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我国卫星海洋遥感监测 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星遥感是20世纪50年代发展起来的一种新技术.运用这项新技术,可以对浩瀚的海洋进行实时、全方位的立体监测,长期获得稳定可靠的海洋观测资料.本文介绍了我国卫星海洋遥感监测现状,包括对海上台风、海洋赤潮、海冰、溢油、海温、海岸带等方面的监测,还简要介绍了我国海洋卫星和海洋卫星遥感监测的未来发展. 相似文献
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当前卫星海洋遥感的特点和发展态势 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,世界上的主要航天国家已开始进行不同类型的海洋遥感卫星的系列发射,包括以光学遥感为主的海洋水色卫星,以微波遥感为主的海洋动力要素(如海浪、海面风、海面粗糙度、海平面高度、大洋潮汐等)环境卫星等。在遥感规划、遥感器研制、海洋遥感信息提取以及数据处理等方面呈现出了如下的特点和发展态势: 1.长期规划,超前研制,保持良好的技术 相似文献
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在卫星遥感领域,美国宇航局(NASA)除致力于地球观测系统的多传感器、多学科、多门类综合观测地球的计划实施外,还积极推行专用地球探测卫星计划。这些专用遥感卫星是NASA探测地球计划的一个重要组成部分。 1 宽视场海洋观测传感器(Sea WIFS) SeaWIFS的目的是用于全球海洋水色测量,是海岸带水色扫描仪(CZCS)的后续。SeaWIFS将由轨道科学协会(OSC)发射。其数据卖给NASA。 相似文献
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一个基于卫星遥感数据的海洋大气地理信息系统平台软件--MAGIS 总被引:7,自引:2,他引:7
在分析海洋地理信息系统发展的推动力和形式的基础上,论述了研究和开发基于卫星遥感数据的开发型海洋大气地理信息系统(Marine and Atmospheric Geographical Information System,MAGIS)的意义;阐述了MAGIS系统的总体设计和工作流程以及总结了系统的特色并展望了系统的发展前景。 相似文献
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海洋水色卫星与水色遥感发展趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
海洋水色卫星通过海洋水色遥感器探测浮游生物色素、悬浮泥沙和溶解有机物等海洋水色主要参数,从中提取海洋初级生产力、水团、流系、锋面、涡漩、上升流、沿岸水质、海洋渔场状况等海洋环境信息,基本可以满足海洋开发和全球环境研究的大部分需要。 1 频繁的国际海洋水色卫星发射 据不完全的统计,从1995年至2001年,各国已发射和计划发射的用于海洋水色探测的卫星有10余颗。现已知列入发射计划的有: 相似文献
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当前,很多海洋监测平台利用卫星进行数据传输,卫星通信虽然有其自身的优点,但也存在一个突出的问题-通信费用高.针对通过卫星发送的海洋监测数据的特点,采用Huffman数据压缩技术对数据进行压缩,可以提高通信效率,降低通信费用.论文主要介绍了Huffman数据压缩技术原理以及如何将其应用到海洋监测平台的卫星数据通信中. 相似文献
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伴随着海洋遥感资料的大量积累,高效的“一站式”服务成为海洋遥感数据业务化应用的基本需求,同时也对系统在动态调度资源、易维护、弹性可扩展、复杂度可控和灵活部署等方面提出了更高的要求.针对上述问题,本文引入kubernetes容器编排管理平台,将单个业务系统拆分成多个独立运行在相互隔离容器中的服务,共享服务器软硬件资源,在保证系统具备高度可扩展性和灵活性的基础上,有效降低了开发的复杂度,设计和实现了海洋遥感数据产品生产和应用服务平台,满足了对海洋多源卫星数据从获取、预处理、产品自动生产、展示发布到应用服务的一体化需求. 相似文献
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海冰密集度是海冰的重要参数之一,在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势,已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度,回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况,包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明,被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式,已发展出许多成熟的业务化算法;主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源,海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类向深度学习算法发展;光学遥感海冰密集度算法较为成熟,但受限于云层和夜晚限制,其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制,3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据,开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代,基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展,需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务,致力于提高我国的海冰预报能力。 相似文献
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论文首先通过从网上获取AVHRR的2001年海面温度月平均数据和WOA01的海面温度季度平均数据资料,然后利用fortran程序读取数据和初步处理数据,并利用matlab软件和surfer作图工具绘制了两组不同数据的等值线图,最后对图像进行了分析,对比两组海面温度分布图。 相似文献