亮度高,图像标准差、信息熵及平均梯度总体趋于一致,信息量相当;融合影像目视效果相近,且SAR融合影像较光学融合影像包含的信息量更为丰富,利用高分全极化SAR影像替代光学全色影像开展海岸带遥感监测是可行的。 相似文献
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协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和次优标号、自组织映射神经网络以及增强的聚类多样性算法来选择兼具不确定性和差异性的样本参与训练;在半监督学习部分,利用直推式支持向量机,并且融合主动学习思想从大量未标签样本中选取相对可靠且包含一定信息量的样本进行迭代训练;然后协同主动学习分类结果和半监督分类结果,通过一致性验证保证所加入伪标签样本的正确性。为了验证方法的有效性,分别采用巴芬湾地区30 m分辨率的Hyperion高光谱数据(验证数据为15 m分辨率的Landsat-8数据)和辽东湾地区15 m分辨率的Landsat-8数据(验证数据为4.77 m分辨率的Google Earth数据)进行海冰分类实验。实验结果表明,相对其他传统方法,该协同分类方法可以在只有少量标签样本的情况下,充分利用大量未标签样本中包含的信息,实现快速收敛,并获得较高的分类精度(两个实验的总体精度分别为90.003%和93.288%),适用于海冰遥感图像分类。 相似文献
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基于数据挖掘的GF-1 遥感影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于受到云雾的影响，可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限，特别是云覆盖较为严重的可见光影像，基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的，由于其光谱反射值存在较大差异，依然很难采用同一阈值进行绿潮检测。基于此，为了提高可见光影像的利用率，实现不同云覆盖情况下，绿潮的高精度自适应阈值的自动检测，本文以GF-1影像为数据源，首先采用K-means聚类和C4.5决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别；其次，选取大量不同云覆盖情况下子图像样本（每个子图像样本中均包含绿潮和海水两类），分析得出不同云覆盖情况下绿潮和海水的区分阈值y与影像光谱差x=bandnir-bandred之间所具有的线性关系；然后，利用分析得出的线性关系提出一种适用于GF-1影像的绿潮分区自适应阈值自动检测方法。最后，为验证提出方法的有效性，分别采用NDVI方法、EVI方法和本文提出的自适应阈值自动检测方法进行绿潮提取实验。实验结果表明，对于GF-1卫星遥感数据，本文提出的绿潮自适应阈值分区自动检测方法明显优于传统的NDVI和EVI检测方法，不仅提高了绿潮的监测精度，而且实现了绿潮提取的全自动化。 相似文献
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基于海洋一号C（HY-1C）卫星海岸带成像仪（CZI）遥感影像,提出了一种基于最优特征集的支持向量机海冰分类方法。分别提取CZI影像的光谱特征和纹理特征,采用基于距离可分性的判据进行特征选择,得到最优特征集,以最优特征集作为支持向量机分类器输入,分别对3期辽东湾海域CZI影像开展海冰分类实验和结果分析。结果表明:本文方法得到的海冰分类结果精度优于仅利用光谱特征或纹理特征的海冰分类精度;基于本文方法的3期影像的海冰分类精度均较高,2020年12月19日、2021年1月10日与2021年1月16日的海冰分类总体精度分别为93.67%、91.75%、84.89%,均在80%以上;利用海冰分类结果图估算海冰面积,发现3期辽东湾海冰面积依次增大,最大约为11 998.98 km2。 相似文献
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高分遥感影像在海域使用监测存在位置偏移的问题,本文针对连云港海域动态监测中常用的资源三号(ZY-3)、Rapid Eye和高分一号(GF-1)遥感数据,应用现场测量的海域界址点数据,对高分遥感影像在海域使用监测中的应用开展可行性分析。结果表明:(1)遥感影像相对海域界址数据偏移大小不同:Rapid Eye影像的均方根误差ERMS最大,为9.09 m,小于2个像元;GF-1影像的ERMS为8.90 m,大于4个像元;ZY-3影像的ERMS最小,为7.87 m,小于4个像元;(2)3种卫星影像的东西向和南北向平均偏移量接近,ZY-3影像的分别为4.92 m和5.00 m;Rapid Eye影像的分别为5.97 m和5.84 m;GF-1影像的分别为6.59 m和4.52 m;(3)不同影像的内部精度一致性存在差异,即影像上同名点与界址位置的偏移方向和偏移量存在不同,其中Rapid Eye影像的偏移方向无规律性,且偏移量较大,而ZY-3和GF-1影像总体向东偏移,ZY-3影像偏移量要小于GF-1影像;(4)对于不同空间分辨率的影像而言,校正后东西向和南北向上的误差,并不能直接决定对应地物面积的误差大小。 相似文献
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一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。 相似文献
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北极多年冰在近几十年有明显的减少趋势,与北极海冰的厚度、体积和夏季最小海冰范围的减少密切相关。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)具有全天时、全天候成像能力,基于SAR卫星影像的海冰分类对监测北极多年冰具有重要意义。基于深度学习U-Net模型,以SAR图像的双极化信息为模型输入,构建了像素级的海水、一年冰和多年冰多分类模型。与已有SAR图像海冰分类方法(支持向量机、随机森林和卷积神经网络)进行对比,基于双极化SAR图像的U-Net海冰分类模型的准确率、平均重叠度和Kappa系数,分别达到了90.73%、0.831和0.849,优于其他对比模型,分别提升了4.08%～19.04%, 0.063～0.321和0.111～0.335。此外,针对SAR图像水平-垂直极化(horizontal-vertical polarization, HV)有明显的条状热噪声和水平-水平极化(horizontal-horizontal polarization, HH)受入射角效应而亮度不均匀的特点,设计敏感性实验,研究HV噪声、入射角和灰度共生矩阵(gray leve... 相似文献
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渤海是我国重要的经济区,海冰灾害严重威胁着人类生产活动。合成孔径雷达具有全天候成像能力,研究渤海区域的SAR图像海冰检测具有重要意义。传统海冰检测方法受限于特征提取方法和建模方式,检测精度有待提升。深度学习具有极强的特征自学习能力,适用于图像检测问题。本文基于深度学习框架U-Net,以Sentinel-1双极化（VV和VH）合成孔径雷达图像为输入信息,设计混合损失函数优化传统U-Net模型,形成了基于混合损失U-Net的渤海海冰检测模型。将本文模型与传统海冰检测方法[脉冲耦合神经网络（PCNN）、马尔科夫随机场（MRF）和分水岭算法]和基于深度卷积神经网络（CNN）的深度学习方法进行了对比。实验结果表明:本文基于混合损失U-Net的海冰检测模型在重叠度、F1分数、精确度和召回率4项度量指标上分别达到了97.567%、98.769%、98.767%和98.771%,检测效果明显优于对比方法;双极化信息输入的检测结果比VV单极化输入的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了0.375%、0.111%、0.639%和0.740%;混合损失函数的检测结果比非混合损失函数的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了1.129%、0.947%、1.794%和2.231%;模型能对冰水沿线、冰间水道、冰间隙等细节进行有效检测;可应用于渤海区域整幅SAR图像的海冰检测,为海冰监测、海冰变化分析、海冰预报提供技术支撑。 相似文献
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安达曼海是内波频繁发生的海区之一,对其内波的研究是当今海洋研究的热点。本文利用2013—2016年间覆盖整个安达曼海的3 000多幅Terra/Aqua MODIS、GF-1、Landsat-8、Sentinel-1 等卫星遥感图像,从中提取和解译了内波波列线和波向信息,得到安达曼海海洋内波的时间分布特征,并绘制了内波空间分布图。结果表明,安达曼海及其邻近海域内波主要出现在4个区域:苏门答腊岛以北海域、安达曼海中部海域、安达曼海北部海域以及尼科巴群岛以西海域,尺度较大的内波主要分布在苏门答腊岛以北海域和安达曼海中部海域。在时间分布上,2013—2016年间安达曼海内波的年发生次数相近;在热季、雨季及冬季遥感都能观测到内波的发生;2-4月遥感观测到的内波最多,其次为8、9月,7月遥感观测到的内波较少,这可能是由于雨季光学影像受云影响,安达曼海海域晴空影像过少造成,还需要借助更多的遥感影像进一步证明。在波向上,安达曼海多数内波向岸传播,在苏门答腊岛北部、安达曼海中部海域,内波向东或向东南传播;在安达曼群岛东部,内波向东传播,传播一定距离后与海底地形交互作用,一部分继续向前传播,一部分产生反射,向西南方向传播至安达曼群岛;在尼科巴群岛以西海域,内波由尼科巴群岛向孟加拉湾传播。 相似文献
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海冰的热力过程及其与动力过程的耦合模拟 总被引：17，自引：0，他引：17
研究和讨论了海气相互作用过程中海冰演变的物理过程；大气和海洋对海冰的热力作用以及冰内物理过程；大气和海洋热力学参数对冰厚和密集度等冰情参数的影响和上述物理过程的数学处理。计算了冰面与水面能量收支，并分析海冰热力增长函数的特征；将热力模式与动力模式。对渤海１９８９－１９９０年度海冰进行数值模拟。结果表明，考虑热力过程的热动力模式，对类似于１９９０年２月１２－１８日海冰融化过程显示出明显的优越性，模拟 相似文献