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1.
文中详细研究了当前世界上最典型的海底观测网的建设发展规模、形式、设备类型以及我国海底观测网的发展现状,并对国内外海底观测网的发展趋势进行总结。对日本、加拿大、美国及欧洲的海底观测网进行了设备级研究,对我国台湾地区、东海、南海的海底观测网现状进行了研究,并讨论了国外先进观测网对我国的海底观测网建设的借鉴意义。文中总结出海底观测网发展的整体趋势为:单节点网络加速验证新型设备及传感器的水下能力;区域尺度网络用于加速多学科发展并提升灾害预警能力;而浮标平台网络作为补充,铺设在远海区域以降低阶段建设成本。 相似文献
2.
利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。 相似文献
3.
对2018年8月秦皇岛风暴潮期间3个入海口岸基站及邻近海域浮标的监测数据进行分析,结果显示:风暴潮导致入海口水体中COD、总磷、总氮和氨氮含量均明显升高;风暴潮2 d之后,3个入海口邻近海域均发生赤潮,此次赤潮的发生与风暴潮导致陆源入海污染物骤然大幅升高有关。此次风暴潮导致秦皇岛人造河口、大蒲河口和七里海3个岸基监测站的COD监测日均值最高分别达到15.83 mg/L、8.70 mg/L和7.92 mg/L,约升高至前期的2倍、1.5倍和2倍;人造河口总氮变化不大,大蒲河口和七里海总氮升高30%左右;大蒲河口总磷变化不大,人造河口总磷为前期的3.5倍,升高幅度最大,七里海总磷为风暴潮之前两日的2倍,但未超过前一周的最高浓度;风暴潮当天及第二天,人造河口、大蒲河口、七里海氨氮日均值陆续达到最高,分别为2.34 mg/L、1.11 mg/L和0.12 mg/L,分别为风暴潮前两日的7倍、3.5倍和10倍。风暴潮过后,入海口临近海域发生赤潮,浮标监测到叶绿素a最高值为76.4μg/L,pH和溶解氧也大幅升高。分析表明,此次风暴潮导致的入海口污染物突然大幅升高为风暴潮之后的赤潮发生提供了充足的营养基础。 相似文献
5.
6.
高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。 相似文献
8.
利用原国家海洋局2010—2015年的浮标资料,计算渤、黄、东海有效波高和最大波高的线性关系,并通过1992—2011年共20 a的数值模拟有效波高资料计算中国东部海域各月的2.5 m、4 m、6 m以上最大波高频率和最大波高月极值分布。结果发现:中国东部海域由北至南,最大波高与有效波高的比值逐渐增大;最大波高频率和最大波高月极值空间分布均由渤海、黄海至东海逐渐增大,最大波高频率的极值12月最大,4或5月最小,最大波高月极值9月最大,4月最小。其时空分布表明:受不同天气系统影响,夏秋季台风较多,容易出现极值较大的最大波高;秋冬季冷空气较强,虽然最大波高极值相对较小,但大浪持续时间长、频率大、影响范围广。 相似文献
9.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
10.
影像的应用前提是影像处理,大气校正可消除大气和光照等因素对地物发射的影响。在此基础上,介绍几种常用的几何纠正方法,可消除系统和非系统因素引起的影像几何变形。本文通过对资源三号卫星的基本参数信息和相对应影像数据特点的介绍,先通过大气校正,校正后的影像分别使用几何纠正的几种方法,并通过各种方法的计算量、实用性以及相应的精度,对比分析各种方法在处理这种数据时的优越性。 相似文献