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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 328 毫秒
1.
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   

2.
“海洋1号”卫星在海冰监测和预报中的应用   总被引:10,自引:3,他引:7  
“海洋1号A”卫星是我国发射的第一颗海洋卫星.2002~2003年冬季,该卫星首次应用于我国渤海海冰监测和预报.建立了从卫星1B级数据开始的海冰反演系统,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚与冰外缘线数值产品,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.介绍所发展的“海洋1号A”卫星海冰反演系统的流程、算法和反演参数,海冰反演结果,及其在渤海海冰监测和预报中的应用.  相似文献   

3.
渤海海冰卫星遥感监测业务系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
黄润恒  王强 《海洋预报》1991,8(3):57-63
本文介绍了我们在微机图象处理系统上开发的海冰卫星遥感监测业务系统以及海冰多数提取的方法。核系统的功能包括卫星数字信号的实时采集、预处理、图象处理、定量数值处理以及形成多种形式的海冰遥感产品。三年来系统运行正常,获得了系统的海冰遥感资料,在海冰业务预报和数值预报试验中发挥了作用。  相似文献   

4.
谢涛  赵立 《海洋科学进展》2022,40(3):351-366
海冰密集度是海冰的重要参数之一,在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势,已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度,回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况,包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明,被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式,已发展出许多成熟的业务化算法;主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源,海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类向深度学习算法发展;光学遥感海冰密集度算法较为成熟,但受限于云层和夜晚限制,其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制,3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据,开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代,基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展,需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务,致力于提高我国的海冰预报能力。  相似文献   

5.
2002~2003渤海海冰数值预报   总被引:8,自引:5,他引:3  
海冰数值预报是海冰业务预报的主要方法之一。国家海洋环境预报中心建立了业务化的渤海海冰数值预报系统,并进行了多年的业务化运行。随着我国卫星遥感事业和数值天气预报技术的发展,海冰预报系统也在不断发展中。本文介绍了2002~2003冬季应用HY—1卫星海冰遥感和T213数值天气预报模式产品对该海冰数值预报系统的改进,对2002~2003冬季海冰数值预报的结果进行了分析和比较。  相似文献   

6.
极地科学考察中海冰监测和预报的研究应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
尹涛  杨清华  许淙 《海洋预报》2005,22(Z1):24-26
本文简单介绍了国家海洋环境预报中心在极地海冰监测和预报研究应用领域开展工作的背景、内容和成果.从卫星遥感监测海冰的方法;卫星接收和图像处理方法;卫星微波资料的处理方法;海冰变化规律及其长期变化的理论方法和长期实时预报的方法四个方面进行了阐述,并叙述了今后工作的方向.  相似文献   

7.
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   

8.
范学炜  苏洁 《海洋预报》1997,14(1):44-55
本文利用我台1991年引进的“极轨气象卫星数字信号实时采集和处理的微机系统”,根据海冰预报业务工作的需要对卫星遥感资料微机处理系统进行了开发和改进。为实现渤海及黄海北部海冰冰情实况速报业务及海冰数值预报提供了重要的基础资料  相似文献   

9.
为了满足渤海海冰预报业务化的需求,针对渤海海冰和MODIS数据的特点,结合MO-DIS-TERRA数据,编程实现了基于MODIS数据的渤海海冰遥感探测系统.系统以IDL和VisualC++作为开发语言,为海冰信息提取提供了一个统一的平台,实现了海冰面积、海冰外缘线、海冰厚度和海冰密集度信息提取,并以专题图和数值的形式输...  相似文献   

10.
张娜  张庆河 《海洋通报》2014,33(3):321-327
采用CART决策树方法从MODIS卫星遥感数据反演海冰面积,同时对可见光、近红外和热红外多波段进行自动分类计算,有效消除了传统阈值法在反演高悬沙等海洋环境时出现的海冰误判。经较高分辨率的中国环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B)校验,结果表明基于决策树方法所得出的反演数据具有较高精度。利用建立的CART决策树方法反演了2003年以来辽东湾冬季海冰面积的生消变化过程,为进一步分析和建立气象因素与海冰演化规律的关系提供了精确可靠的基础资料。  相似文献   

11.
Application of the HY-1 satellite to sea ice monitoring and forecasting   总被引:3,自引:2,他引:1  
The HY-1A satellite is the first oceanic satellite of China. During the winter of 2002~2003, the data of the HY-1A were applied to the sea ice monitoring and forecasting for the Bohai Sea of China for the first time. The sea ice retrieval system of the HY-1A has been constructed. It receives 1B data from the satellite, outputs sea ice images and provides digital products of ice concentration, ice thickness and ice edge, which can be used as important information for sea ice monitoring and the initial fields of the numeric sea ice forecast and as one of the reference data for the sea ice forecasting verification. The sea ice retrieval system of the satellite is described, including its processes, methods and parameters. The retrieving results and their application to the sea ice monitoring and forecasting for the Bohai Sea are also discussed.  相似文献   

12.
Application of the HY-1 satellite to sea ice monitoring and forecasting   总被引:4,自引:2,他引:2  
The HY-1A satellite is the first oceanic satellite of China. During the winter of 2002-2003, the data of the HY-1A were applied to the sea ice monitoring and forecasting for the Bohai Sea of China for the fhst time. The sea ice retrieval system of the HY-1A has been constructed. It receives 1B data from the satellite, outputs sea ice images and provides digital products of ice concentration, ice thickness and ice edge, which can be used as important information for sea ice monitoring and the initial fields of the numeric sea ice forecast and as one of the reference data for the sea ice forecasting verification. The sea ice retrieval system of the satellite is described, including its processes, methods and parameters. The retrieving results and their application to the sea ice monitoring and forecasting for the Bohai Sea are also discussed.  相似文献   

13.
基于GOCI数据渤海海冰厚度算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种基于GOCI数据提取渤海海冰厚度方法并将其应用于2014年-2015年冬季渤海海冰厚度动态变化监测。首先基于高时间分辨率的GOCI数据建立GOCI短波宽带反射率与各波段反射率模型,然后建立海冰厚度与GOCI短波宽带反射率模型,并将此模型应用于渤海海冰厚度监测,最后通过基于MODIS数据、热动力学模型(Lebedev和Zubov模型)反演获得的海冰厚度以及实测海冰厚度数据对实验结果进行验证。实验结果表明:基于GOCI数据建立海冰厚度模型所反演的海冰厚度与基于MODIS数据反演的海冰厚度以及Lebedev和Zubov模型具有较高相关性(R2>0.86),而且反演结果接近实测数据(RMS为6.82 cm)。  相似文献   

14.
朱星源  苏洁  宋梅  杨茜  梁韵 《海洋学报》2022,44(12):70-83
海冰厚度是监测与研究渤海海冰的重要参数。为了获取更加可靠的渤海海冰厚度数据,本研究基于MODIS数据对海冰厚度反演中的冰水分离环节和冰厚计算方法都进行了改进。对于冰水分离环节,本文在Canny边缘检测算子提取海冰基础上,加入了二值化处理、阈值判别等步骤,实现了较高精度的渤海海冰范围自动化提取。通过试验确定了海冰厚度与反照率指数关系模型中的参数,包括海冰衰减系数和海水反照率参数,使其更加符合渤海海区的物理特征。将改进后算法的海冰厚度反演结果与渤海海上石油平台实测数据进行比较,并分析了误差来源。结果表明,经过对算法的改进,海冰厚度与反照率指数关系模型的反演结果与实测数据之间的平均绝对误差由7.05 cm缩小到2.74 cm,相关系数由0.434提高到0.485。  相似文献   

15.
Sea ice concentration (SIC) is one of the most important indicators when monitoring climate changes in the polar region. With the development of the Chinese satellite technology, the FengYun (FY) series has been applied to retrieve the sea ice parameters in the polar region. In this paper, to improve the SIC retrieval accuracy from the passive microwave (PM) data of the Microwave Radiation Imager (MWRI) aboard on the FengYun-3B (FY-3B) Satellite, the dynamic tie-point (DT) Arctic Radiation and Turbulence Interaction Study (ARTIST) Sea Ice (ASI) (DT-ASI) SIC retrieval algorithm is applied and obtained Arctic SIC data for nearly 10 a (from November 18, 2010 to August 19, 2019). Also, by applying a land spillover correction scheme, the erroneous sea ice along coastlines in melt season is removed. The results of FY-3B/DT-ASI are obviously improved compared to that of FY-3B/NT2 (NASA-Team2) in both SIC and sea ice extent (SIE), and are highly consistent with the results of similar products of AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)/ASI and AMSR2/DT-ASI. Compared with the annual average SIC of FY-3B/NT2, our result is reduced by 2.31%. The annual average SIE difference between the two FY- 3Bs is 1.65×106 km2, of which the DT-ASI algorithm contributes 87.9% and the land spillover method contributes 12.1%. We further select 58 MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) cloud-free samples in the Arctic region and use the tie-point method to retrieve SIC to verify the accuracy of these SIC products. The root mean square difference (RMSD) and mean absolute difference (MAD) of the FY-3B/DT-ASI and MODIS results are 17.2% and 12.7%, which is close to those of two AMSR2 products with 6.25 km resolution and decreased 8% and 7.2% compared with FY-3B/NT2. Further, FY-3B/DT-ASI has the most significant improvement where the SIC is lower than 60%. A high-quality SIC product can be obtained by using the DT-ASI algorithm and our work will be beneficial to promote the application of FengYun Satellite.  相似文献   

16.
渤海冰漂移对海面风场、潮流场的响应   总被引:8,自引:1,他引:7  
在对海冰漂移动力学分析基础上,利用MODIS资料,采用MCC方法获取渤海大范围冰覆盖的海域冰速场,并利用NCEP风速资料和潮流资料进行回归分析,得到渤海冰漂移速度与风速和流速的关系.利用MODIS和NOAA/AVHRR资料获取的渤海冰速资料的综合分析显示:渤海海冰运动,除受盛行风控制外,还受到复杂的海岸地形、流和冰内应力的共同作用,所得到的大范围海冰运动规律和多年历史观测资料分析结果基本一致,并清楚地显示了冰边缘带海冰运动的特征,弥补了局地、单站海冰观测的局限性.  相似文献   

17.
在处理MODIS数据、业务化监测黄渤海海冰过程中,云检测是重要内容之一,其结果直接影响海冰信息反演的精度。为了减少云在海冰监测过程中的影响,本文针对冬季黄渤海海域的特点,采用多波段阈值云检测算法对云进行检测,并用IDL语言图像处理技术实现该算法。在研究过程中,本文采用C#语言,借助ArcGIS Engine组件,将云检测算法与地理信息系统二次开发技术有机结合,实现了云检测过程的全自动化和可视化,提高了MODIS数据的处理效率。实验表明,该方法具有较高的云检测精度,检测效果理想,并为海冰监测过程的全自动化与可视化研究奠定了基础。  相似文献   

18.
基于MODIS热红外数据的渤海海冰厚度反演   总被引:3,自引:1,他引:2  
Level ice thickness distribution pattern in the Bohai Sea in the winter of 2009–2010 was investigated in this paper using MODIS night-time thermal infrared imagery.The cloud cover in the imagery was masked out manually.Level ice thickness was calculated using MODIS ice surface temperature and an ice surface heat balance equation.Weather forcing data was from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF) analyses.The retrieved ice thickness agreed reasonable well with in situ observations from two off-shore oil platforms.The overall bias and the root mean square error of the MODIS ice thickness are –1.4 cm and 3.9 cm,respectively.The MODIS results under cold conditions(air temperature –10°C) also agree with the estimated ice growth from Lebedev and Zubov models.The MODIS ice thickness is sensitive to the changes of the sea ice and air temperature,in particular when the sea ice is relatively thin.It is less sensitive to the wind speed.Our method is feasible for the Bohai Sea operational ice thickness analyses during cold freezing seasons.  相似文献   

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