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海洋遥感是２０世纪后期海洋科学取得重大进展的关键技术之一。所谓海洋遥感就是利用电磁波与大气和海洋的相互作用原理 ,从各种平台观测和研究海洋的一项技术［１］。海洋遥感具有观测周期短 ,时间频率高的优势 ,可实现大面积、实时、同步、连续而密集的海洋探测 ,较好地适应了海洋各种现象和过程的特点。随着光电子技术和计算机技术水平的提高 ,遥感传感器的技术性能不断提高。高光谱遥感(Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ)是当前遥感技术的前沿领域 ,它是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据 ［… 相似文献
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以西太平洋为研究区域,利用Argo浮标表层盐度观测值(5 m)对SMAP卫星获得的2016年海表面盐度反演质量进行了评估。首先将西太平洋2016-01—12期间的每日和每月SMAP卫星SSS数据与Argo实测SSS数据进行匹配,然后利用最小二乘线性回归法对其进行相关性分析,并对误差的分布特征进行了研究。结果表明:SMAP SSS与Argo SSS之间具有极显著的正相关关系;每日Argo浮标数据(WMO ID:2901520,WMO ID:2901548)和SMAP SSS的变化趋势基本一致,前者均方根误差(RMSE)、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.43, 0.34和0.71,后者RMSE,Bias和r分别为0.41,0.26和0.69;研究区域内全年RMSE值处于0～0.35,在西太平洋南部海域偏差较大,这可能是由于该海域小岛众多,缺少Argo实测数据,导致其网格化的盐度存在较大误差。除夏季外,研究区域的大部分海域,RMSE都小于0.25。在海表盐度较低的海域,两者的对比结果误差较大,该现象在夏秋两季尤为显著。 相似文献
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海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高度异常预测神经网络模型,提出了基于融合U型网络(U-Net)和卷积长短记忆网络(ConvLSTM)的中长期海面高度异常预报模型。在研究海域0.25°×0.25°的空间分辨率下,模型测试集预报结果的均方根误差和平均绝对误差分别为0.039 m和0.027 m,均优于全连接LSTM预报模型和ConvLSTM+CNN预报模型,为大中尺度的海面高度异常预报提供了新的方法。 相似文献
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植被的光谱吸收特征与植被生长状况密切相关,同时也受土壤湿度等外界因素影响。本文以长江口南汇湿地典型植被芦苇、互花米草和海三棱藨草为研究对象,在计算其光谱特征参数的基础上,分析了这3种植被的光谱吸收特征形变PSDI值。最后结合实测的土壤湿度,分析了3种植被的PSDI值和土壤湿度的相关性。研究结果发现:互花米草的PSDI值最大,海三棱藨草的PSDI值最小,芦苇介于两者之间,表明互花米草受外界的环境影响较大;互花米草的PSDI值与土壤湿度的相关性最大,芦苇的PSDI值与土壤湿度的相关性最小,海三棱藨草介于两者之间,表明互花米草适应湿地环境能力较强。 相似文献
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长江口九段沙潮沟系统分维研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以长江口九段沙为研究区,采用2013年8月13日的Landsat-8遥感全色波段得到的九段沙潮沟分布图,利用Horton-Strahler原则将九段沙潮沟进行了分级。然后使用网格法对各个等级的潮沟进行了分维研究,计算了九段沙不同等级的每个潮沟左右两侧的维数值,并结合潮沟的宽度大小,对其维数值进行了比较和分析。研究结果表明,九段沙相同等级潮沟中,潮沟左侧维数的变化范围大于右侧,即潮沟左侧发育的复杂程度大于右侧;不同等级潮沟宽度的最小值变化幅度不大,但潮沟宽度的最大值变化幅度较大;不同等级潮沟宽度的变化和其潮沟左右两侧维数差值变化的相关性较小;不同等级潮沟,无论左侧还是右侧,潮沟维数大小随着潮沟的等级数和潮沟的平均宽度的增大而增大。 相似文献
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提出了一种以海表面温度为输入参数的海水温度分层模型。以2005—2012年的Argo气候态数据集与Argo浮标数据为基础,采用相对梯度法对海水温度垂向结构进行了分层,并据此获取了各层拟合方程所需的参数,包括:混合层深度、混合层梯度、温跃层上界深度、温跃层下界深度、深层大洋起始深度以及方程拟合系数。本文通过世界大洋数据库09版的CTD、XBT实测剖面数据对模型进行了检验。检验结果表明,该模型可以有效地对海水温度结构进行模拟,特别是400m以上的中上层大洋。模拟结果的总体均方根差(RMSE)为0.778℃,而在水深400m以上的中上层区域误差为0.494℃。 相似文献