使用多源遥感影像监测深圳市海岸线变迁

海岸线是陆地与海洋的分界线,一般指海潮时高潮所到达的界线。文章以深圳市为例,以1988—2015年的多景Landsat和SPOT影像为数据源,分类提取5个时相的深圳市海岸线,利用遥感和地理信息系统手段,系统分析岸线类型、长度、位置变化特征,并用实测数据加以验证。结果表明,通过多时相遥感数据可以快速、准确、客观地提取不同类型海岸线的空间和类型信息,从而构建科学、准确、响应快速的监测体系。     

渤海湾海洋环境污染航空遥感监测结果分析

一、引言利用传统的船测方法监测海洋环境,有二个明显的缺点,一是视野狭窄.在监测船上观测海面漂油或水色异常,仅局限于监测船附近海面,几十米以外便水天一色无法识别.也就是说信息收集速率很低.二是速度慢.不仅船舶航行速度慢,取样分析速度也慢.完全靠船测资料勾画某一海区的污染状况至少需要数十天甚至数月时间.对违章排     

一种引入Hurst指数的MEMS陀螺仪去噪模型

针对MEMS陀螺仪随机漂移产生的误差,提出一种引入Hurst指数的自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)与自适应卡尔曼滤波(AKF)相结合的去噪模型。首先,通过CEEMDAN对陀螺仪原始信号进行分解,得到一系列频率由高到低的本征模态函数(IMF)和一个残差余量;然后,提出Hurst指数模态筛选机制,将IMF分量划分为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;最后,使用自适应卡尔曼滤波器对混合模态分量进行滤波并重构信号。结果表明,CEEMDAN较EMD和EEMD具有更高的分解精度;使用AKF处理混合模态,通过Hurst指数筛选机制重构信号的信噪比相较于排列熵和相关系数法分别提升约12%、36%;使用Hurst指数筛选机制,AKF处理混合模态后重构信号的RMSE较小波阈值滤波降低约23%。     

海岸带地理环境遥感监测综述

海岸带作为连接海洋和陆地系统的特殊地理地带,与人类的生存与发展密切相关,但其自然和生态环境极其脆弱和敏感。气候变化和人类活动给海岸带环境带来了巨大压力,导致其生态环境不断恶化。随着技术的发展,近年来遥感技术已成为海岸带地理环境监测的重要手段之一,在海岸带规划、管理和保护中扮演着举足轻重的角色。本文对遥感技术在海岸带地理环境监测典型应用(土地利用/覆盖、土壤质量、植被、海岸线、水色、水深和水下地形及灾害)中的主要数据源、方法、结果和局限性进行归纳和总结,并对其未来发展提出展望。     

基于GLDAS-Noah模型的闽江流域实际蒸散发评估

以亚热带季风区的典型流域——闽江流域为研究区域,根据Penman-Monteith（P-M）公式和双作物系数法,计算了闽江流域内8个气象观测站点的实际蒸散量,并评估了GLDAS-Noah实际蒸散产品在闽江流域的适用性。在此基础上,基于GLDAS-Noah实际蒸散发数据,解读了2000—2019年闽江流域的实际蒸散量的变化特征。结果表明：① GLDAS-Noah实际蒸散发数据在闽江流域的适用性较好(R²>0.9,NSE>0.8);② 2000年以来闽江流域的实际蒸散发呈增加趋势（3.86 mm/a,P < 0.01）,且存在显著的季节差异,表现为冬季和春季的增加速率要大于夏季和秋季;③ 闽江流域冬季和春季蒸散发增加与气温密切相关,冬季蒸散发与冬季气温呈微弱正相关（ R = 0.27）,春季蒸散发的增加与春季升温密切相关（R = 0.79）。