排序方式： 共有19条查询结果，搜索用时 78 毫秒
1.
基于现场实验数据集及人工神经网络技术,论文提出了一种从海中粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的方法。这个数据集包含了海中粒子吸收光谱和对应的浮游植物吸收光谱,并被分为三个子集:训练集、印证集和试验集。本研究所利用的人工神经网络系统为多层感知器,训练后的人工神经网络的性能由印证集和试验集来评价。实验结果表明,文中所提出的方法可成功地提取浮游植物的吸收光谱,其提取精度与传统的实验方法相当。 相似文献
2.
本文基于Aqua/MODIS、Terra/MODIS和Envisat/MERIS多源卫星叶绿素a浓度产品,研究了客观分析融合方法,制作了西北太平洋海域(0°~50°N,100°~150°E)叶绿素a浓度融合产品,并从有效数据空间覆盖率和产品精度两个方面对融合方法进行了评价。与单传感器以及欧洲太空局发布的GSM模型业务化融合产品相比,客观分析融合产品空间覆盖率明显提高;与收集的2002-2012年间叶绿素a浓度实测数据比较,GSM模型业务化融合产品的匹配数据点为578个,偏差为-0.20 mg/m3,均方根误差为0.37 mg/m3,客观分析法融合产品的匹配数据点为1432个,偏差为-0.21 mg/m3,均方根误差为0.36 mg/m3。结果表明:本文研究的客观分析融合方法在保证融合产品精度的同时可显著提高产品的空间覆盖率,在海洋水色融合应用前景广阔。 相似文献
3.
机械刺激所致生物发光无论对于海洋生态学的研究还是对于水下目标探测均具有重要意义。本研究利用现场测量数据，首次定量化揭示了夏季黄渤海机械刺激所致生物发光强度的三维空间分布特征，并在此基础上，进一步结合同步测量的环境参数及浮游植物种群数据分析了其影响因素。主要结论包括：（1）夏季黄渤海机械刺激所致生物发光强度较强，其平均值约为4×1010photons/（s·L），最大值约为2×1012photons/（s·L），高值区主要出现在长江口附近海域；（2）夏季黄渤海机械刺激所致生物发光的物种以甲藻类浮游植物为主，在甲藻中，夜光藻对机械刺激所致生物发光强度的分布起着主要决定作用；（3）夏季黄渤海机械刺激所致生物发光的空间分布对温度、盐度及以叶绿素浓度为代表的总生物量的整体依赖性较低。 相似文献
4.
利用NOMAD数据集建立了基于人工神经网络的漫射衰减系数Kd490的反演算法。该人工神经网络是3层的反向传输神经网络。其结构为输入层有4个节点,它们分别对应4个波段443,490,555,665 nm的遥感反射比,隐含层有10个节点,输出层1个节点对应于漫衰减系数Kd490。利用另一独立的现场测量数据集(COASTLOOC)印证该反演算法的性能。结果表明,该研究建立的反演算法的性能明显好于业务化SeaWiFS算法,略好于Lee等人的半分析算法。 相似文献
5.
海水吸收光谱测量方法比较—定量滤膜技术和现场测量方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对水体吸收光谱的2种测量方法进行了比较,这2种方法分别为基于分光光度计的定量滤膜技术和吸收衰减仪的现场测量方法。为了检验和比较这2种测量方法的不同,同时对两类不同类型水体的吸收系数进行了测量。其中一类水体为实验室培养的单种藻类水体,共有36个样本,包括4大类,分属16个种;另一类水体为黄海水域的水体,包括49个站位数据,基本覆盖了南黄海水域,440 nm的吸收系数在0.05～2.0 m-1之间。结果表明,不同波段实验室培养的单种藻类水体两者测量吸收系数的相关系数平方在0.96～0.98之间,相对均方根误差为14%～16%之间;对于黄海水体的测量,相关系数的平方在0.90～0.94之间,相对均方根误差在14%～27%之间。2种测量方法对这两类水体吸收系数的测量均具有很高的一致性,其中实验室培养的单种藻类水体的测量结果的一致性好于黄海水体的测量结果。 相似文献
6.
利用2013年秋季和2014年春季两个季节黄渤海现场数据对黄色物质的水平分布及垂向分布的变化进行研究,并初步分析了其主要控制因素。垂向黄色物质表现为底部高上层低的特征。其中,秋季混合作用加强导致上层40m黄色物质混合较为均匀;春季北黄海温盐跃层已经形成,黄色物质分布开始出现明显的分层现象,上下层浓度差约为2?g/L。春季南黄海盐度跃层尚未形成,水深小于50m的水层黄色物质垂向分布均匀,近岸和远岸海域浓度分界线明显。水平方向上,黄色物质在秋季和春季分布趋势一致,由渤海、北黄海至南黄海浓度依次降低,且呈现出由近岸向中央海区递减的趋势,但整体上春季浓度较秋季明显偏低。海表盐度与黄色物质浓度两者整体上呈现负相关关系,可以将黄色物质浓度分布作为研究黄海暖流走向、划分水团性质的重要指标。 相似文献
7.
一种划分Ⅰ类水体和Ⅱ类水体的方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为建立1种快速、有效、方便的方法区分Ⅰ类水体和Ⅱ类水体,提出了1个划分Ⅰ类和Ⅱ类水体的方法.该方法基于1个简单的判据,即Rrs（510）/Rrs（412）=1.5.当Rrs（510）/Rrs（412）〈1.5时,该水体应为Ⅰ类;当Rrs（510）/Rrs（412）〉1.5时,该水体应为Ⅱ类.将此方法应用到中国海的MERIS资料中,对中国海水体进行了划分,划分结果合理. 相似文献
8.
对多卫星传感器数据进行融合,首先要将多个传感器数据通过重采样算法重新投影到标准网格上。本文运用一种基于多边形切割算法的通量守恒重采样算法对图像数据进行重采样,并将该算法与3种常用的重采样算法(最邻近插值法、双线性插值法、三次卷积插值法)在信息保真方面的性能进行了比较。将所比较的重采样方法应用于两幅具有代表性的图像,其中一幅为人造图像,用于定性比较各种采样方法在图像缩放中的采样精度;另一幅为某机场卫星遥感图像,用于评价各种重采样方法在旋转图像方面采样的性能,并以定量参数(相关系数及光谱真实性)比较各种采样方法。结果表明,通量守恒重采样法对原始图像的信息保真效果最好,更适用于卫星遥感图像数据融合中的重采样。 相似文献
9.
利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对卫星传感器MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS获取的南海叶绿素a浓度的数据进行了融合,通过比较融合产品的质量,对3融合方法进行了评价。(1)利用现场测量的南海遥感反射率和叶绿素a浓度数据建立了南海叶绿素a浓度的反演模型,并应用于MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS Level 2反射率数据,获取南海叶绿素a浓度。(2)将平均法、生物光学模型法、最优插值法分别应用于上述3颗卫星的叶绿素a数据进行数据融合,并用现场测量的同步叶绿素数据对融合后的产品进行了印证。(3)利用3种融合方法分别对南海2011年MODIS-Aqua、MODIS-Terra和MERIS等3个传感器的叶绿素a数据进行了月融合,分析了融合的南海叶绿素a浓度的时空分布特征。结果表明,融合数据大幅度提高了空间覆盖率,且具有较高可信度。平均法、生物光学法和优化插等3种融合方法性能有较大的不同,生物光学法具有高的运行速度,但有时空间覆盖率仍不能满足要求;优化插值法具有高的空间覆盖率,但其运行速度较慢。因此,在具体应用中,应根据需求选择合适的融合方法。 相似文献
10.
介绍了一种基于辐射传递模拟和人工神经网络技术(ANN)的二类水体水色要素(CHL,SPM,CDOM)的反演算法.在辐射传递模拟计算中,纯海水吸收和散射、浮游植物吸收的数据或模型是已发表的被广泛采用的结果.黄色物质和非浮游植物颗粒吸收以及海洋颗粒物的散射模型从COASTLOOC数据中导出.另外,还利用了一个新的海洋颗粒物后向散射概率模型,在该模型中颗粒物后向散射概率是颗粒有机物与SPM比值和波长的甬数.把上述定义的固有光学性质作为输入,经过辐射传递模拟得到海表面以下辐照度反射比数据集,然后将该模拟数据集用于训练不同的人工神经网络,获取水色和水色要素浓度之间甬数关系的最佳近似.利用以上建立的基于人工神经网络的算法,把COASTLOOC数据集和PMNS数据集的辐照度反射比作为输入进行水色要素反演,通过比较反演值和真实测量值来评价算法性能.结果显示,建立的基于ANN的二类水体水色要素反演算法具有很好的性能. 相似文献