海洋栅格时空层次聚合模型及其渔业应用

目前地理信息系统数据模型的研究和应用大多是针对陆地问题,针对海洋问题进行时空数据模型的研究较少。本文以海洋统计分析为需求,分析海洋数据的时空特性,结合现有的数据库系统,探究适合海洋特性的时空模型及其逻辑结构。在此基础上,设计基于栅格的时空层次聚合模型,并在实践中检验其有效性。实践表明该模型易于提取多维对象在各维上不同层次的聚合数据,是1种较为实用的时空数据仓库的底层模型。     

基于GeoDatabase模型的长江河口时空数据建模研究

传统的数据模型或数据存储方式已经影响了长江河口的研究进展,对时空数据的组织建模研究,将有利于长江河口研究更好地面向动态过程.论文从时空数据模型的角度,分析和总结了长江河口研究数据的特点、内容,使用简单的方法构建了长江河口时空数据模型,并探讨了时空数据模型的实际应用.     

利用GIS和多维数据库技术实现长江口海域环境时空数据分析

基于GIS和多维数据库技术,依据海洋环境数据的特征,建立了长江口及邻近海域海洋环境的时空多维数据模型,研究了海洋环境数据的时空分析方法。依据2003、2004和2006年多航次的现场调查和分析数据,完善了海洋环境时空多维数据模型,对长江口海域环境时空多维海量数据进行了加工处理与可视化分析,并利用ArcGIS软件平台实现了数据的共享与发布,为岸滩蚀退的遏制和河口三角洲环境的综合治理提供了科学的数据基础。     

海洋信息组织与存储模型研究及其在“数字海洋”中的应用

基于中国数字海洋建设的经验和成果,制定了海洋数据要素的分类方案,将海洋信息分为5大类：海洋点要素、海洋线要素、海洋面要素、海洋网格要素、海洋动态要素。采用基于特征的方法和面向对象的技术设计了适合数字海洋大型信息系统工程建设的时空数据模型,探讨了海洋空间数据模型、海洋立体格网数据模型、关系数据模型在数字海洋数据仓库建设中...     

海洋信息组织与存储模型研究及其在"数字海洋"中的应用

基于中国数字海洋建设的经验和成果,制定了海洋数据要素的分类方案,将海洋信息分为5大类:海洋点要素、海洋线要素、海洋面要素、海洋网格要素、海洋动态要素.采用基于特征的方法和面向对象的技术设计了适合数字海洋大型信息系统工程建设的时空数据模型,探讨了海洋空间数据模型、海洋立体格网数据模型、关系数据模型在数字海洋数据仓库建设中...     

一种基于面向对象的时空实体复合模型

提出时空实体的概念,将一个实体的时空演变看作是一个完整的时空目标,综合面向对象方法和关系模型的优点,拓展传统的面向对象的时空建模思路,建立面向对象的时空实体复合模型.模型采用链表结构,并建立时态关系表,支持对实体的演变历史检索,可实现灵活的关联分析,并能兼顾个体和位置的时空变化,具有较好的时空分析处理能力.     

海域使用时空数据动态管理技术研究

运用面向对象方法的方法,对Geodatabase数据模型进行扩展,研究了海域使用时空数据的结构化存储技术,实现了历史数据的回溯和海域使用数据的变化跟踪等功能.结合厦门市海域使用动态管理的需求进行了应用研究,结果表明, Geodatabase 扩展数据模型研究成果很好地解决了宗海的历史回溯、变化跟踪、时态关系计算等问题.海域动态管理技术研究对海域管理具有重要意义.     

海域使用时空数据管理模式研究

随着时间的推移和对海域开发利用的变化以及对海域开发利用程度的提高,海域使用时空数据的动态管理将成为海域使用管理的重要内容。论文通过对海域使用数据的分析,提出了海域使用时空数据管理的模式,在原有海域使用信息的基础上增加时间信息和水深信息的管理,将海域使用数据的空间分类体系和相互影响关系与时空数据的动态管理有机的结合在一起。在空间层次上对海域使用进行重新的归类和补充,建立海域使用空间相互影响关系表,分析了海域使用时空数据的组成,设计了宗海时空数据库结构。按照海域使用时空数据管理模式,采用ESRI MapObjects的GIS图形软件包进行了开发试验,实现了海域使用过程中不同时间、不同空间层次数据的动态管理和时空分析。     

海洋三维地理信息系统数据模型研究

本文阐述了各种数据模型的优缺点，指出了现有3D－GIS数据模型存在的问题，提出了适合海洋信息管理的3D－GIS数据模型和海洋时空数据模型，并讨论了其数字海洋的支持。     

海洋环境信息可视化研究进展

从数据模型和数据可视化这两方面对近10年来的海洋环境数据可视化研究进展进行了总结。海洋环境信息的可视化研究呈现出"从2维到n维,从数据可视化到面向知识发现的可视化"的发展趋势。目前,国内对海洋要素可视化表达的研究主要集中在"空间三维+时间维"的四维时空过程可视化表达,对海洋环境多维数据表达的研究还处于探索发展阶段。基于海洋环境多维时空数据模型,结合信息可视化中的多维数据可视化挖掘方法,建立面向知识发现的海洋环境数据多维可视化环境,挖掘多维要素之间的相互关系是今后研究的方向。     

一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法

海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。     

近四十年来冀津海岸带土地利用时空变化及驱动因素

冀津海岸带是国内港口和围填海工程集中分布区之一,高强度开发活动对土地利用变化产生深远影响。本研究基于中科院土地利用遥感监测数据,在原有分类系统基础上增加了养殖盐田用地、待利用地、滨海滩涂、浅海海域等4类利用类型,分析了改革开放以来土地利用时空变化特征及其驱因素。结果表明：（1）近40 a内土地利用总体动态度可达0.48%,土地利用强度不断上升,土地类型的主要转移方向为建设用地、养殖盐田用地及待利用地;（2）土地利用变化的峰值时段为2000-2010年,变化区域在空间上集中分布在距离海岸带3~8 km范围内,即黄骅、滨海新区、曹妃甸围填海区域及乐亭沿海陆域。地理加权回归结果显示,地形、中心城市、GDP、人口、港口等因素是对土地利用强度产生主要影响的因素,且人口及港口建设的驱动效应有所增强。土地财政依赖、过度超前规划是待利用地激增的主要政策性驱动因素,近10 a来的基本农田和滨海湿地保护政策降低了耕地和滩涂的缩减量。当前,冀津沿海地区应进一步提高待利用地使用效率,加强土地利用高强度变化区域的生态环境监测与修复。     

Quality evaluation and calibration of the SWIM significant wave height product with buoy data

The significant wave height (SWH) is one of the main parameters that describe wave characteristics and is widely used in wave research fields. Wave parameters measured by radar are influenced by the offshore distance and sea state. Validation and calibration are of great significance for radar data applications. The nadir beam of surface wave investigation and monitoring (SWIM) detects the global-ocean-surface SWH. To determine the product quality of SWIM SWH, this paper carried out time-space matching between SWIM and buoy data. The data qualities were evaluated under different offshore distances and sea states. An improved calibration method was proposed based on sea state segmentation, which considered the distribution of the point collocation numbers in various sea states. The results indicate that (1) the SWIM SWH accuracy at offshore distances greater than 50 km is higher than that at distances less than 50 km, with an root mean squared error (RMSE) of 0.244 4 m, scatter index (SI) of 0.115 6 and relative error (RE) of 9.97% at distances greater than 50 km and those of 0.446 0 m, 0.223 0 and 18.66% at distances less than 50 km. (2) SWIM SWH qualities are better in moderate and rough sea states with RMSEs of 0.284 8 m and 0.316 9 m but are worse in slight and very rough sea states. (3) The effect of the improved calibration method is superior to the traditional method in each sea state and overall data, and the RMSE of SWIM SWH is reduced from the raw 0.313 5 m to 0.285 9 m by the traditional method and 0.198 2 m by the improved method. The influence of spatiotemporal window selection on data quality evaluation was analyzed in this paper. This paper provides references for SWIM SWH product applications.     

南海珊瑚岛礁地貌遥感识别研究

南海珊瑚岛礁总体处于退化状态,卫星遥感可以实现珊瑚礁区底质演变的监测.本文以西沙群岛海域赵述岛为研究区域,以Landsat-8卫星遥感影像为研究数据,对浅海地貌变化进行遥感分析.将影像进行水深校正和波段组合,使用最大似然法进行珊瑚礁地貌分类,可以清晰的识别灰沙岛、礁坪、礁前坡、泻湖坡、暗滩和海面六种地貌类型,以Worl...     

Application of data on seawater light scattering for the study of marine particles: a selective review focusing on Russian literature

This paper presents a selective review of applications of data on seawater light scattering for the study and monitoring of marine particles. Particular emphasis is placed on ocean waters and the seas surrounding Russia, where earlier studies by the author with his coworkers are little known because published mostly in Russian. In those assessments, methods of solving the inverse problem of seawater light scattering have been developed. Low-parametric models of optical properties were created by means of statistical analyses of experimental data, solving the inverse problem and comparing results derived from optical methods with those based on particle counts. Estimates of the volume and mass concentrations of suspended matter and its components were derived from light-scattering data for different regions. The potential of using optical methods for assessing spatiotemporal variability in suspended matter supply, propagation, and distribution is also considered.     

基于多维度声学特征优选的多波束海底底质分类

海底表层底质分布信息的准确获取在构建海洋基础地理数据库中发挥着重要作用。目前,多波束是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,基于多波束测深和反向散射强度数据所派生的声学特征被广泛应用于底质分类建模。然而,随着特征维度的增加,特征空间中存在的无关和冗余特征严重影响底质分类精度。为了定量评估声学特征对底质类别的表征能力,并消除无效特征对分类结果的干扰,本文提出了基于多维度声学特征优选的海底底质分类方法。首先,结合实际底质样本的物理属性对多维特征进行排序和优选,排除冗余和无关特征。其次,分别应用支持向量机、随机森林和深度信念网络构建海底底质监督分类模型。通过利用爱尔兰海南部多波束调查数据和实地取样信息进行试验,结果表明提出方法对海底底质的总体分类精度和Kappa系数分别最高达到了86.20%和0.834,相较于主成分分析和熵指标特征选择方法有明显提高,突出了该方法在海底底质探测及制图的应用潜力。     

结合纹理特征的SVM海冰分类方法研究

海冰分类是遥感监测领域中的重要应用之一,海冰分类的准确性对于评估海冰冰情、保证航海安全和开辟北极航道具有重要的意义。针对海冰分类问题,本文选用Sentinel-1遥感数据,结合纹理特征分析,提出了一种改进的SAR海冰分类方法。该方法选用灰度共生矩阵提取特征值,通过实验得到适宜用于海冰分类的多特征组合,在此基础上利用支持向量机开展SAR海冰类型的分类研究。实验结果表明,该方法可以实现对海冰SAR图像中一年冰、多年冰和海水3种类型识别,与传统的海冰分类方法神经网络和最大似然法相比较,使用SVM分类方法,结合纹理特征开展海冰类型监测是可行的,同时也表明多特征组合有利于提高SAR图像的分类精度,从而验证了本方法的有效性,为海冰分类提供了一种新思路。     

基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用

本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。