海洋环境观测信息分类编码研究

从海洋环境观测信息分类编码对海洋环境观测信息化建设的重要性,以及海洋环境观测信息多渠道、多层次、多时效、多格式的特点出发,结合海洋环境观测数据管理工作现状,研究了海洋环境观测信息的分类与编码的原则和方法,通过对海洋环境观测数据业务链以及应用需求的分析,确定了海洋环境观测信息基本框架和分类对应的类型编码,以期为海洋数据管理的创新与发展提供参考。     

加快国外海洋标准计量信息资料的采集与研究

海洋标准计量包括海洋标准化和海洋计量两个方面,其主要工作有海洋管理、海洋监测与调查、海洋科学研究与开发以及海洋环境预报等范畴的标准计量工作。海洋标准化的主要内容是海洋管理的标准化、海洋信息资料处理和交换的标准化、海洋监测与调查程序方法的标准化、海洋仪器设备和海洋标准物质的标准化、海洋环境预     

海洋环境安全保障产品分类体系研究

基于我国海洋环境安全应急保障需求,分析海洋环境安全保障产品特征,开展海洋环境安全保障产品分类体系研究,结合海洋环境安全事件应急处置的预测分析、应急处置、评价检验等主要流程,构建海洋环境安全保障产品体系架构,并对产品进行分类细化,为海洋环境安全事件应急保障提供支撑与参考。     

海洋环境探测技术的发展

现代海洋环境探测技术业已向立体化体系发展。作为这个体系的最重要和基本的现场探测技术,在近十几年中获得很大发展,特别是在海洋现场自动观测仪器和平台技术领域有了新的突破。     

海洋环境与海洋污染控制

海洋是人类生存和发展不可缺少的基本环境之一,但近年世界各海域的污染事故频繁,向人类敲响了警钟。结合我国海洋环境现状,综合阐述了海洋污染的类型、特点、影响及其防治等方面的问题,以期进一步增强人们保护海洋环境的意识。     

海塘滩涂管理信息分类编码与图式标准研究

归纳整理了涉及海塘滩涂管理的信息数据,界定了海塘滩涂管理信息的各种术语,规定了海塘滩涂管理信息的分类体系和编码,确定了海塘滩涂管理信息的GIS图式符号标准,制定了海塘滩涂管理信息的属性表,为海塘滩涂管理信息的采集、存储、共享和交换奠定了基础。     

海洋环境监测与现代传感器技术

本文论述了海洋环境监测对传感器的需求,分析了现代传感器技术的特点和关键技术,概述了海洋环境监测化学和生物传感器的近期进展,最后对发展海洋环境监测现代传感器技术提出了建议。     

试论可持续发展与海洋环境监测（之二）

三、坚持可持续发展,必须强化海洋环境监测管理的力度坚持可持续发展,重在发展,要害在环境。而提高环境质量,基础在监测,关键在管理。监测并不等于管理,也不能代替管理,两者既有联系,又有区别。海洋环境监测是一项基础性工作,具有辅助性、技术性和服务性的特点,...     

海洋大数据处理软件体系结构设计

针对海洋数据格式与海洋信息应用系统的异构性,提出一种基于移动代码(Mobile code)的海洋大数据处理软件体系结构。首先,利用统一的网络服务接口与数据交换格式,规范海洋信息应用系统之间的数据访问与共享。其次,通过移动代码将海洋大数据的处理过程移至云端,提高信息处理效率。应用示例实现了异构海洋信息应用系统间的互操作,并且缩短了海量数据的处理时间,验证了该体系结构在海洋大数据处理中的通用性与有效性。     

支持向量机在海洋随机资料分析中的应用

在随机海洋资料的分析中,需要从大量的实际数据中提取出有用的信息来建立或检验各种海洋理论模型,因此我们要正确运用适当的手段来分析处理各种实际数据。文中简要介绍了数据挖掘中一项新的技术支持向量机,着重介绍了最优化问题的求解算法,以及如何应用于海洋资料的分析处理。     

RS与GIS在海洋地质调查中的应用

近几十年来,海洋的重要性愈来愈明显,海洋地质调查作为获取海洋数据的重要手段逐渐受到关注。海洋数据与陆地数据相比,具有多样性和时空复杂性的特点。近年来遥感技术和地理信息系统技术发展迅速,遥感的实时性、大面积监测性的特点以及地理信息系统对空间数据的有序管理及支持辅助决策的功能为海洋地质调查开辟了新的前景。笔者结合遥感和地理信息系统的特点、发展趋势,介绍了其在海洋地质调查领域中的应用,并对其应用前景做出展望。     

UCM-60海流计在海洋观测中的应用

介绍了UCM-60海流计的主要特点、测量原理、应用及数据处理的要求,描述了仪器可能出现的主要技术问题的现象与处理方法。     

海洋仪器计量检定校准数据处理系统

随着海洋仪器在海洋调查、海洋监测、海洋科研等领域的广泛应用,开展海洋仪器的计量检定校准工作成为了国家海洋计量站最基本的业务工作之一。“海洋仪器计量检定校准数据处理系统”是专门为海洋仪器计量检定、校准数据的处理而设计的软件系统,文章详细介绍了该系统的结构和功能。     

内存映射文件在大数据量海洋调查数据处理中的应用

在进行大数据量海洋调查数据处理的过程中,以通常的普通文件操作的方式读取这些数据往往需要应用程序持续不断地努力执行与硬盘间的大量数据交换任务,其不但占用大量计算机内存,而且完成的效率之低往往令人难以忍受。为满足大数据量海洋调查数据计算机处理工作的需要,利用内存映射文件的方法实现了对大数据量海洋调查数据进行高效率读取和分析的软件设计。文中阐述了该软件的设计思路和内存映射文件方法的具体实现过程。通过实际应用证明该软件稳定可靠,在运行效率上较普通应用程序方式有显著提高。     

海岸线数据共享分类编码与数据结构

按照海岸线的自然属性和社会属性对海岸线进行了分类和编码,并探讨了特征点和海域空间管理界线等海岸线辅助要素的分类及编码规则,最后建立了海岸线数据共享空间数据库的分层及属性表结构框架。     

厦门海洋垃圾防治与管理实践及启示

海洋垃圾污染问题已经成为国际社会重点关注的环境问题,也是我国海洋环境治理的重要组成部分。文章从协调机制、日常监测、预测预报、风险评估、国际合作、宣传教育方面总结和分析了厦门市海洋垃圾污染防治与管理实践和经验,针对国内当前在海洋垃圾防治与管理实践中存在的问题,在厦门模式的基础上,提出了加强立法建设、关注源头控制、开展日常监测和预报、建立评价体系、拓展合作交流、强化宣传教育等方面的措施建议,为我国其他沿海地方海洋垃圾污染防治与管理提供参考。     

海洋调查中仪器设备的风险管理探究

稳定可靠的仪器设备在海洋调查工作中至关重要。随着我国海洋调查活动的增多,仪器设备损坏甚至丢失的情况时有发生。文章针对海洋调查仪器设备,运用风险管理理论,从仪器设备使用方式、操作人员专业水平、调查作业环境、仪器设备自身因素和作业船舶基本性能等方面进行风险分析,并通过提炼风险因子、计算风险度和统计风险值进行风险评价,最后提出建立健全管理机制、加强人员培训和考核、提升保险意识以及建立和完善备品备件库等风险控制措施,以期提高海洋调查仪器设备管理水平,促进海洋调查工作的发展。     

Combining Lidar Elevation Data and IKONOS Multispectral Imagery for Coastal Classification Mapping

This article studies the effect of airborne lidar (surface) elevation data on the classification of multispectral IKONOS images over a coastal area. The lidar data and IKONOS images are treated as independent multiple bands to conduct the classification. To do so, the lidar elevation data is first resampled to the same ground spacing interval and stretched to the same radiometric range as the IKONOS images. An unsupervised classification based on the ISODATA algorithm is then used to determine a class schema of six classes: road, water, marsh, roof, tree, and sand. Training sites and checking sites are selected over the lidar-IKONOS merged data set for the subsequent supervised classification and quality evaluation. The complete confusion matrices and average quality indices are presented to assess and compare the classification results. It is shown that the inclusion of the lidar elevation data benefits the separation of classes that have similar spectral characteristics, such as roof and road, water and marsh. The overall classification errors, especially the false positive errors, are reduced by up to 50%. Moreover, by using the lidar elevation data, the classification results show more realistic and homogeneous distribution of geographic features. This property will benefit the subsequent vectorization of the classification maps and the integration of the vector data into a geographical information system.