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991.
海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星中国海洋水色水温扫描仪(Chinese Ocean Color and Temperature Scanner,COCTS)主要用于探测海洋水色、水温等要素,这些要素需要经过卫星资料处理才能获取,而几何定位是预处理的核心,直接影响这些要素的质量。COCTS具有114°视场角和四元逐点摆扫的特征,据此研究出一套完整的几何定位方法。从0级数据中提取卫星星历,利用插值法从中获取采样时间对应的卫星位置和速度,进而得到轨道(ORB)坐标系到地心旋转(ECR)坐标系的转换矩阵。基于四元逐点摆扫的特征,中心视矢量分别绕X轴、Y轴旋转相应角度,获得扫描行各采样点ORB视矢量,建立视矢量与地球交叉点关系模型,从而对根据波段数据绘制的遥感图像进行地理定位。本文使用插值法替代了传统需要6个轨道根数来计算卫星位置的复杂方法,同时直接计算ORB到ECR的转换矩阵,而不采用传统的两步转换方法。经过多组数据计算及定性定量验证,HY-1C/D COCTS几何定位结果一致;采样像元尺度效应导致从星下点到两侧边缘、从赤道到两极,误差逐渐增大,约在两个像元内。该方法满足一定的定位精度要求,可以用于COCTS的几何定位。  相似文献   
992.
“海洋二号B”卫星(HY-2B)于2018年10月25日发射,是我国第二颗海洋动力环境探测卫星,其上搭载有包括扫描微波辐射计(SMR)在内的多个载荷,海表面温度(SST)是SMR的主要产品之一。本文分别利用NOAA提供的iQuam实测海温数据、CORIOLIS卫星WINDSAT反演的海温遥感产品、NCEP模式海温数据,在两个典型区域,对2020年1月1日至2020年12月31日期间的HY-2B/SMR海温产品进行了验证,其中HY-2B/SMR与iQuam实测海温的Bias为0.004℃,RMSE为0.65℃左右,CORR高于0.95。通过进一步分析,由区域A的分析结果揭示出HY-2B/SMR海温产品精度随纬度变化的规律及其原因,同时,由区域B的分析结果揭示出陆地、岛礁以及RFI对海温总体反演精度的影响约为0.1℃。  相似文献   
993.
南海自新生代以来发育了大量的碳酸盐岩台地和生物礁, 并普遍发生白云岩化作用, 具有广阔的油气勘探前景。文章通过开展岩相学观察、矿物学分析、常微量元素和碳氧同位素分析, 同时结合Fe组分及Fe同位素地球化学分析, 对南沙群岛南科1井白云岩的发育特征和成岩环境进行了系统研究。结果表明: 南科1井上中新统—下更新统白云岩主要形成于近地表环境中, 溶蚀孔隙发育, 残余结构明显。白云岩层中发育有多个与暴露成因有关的界面, 未发现石膏层的存在。同时, 白云岩普遍具有低Fe、Mn和Sr的特征以及与现代海水相似的REE分布模式, δ13C和δ18O多为正值, 但不存在相关性。整体来看, 白云岩可能形成于轻微蒸发海水的渗透回流作用, 还受到了与古气候变冷有关的海平面下降的控制。此外, 南科1井岩芯中多个层位发育铁白云石, 并且集中分布在暴露面附近。Fe组分和Fe同位素组成结果显示, 白云岩中Fe主要来源于海水中碳酸盐的沉淀, 成岩过程中基本不存在额外的陆源或热液来源的Fe混入。铁白云石主要形成于低温和浅埋藏环境中, 大气淡水对生物骨架、生物碎屑以及自生碳酸盐矿物的淋滤-溶解作用为其提供了重要的物质来源。作为生物礁体暴露地表期间的产物, 铁白云石的发育层位可能指示着低海平面时期。  相似文献   
994.
文章基于天气研究和预报(weather research and forecasting, WRF)模式中的FY-3D卫星微波湿度计Ⅱ(micro-wave humidity sounder 2, MWHS-2)辐射率资料的直接同化模块, 采用三维变分(three dimensional variation, 3DVar)方法在晴空条件下同化MWHS-2辐射率资料, 考察MWHS-2辐射率资料同化对台风“米娜”(2019)预报的影响。文中设计了4组试验, 第一组试验不同化任何资料, 第二组试验同化了单独的全球通信系统(global telecommunications system, GTS)常规资料, 第三组试验联合同化了GTS常规资料和MWHS-2辐射率资料, 第四组试验将MWHS-2辐射率资料换成先进技术微波探测计(advanced technology microwave sounder, ATMS)辐射率资料同化。研究结果表明: 偏差订正后各通道观测和背景场差值的均值趋于0, 同化后分析场相对观测的标准差与均方根误差较背景场显著减小, 同化过程是有效的。与仅同化GTS常规资料和同化ATMS资料的试验相比, 同化晴空MWHS-2辐射率资料后的增量场在台风中心附近有负的高度增量和正的温度增量, 从动力与热力上有助于台风的维持。在确定性预报最后的12h, 同化晴空MWHS-2辐射率资料的试验能够改进500hPa环流形势的模拟, 加强西南方向引导气流的强度, 从而最终减小台风路径预报的误差。  相似文献   
995.
文章以湄公盆地周边海域为研究区,利用遥感技术手段,综合多时相、多源卫星数据,探讨不同数据源海上油气井平台提取方法。本次研究,首先基于1992—2018年27景多时相夜间灯光数据和2019年两期SAR数据,分别采用高斯滤波法和双参数CFAR法,实现了全区域油气井平台的自动化提取;然后,针对有确定性资料辅助判定的区域,采用人工目视解译的方法,对长时间序列Landsat-8 OLI及YG24号光学卫星影像进行提取,并将解译结果作为标准数据,用于验证前两种自动提取方法的精度。结果表明:夜间灯光影像数据易获取、成本低,提取方法简单,而SAR影像提取结果的精度高、流程烦琐,建议根据多源卫星数据的特点相互结合,实现快速、高效、精确的信息提取,应用于海上油气井平台监测。  相似文献   
996.
为评价“海洋二号”卫星(HaiYang-2A, HY-2A)校正微波辐射计(Calibration Microwave Radiometer, CMR)近海水汽产品精度,以中国沿海全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)业务观测站数据和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)发布的第五代大气再分析资料(ECMWF Reanalysis 5, ERA5)作为验证数据。首先对选取的GNSS业务观测站数据和CMR水汽含量数据进行时空匹配,两者的观测时间一致、空间范围取为100 km;然后利用精密单点定位方法反演GNSS业务观测站上空的大气可降水量(Precipitable Water Vapor, PWV),同时对1 h分辨率的ERA5再分析资料内插计算,得到CMR水汽数据点处的ERA5 PWV;最后以GNSS PWV和ERA5 PWV为参考,分析2015年CMR水汽产品精度和偏差时空分布。结果表明,CMR水汽含量和GNSS PWV、ERA5 PWV之间的相关系数r均高于0.96,平均均方根误差分别为3.17 mm和1.58 mm,具有较高的精度;CMR水汽含量相对于GNSS PWV和ERA5 PWV的偏差不随季节变化而变化,但CMR水汽含量数据精度随纬度的增加而有所提高。  相似文献   
997.
珊瑚礁是海洋生态系统的重要组成部分,对保护海洋生物多样性以及维持海洋生态平衡具有重大意义。我国南海珊瑚岛礁自然资源丰富,准确、高效地提取珊瑚岛礁信息对南海岛礁监测、管理、规划与保护具有现实意义。本研究基于我国海洋一号C卫星(HY 1C)遥感数据,对西沙永乐群岛珊瑚礁信息进行了研究与分析,提出基于HY 1C遥感数据的珊瑚礁地貌分类体系。采用全卷积神经网络U Net模型,依次通过下采样、上采样操作提取西沙永乐环礁地貌特征,实现原始影像的像素级语义分割。结果表明:基于HY 1C数据建立的地貌分类体系对活珊瑚覆盖及珊瑚生长发育条件具有指示作用,提出的基于U Net模型的珊瑚岛礁地貌信息自动提取方法,能够为我国南海珊瑚岛礁生态系统的全自动、大范围监测和评价提供相应理论基础,在珊瑚礁生态管理与评价中发挥关键作用。精度验证结果表明:U Net模型可以有效提取珊瑚礁地貌信息,采用的地貌信息提取方法具备时空泛化能力,泛化精度高于80%。  相似文献   
998.
文章介绍了 HY-2B 卫星微波辐射计的工作原理、卫星星历获取、天线波束指向计算和一系列坐标系转换的方法。针对微波辐射计的圆锥扫描工作方式,给出了一种适用的地理定位算法并进行定位计算,通过相关参数修正,实现了对地理定位偏差的修正。将修正后的全球高中低纬度典型地域的定位结果与高精度地理底图叠加,显示两者匹配良好,该算法具有一定的实际应用价值。  相似文献   
999.
针对城市道路网变形监测存在的高分辨率影像获取难、道路人工提取效率低、传统变形监测工作量大等难题,本文提出了一种基于融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变监测方法。主要思路为:首先对目标区的哨兵-1A(Sentinel-1A)影像数据进行伪彩色变换建立道路数据集;然后训练深度残差网络(Deep-ResUnet)模型并对道路网栅格进行提取;最后利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取PS点形变信息与道路网栅格融合。研究结果表明,Sentinel-1A影像经过伪彩色处理后,能提高城市道路网提取的完整性,交并比提高6%~9%,道路提取精度平均提高10%左右,得到的城市道路网形变信息专题图能为城市道路变形监测和健康状况评估提供科学依据。  相似文献   
1000.
目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。  相似文献   
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