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本文利用我国自主研发的海洋地理信息系统软件MaXplorer,以黑潮为例,阐述了基于过程的海洋形态特征提取方法,利用VC++,对MODIS水星SST时间序列数据进行海表温度锋抽取,并分析了2003年东海黑潮表层温度锋位置的季节性变迁。结果表明,东海黑潮表层温度锋位置的季节性变化不大,只是在台湾东北部海域和北纬30°附近海域季节性变化比较活跃,由于夏季东海表层水温比较均匀,基本保持在28℃以上,温度锋位置难以确定。其他3个季节温度锋的位置由于受海底地形的影响,基本保持在200m等深线附近的陆坡区,而在台湾岛东北部有一个明显的先是气旋,后是反气旋的弯曲,冬季的温度锋位置相对稍偏东,秋季的温度锋路线比较曲折。 相似文献
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《广东海洋大学学报》2016,(3)
2012年7月现场调查了海南岛东部陆架海(琼东海域),结合其中4个断面的实测数据和卫星遥感数据,探究该海域2012年海表温度锋面的季节性变化以及夏季锋面结构特征。研究表明,琼东海域温度锋面的季节性变化明显,强锋面中心会随季节变化。夏季锋面主要分布在上升流区,是典型的上升流锋面,锋带宽20~40 km,大致沿100 m等深线,随深度增加锋面强度减小,位置向外海移动。 相似文献
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噪声去除一直是基于卫星高度计资料的海洋中尺度涡提取研究的难点和热点,然而无论是卷积滤波器还是信息滤波器都存在对海面高度异常（SLA）数据的局部过处理现象。鉴于此,本文提出一种基于包络面去噪的海洋中尺度涡提取方法。该算法可利用分离层内的信息稳定性和层间的信息完备性,很好地改进了卷积运算没有考虑局部噪声的不足,进而有效地提高去噪能力。其具体流程为：首先,对初始化的原始数据场进行上下包络面构造,形成原始数据子场;然后,根据子场内部和子场间的稳健性,把原始数据场转换为子场集合;其次,利用子场极差和标准差,对子场集合进行信息重组,形成噪声去除后的信息场;最后,利用去噪后的信息场数据,采用Winding-Angle（WA）和泛克立金中尺度涡提取算法在西北太平洋进行对比验证实验。实验结果表明,本文提出的方法较前人的方法有较大的提升,准确率为91.23%,取得了较好的应用效果。 相似文献
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【目的】优化自动化数据预处理方法,以提高海洋浮标数据质量。【方法】结合海洋浮标数据特征,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波自动化数据预处理方法,该方法通过箱型图进行异常值的检测,并采用方差受限的方法解决测量噪声导致的滤波发散问题。【结果与结论】海上工程应用和仿真实验结果表明,改进的算法计算开销低且不影响浮标系统的正常采集和数据融合工作,浮标数据采集率达100%,云数据中心数据接收率达97%。浮标采集的原始数据经过异常值修正和滤波降噪处理后,数据曲线更为平滑且符合随时间序列变化的规律,数据预处理效果良好。 相似文献
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地表组分温度比像元混合温度具有更强的物理意义和实用价值,是定量遥感反演的一个重要研究方向。本文以马尔可夫链和最大后验准则地表温度尺度转换方法,结合静止气象卫星数据高时间分辨率的特点,通过模拟静止气象卫星数据地表组分温度反演进行分析和验证。在研究过程中,地面被简化为由植被和土壤两组分组成,同时假设邻近像元的植被和土壤组分温度相同。鉴此,本文通过模拟构建20×20像元大小的静止气象卫星混合像元图像,并对各像元各时刻温度添加均值为0标准差为2K的随机误差,最终应用所提算法估算各像元各时刻的植被和土壤组分温度大小。精度分析结果表明,该算法能够较为精确地反演植被和土壤组分温度,且误差基本控制在2K以内。此外,本文还进一步讨论了算法的适用性及其对混合像元温度误差、植被覆盖度误差,以及邻近像元植被覆盖度变化范围的敏感度。分析结果再次证明,该方法对混合像元温度误差和植被覆盖度误差都具有较低的敏感性,在最大温度误差条件(均值为1.8K,标准差为5K)和最大植被覆盖度误差(均值为0.18,标准差为0.2)的条件下,各组分温度的估算精度分别能控制在3K和2K以内,满足精度要求。但是,由于组分温度初值的确定方法,对所计算窗口内植被覆盖度变化范围有较强的敏感性,反演结果与植被覆盖度变化范围相关,要求窗口内植被覆盖度变化范围足够大才能满足初值估算的精度要求。 相似文献
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滨海湿地是动态且脆弱的生态系统,遥感变化检测技术为滨海湿地动态变化监测提供了有效手段。为解决像元级变化检测对配准误差敏感及其椒盐现象严重,对象级变化检测受分割参数影响较大且过程繁琐等问题,本文提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。首先,提取湿地亮度、归一化差异植被指数、归一化差异水体指数三个特征,得到特征差异影像;其次,利用最大对称环绕显著性检测算法生成显著图,采用结合模糊C均值和马尔可夫随机场方法对显著区域进行分割得到初始像元级变化检测结果;最后,在面向对象分割的基础上,通过构建对象的不确定性指数自适应选择训练样本,采用随机森林分类器进行分类得到最终变化检测结果。利用江苏盐城滨海湿地资源三号影像进行实验,结果表明,结合像元级与对象级方法的湿地变化检测总体精度为93.51%,与像元级、对象级方法相比,虚检率分别降低了29.04%和22.78%。 相似文献
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伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU（Graphic Processing Unit）平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。 相似文献
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差分InSAR处理及其应用分析 总被引：5，自引：0，他引：5
本文结合实例分析和介绍了影响In SAR处理结果的几个重要环节。如: 数据源及像对选择 ;影响In SAR处理的因素等。目前有4～5种雷达卫星数据可以用于In SAR的处理,ERS-1/2卫星数据效果最好; 差分In SAR处理的工作步骤中,亚像元精度的配准、相干性分析、全相位恢复等是其中的关键技术。In SAR的精度和噪声水平是In SAR能否实用的重要条件,噪声影响地物的相干性,噪声较大部位相干性消失,在整幅图像中噪声区域不大于30% ,将不影响整体的In SAR测量结果。 相似文献
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黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。 相似文献
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利用遥感成像技术获取地面水体信息对水资源调查、自然灾害评估、流域规划和生态环境监测等具有重要意义,其中SAR成像作为大范围地面监测的可靠数据源,拥有全天时、全天候、广覆盖等光学遥感系统所不具有的优点,在水体提取中得到了广泛的应用。但由于受SAR图像相干斑噪声的影响,现有水体提取方法难以迅速、精确提取SAR图像中复杂精细的自然水体结构。为此,提出一种结合改进的降斑各向异性扩散和最大类间方差的SAR图像水体提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散滤波SAR图像,在迭代滤波过程中通过计算图像间平均结构相似度自适应控制迭代过程,使其同时保持精细边缘和纹理结构;然后,以类间方差最大为准则,自适应确定阈值,实现滤波结果图像二值化分割。在二值化分割结果中,搜索具有相同像元值且位置相邻的前景像元点组成的连通区域,使每个单独的连通区域形成一个被标识的块,通过获取这些块的几何参数来消除图像的误分割,精确划定真实的水体区域,以实现SAR图像水体提取。为了验证提出方法的准确性,将本文方法提取的水体边界与人工绘制的水体边界叠加,结果表明二者可较好吻合。同时,从视觉、提取精度和运行时间对本文方法与目前常用3种SAR图像水体提取算法的结果进行比较分析,其中本文方法的运行时间满足实时应用的要求,提取结果的边界在2个像元评级区重叠度均达到80%,明显优于其他方法且本文方法提取结果在边界及细节信息等视觉方面也更加显著。对结果的定性及定量评价表明本文方法的优越性。 相似文献
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The oceanic front is a narrow zone in which water properties change abruptly within a short distance. The sea surface temperature (SST) front is an important type of oceanic front, which plays a signifi cant role in many fi elds including fi sheries, the military, and industry. Satellite-derived SST images have been used widely for front detection, although these data are susceptible to infl uence by many objective factors such as clouds, which can cause missing data and a reduction in front detection accuracy. However, front detection in a single SST image cannot fully refl ect its temporal variability and therefore, the long-term mean frequency of occurrence of SST fronts and their gradients are often used to analyze the variations of fronts over time. In this paper, an SST front composite algorithm is proposed that exploits the frontal average gradient and frequency more eff ectively. Through experiments based on MODIS Terra and Aqua data, we verifi ed that fronts could be distinguished better by using the proposed algorithm. Additionally through its use, we analyzed the monthly variations of fronts in the Bohai, Yellow, and East China Seas, based on Terra data from 2000 to 2013. 相似文献
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Mid-latitude air-sea interaction is an important topic that attracts a considerable amount of research interest. The Kuroshio Extension(KE) is one of the main western boundary currents and plays a critical role in the mid-latitude atmospheric circulation. This paper uses the NCEP/NCAR reanalysis and Hadley sea surface temperature datasets to investigate the influence of oceanic fronts in the KE region on surface air temperature in North America over the period 1949–2014. A significant correlation was found between the KE front intensity and the temperatures over North America in autumn and winter. A strong(weak) KE front anomaly in autumn is associated with an increasing(decreasing) surface temperature over western North America but a decreasing(increasing) surface temperature over eastern North America. In winter, central North America warms(cools) when the KE front is strong(weak). The response of the atmospheric circulation, including wind in the high and low troposphere, troughs, and ridges, to the strengthening(weakening) of the KE front is the main cause of these changes in surface temperature. 相似文献
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基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法,不能有效地对夹杂噪声的遥感图像聚类的问题,本文提出了一种基于局部空间信息核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means, KFCM)的遥感图像聚类算法。首先,运用核函数将遥感图像的所有像元映射到高维特征空间,通过非线性映射优化遥感图像的有用特征;然后,根据相邻像元之间的相关性,利用一种空间函数重新定义像元的模糊隶属度,将像元的局部空间信息引入到FCM算法中,并在高维特征空间中使用这种基于局部空间信息的FCM算法对像元聚类。由于引入了像元的局部空间信息,算法可以直接应用于原始遥感图像,不需要滤波预处理。大量实验结果表明,本文提出的基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法具有较强的抗噪能力,可得到较好的同质区域,优于现有的FCM算法、模糊局部信息C均值(Fuzzy Local Information C-Means, FLICM)算法及KFCM算法。 相似文献
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针对灰度图像中的脉冲噪声滤波的问题,提出一种具有细节保护的自适应滤波算法.算法分为两步:第一步是对图像中的噪声进行识别,第二步利用噪声点周围的相关信息,对噪声点进行修复.经实验表明算法与其他算法相比,在图像的细节保护,自适应性以及噪声的消除方面具有一定的优势. 相似文献
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Analysis of multi-dimensional SAR for determining the thickness of thin sea ice in the Bohai Sea 总被引：1，自引：0，他引：1
Flat thin ice (<30 cm thick) is a common ice type in the Bohai Sea, China. Ice thickness detection is important to offshore exploration and marine transport in winter. Synthetic aperture radar (SAR) can be used to acquire sea ice data in all weather conditions, and it is a useful tool for monitoring sea ice conditions. In this paper, we combine a multi-layered sea ice electromagnetic (EM) scattering model with a sea ice thermodynamic model to assess the determination of the thickness of flat thin ice in the Bohai Sea using SAR at different frequencies, polarization, and incidence angles. Our modeling studies suggest that co-polarization backscattering coefficients and the co-polarized ratio can be used to retrieve the thickness of flat thin ice from C- and X-band SAR, while the co-polarized correlation coefficient can be used to retrieve flat thin ice thickness from L-, C-, and X-band SAR. Importantly, small or moderate incidence angles should be chosen to avoid the effect of speckle noise. 相似文献
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山东半岛海域成矿区带划分以往研究程度较低。该文利用海域重磁资料,在研究区梳理了渤海和黄海的重磁异常特征,渤海和北黄海呈负布格重力异常,南黄海北部与之相反;渤海为正磁异常,黄海与之相反。以重磁异常为基础,基于陆域构造单元划分,对海域构造单元划分至Ⅲ级10个构造单元,海域构造单元多为陆域向海域的延伸,仅渤中坳陷和北黄海盆地为独立的海域构造单元。参照陆域成矿区带划分,以构造单元边界为界线,海域成矿区带划分至Ⅳ级6个成矿区,各成矿区特征不同,坳陷构造单元内成矿区富集油气矿产,隆起构造单元内成矿区表现为埕宁隆起富集煤矿,胶北隆起富集金、菱镁矿、煤、灰岩矿,千里隆起富集岩金、蛇纹岩、石棉、花岗石矿。 相似文献