基于深度神经网络的海表盐度反演

海表盐度（Sea Surface Salinity,SSS）是研究海洋对全球气候影响的重要参量,欧洲航天局（European Space Agency,ESA）设计研发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)是专用于探测海水盐度的卫星之一。受射频干扰（Radio Frequency Interference, RFI）等因素的影响,SMOS卫星盐度产品的精度难以达到预期效果。为了提高SMOS卫星海表盐度产品精度,本文提出一种基于深度神经网络的海表盐度反演算法。以太平洋中部海域（150°E～180°,5°～30°N）为研究区域,利用Argo浮标实测盐度数据为参考真值,将SMOS卫星L1C、L2级产品与Argo盐度数据进行时空匹配。并根据海洋遥感和辐射传输理论,选取亮温（Brightness Temperature,TB）、海表温度（Sea Surface Temperature,SST）、降雨率（Rain Rate,RR）、波高（Significant Wave Height,SWH）、纬向风速（Zonal Wind Speed,ZWS）、经向风速（...     

SMOS卫星盐度数据在中国近岸海域的准确度评估

盐度是描述海洋的关键变量,对海表面盐度进行观测可以推进对全球水循环的理解。本文的主要目的是在中国近海海域对SMOS卫星盐度数据进行准确度评估。主要方法是将SMOS卫星L2海洋盐度数据产品(V317)与实测ARGO数据和走航数据进行匹配,并采用统计学的方法对SMOS卫星数据准确度进行评估。结果表明:匹配数据的线性关系不显著,SMOS卫星盐度数据(V317)在南海和东海的均方根误差分别约为1.2和0.7,应用海表面粗糙度修正模型得到的3组海表盐度数据准确度都相对较低,尤其在近岸强风场区域,海表盐度卫星数据相对于实测数据偏高,这可能是由于海表粗糙度和陆地射频干扰(RFI)作用影响的结果;SMOS卫星数据在东海的均方根误差比南海高0.5左右,这可能是由于东海海域为相对开阔海域,受陆地RFI影响相对南海较小;在中国近岸海域,应用SSS1和SSS3模型得到的盐度数据准确度相对较高,可以对模型进行地球物理参数修正,进行局地化改进,预计可以提高近岸海域盐度反演的准确度。     

海表面盐度的高精度预测模型

为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证.结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗...     

基于现场观测资料的卫星海表盐度网格化产品误差分析与质量评估

自欧洲土壤湿度和盐度卫星SMOS和美国宝瓶座盐度卫星Aquarius相继发射之后,多个数据中心发布了两颗卫星的海表盐度网格化产品,其中包括法国海洋研究院SMOS卫星数据小组发布SMOS Locean L3盐度产品、西班牙巴塞罗那专家中心发布SMOS BEC L4盐度产品和美国宇航局喷气动力实验室发布AquariusV3.0 CAP L3盐度产品。本文利用精确盐度现场观测资料从产品精度和模拟海洋现象能力两个方面对以上3种产品质量进行了评估。研究表明:(1) 在精度方面,与盐度现场资料相比,Aquarius CAP 产品质量最高,产品盐度偏差和均方根误差全年稳定且偏差较小,部分海域达到了设计精度;SMOS两种卫星产品在全球海域偏差较不稳定,个别月份出现异常偏差值;SMOS产品在低纬和开阔海域的数据质量相对较高,但在高纬海域仍存在较大误差,需要进一步提升;(2) 在刻画海洋现象方面,Aquarius产品在热带太平洋较好刻画了淡池东缘盐度锋,SMOS BEC产品的刻画能力次之,SMOS Locean产品在热带太平洋充满了小尺度噪音,描述物理现象方面表现偏差。     

基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型

海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法.     

无线射频干扰对SMOS卫星盐度数据产品准确度的影响研究

SMOS卫星数据发布以来,相关学者针对海表盐度数据开展了大量的真实性检验工作,但是在受无线射频干扰（RFI）影响海域开展的相关工作很少。本文以西太平洋海域为研究区域,选择合理的时空匹配窗口,将WOD13实测海表盐度数据与SMOS卫星单轨海表盐度数据进行数据匹配,采用统计学方法开展SMOS卫星数据真实性检验,并分析RFI对SMOS卫星数据的影响。结果表明,SMOS卫星受分布在西太平洋沿岸射频干扰源的影响,RFI污染高风险区单轨L2数据准确度相对较低,最优仅为3.45,RFI污染低风险区的卫星数据准确度最优为1.07,可见,RFI对单轨卫星数据准确度的影响很大,最终导致西太平洋海域西部大面积海域数据缺失,尤其是中国近海海域,如何检测和减缓RFI对卫星数据的影响是亟待解决的问题。     

基于SMOS卫星数据的BP神经网络盐度反演模型

海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要。目前,由欧洲空间局设计开发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星于2009年发射成功,并且根据它的观测数据和物理机制反演出了海表面盐度的相关产品。但结果显示,在某些近海岸区域(如中国南海海域)受陆地RFI等诸多因素的影响,基于卫星遥感物理机制反演得到的盐度产品的精度较低。本文的主要目的是利用中国海洋大学"东方红2"科学考察船的走航数据、SMOS卫星数据,针对中国南海海域提出了用BP神经网络预测海表面盐度的方法,并用实测Argo浮标、WOA13的盐度数据对模型进行适应性评估。结果表明,模型产品相对于"东方红2"实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.21,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.90、1.93和1.91。同时,在验证数据集中,模型预测数据相对于Argo浮标实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.50,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.83、1.83和1.84。此模型具有良好的适应性和泛化能力,为海表面盐度的反演和预测提供了一个不依赖于物理机制的新方法。     

基于Argo的SMAP与SMOS盐度产品质量评估与比对

以2016年SMAP 8日均、月均海表盐度(Sea Surface Salinity, SSS)产品与SMOS日均、月均SSS产品为研究对象,基于Argo浮标实测盐度数据与Argo月均盐度网格产品,进行了质量评估,并开展了SMAP和SMOS盐度遥感产品间的交叉比对。结果表明:SMAP 8日均、月均SSS产品均比SMOS日均、月均SSS产品更接近于Argo盐度数据;SMAP SSS产品在12个月里的标准差均小于SMOS SSS产品,SMAP SSS产品年均偏差与标准差在大部分海域小于SMOS SSS产品,除高纬度地区,4种SSS产品与Argo数据的平均偏差和标准差随纬度变化浮动不大;SMAP 8日均、月均与SMOS日均、月均产品的年平均SSS空间分布特征一致,SMAP 8日均与SMOS日均、SMAP与SMOS月均SSS产品间的年平均偏差在全球范围内总体在-0.50～0.50,标准差总体为0～1.00。     

Matlab对基于二进制-XML混合格式的SMOS盐度数据的提取方法与实现

基于二进制-XML混合文件格式的SMOS盐度数据的处理和延伸应用仍处于初级阶段,其前提是对SMOS数据的提取.本文详细介绍了SMOS的文件格式和利用Matlab对SMOS文件进行读写操作的方法,在此基础上给出了提取SMOS数据的流程图和实例,为SMOS数据产品的开发等下了基础.     

最新SMOS卫星海表盐度L3/4级产品的误差分析

选取SMOS任务的2个海洋盐度专家中心(法国的CATDS-CECOS和西班牙的BEC)的5种经过再处理的新版SSS L3/4产品作为研究对象,以Argo浮标资料及WOA09资料作为参考标准,对其误差特征进行了细致的分析比较,为将其同化到海洋模式中以及用于其它海洋学的分析应用研究,提供必要的参考。主要结论如下:SMOS年平均海表盐度场与WOA09资料很接近,一些已知的重要的分布形势都有所体现;大洋中部误差较小,近陆误差大;热带误差较小,高纬地区误差较大;三大洋中太平洋均方根误差最小。随着时空分辨率的降低,SMOS SSS资料的均方根误差显著减小。检验的几种资料中,CATDS/CEC-OS处理制作的月平均海表盐度L3级产品误差最小,全球平均均方根误差(RMSE)为0.314;另外几种高分辨率产品中,除由BEC制作的简单加权平均产品均方根误差最大,全球平均0.543以外,其他3种资料的均方根误差量级相当,差异不太明显,全球平均的RMSE为0.3~0.4;BEC的两种分析产品总体上RMSE更小。     

基于PSR模型的围填海对海洋资源影响评价方法研究

利用PSR模型中压力、状态、响应相互作用的关系阐述围填海开发活动对海洋资源的影响,基于压力、状态、响应子系统确定并标准化处理了影响评价指标,根据判断矩阵分析结果赋值了指标权重,构建了围填海开发活动对海洋资源影响的评价体系,应用该评价体系进行了福建省福清湾及海坛峡海域围填海开发活动对其海洋资源的影响分析,评价结果表明福清湾及海坛峡海域围填海开发活动对其海洋资源的影响较小。     

基于WebGIS的地学虚拟环境研究

在介绍了WebGIS和地学虚拟环境技术特征的基础上,研究了WebGIS技术在地学虚拟环境中的应用。从系统结构、用户界面、数据模型等三个方面,对WebGIs技术用于地学虚拟环境的深层次系统框架进行了研讨,并对WebGIS技术与地学虚拟环境技术进行结合的实际过程进行了说明。     

基于PSR模型的围填海对海洋资源影响评价方法研究

利用PSR模型中压力、状态、响应相互作用的关系阐述围填海开发活动对海洋资源的影响,基于压力、状态、响应子系统确定并标准化处理了影响评价指标,根据判断矩阵分析结果赋值了指标权重,构建了围填海开发活动对海洋资源影响的评价体系,应用该评价体系进行了福建省福清湾及海坛峡海域围填海开发活动对其海洋资源的影响分析,评价结果表明福清湾及海坛峡海域围填海开发活动对其海洋资源的影响较小.     

海洋磁力异常逼近方法研究

通过对常用的数值逼近方法的分析和研究,针对海洋磁力测量的特点,仿真计算分析了移动曲面法、Hardy多面函数法、Shepard法和Kriging法在不同情况下的插值精度。同时,给出了一个实例来计算分析四种逼近方法插值精度。仿真与实例计算结果表明,已知点的分布情况及磁异常变化情况不同时,四种逼近方法的插值精度是不同的。针对不同的情况,本文总结出了适合于海洋磁力异常逼近的方法。     

福建海水养殖鱼类本尼登虫病研究

对福建海域网箱养殖鱼类本尼登虫病(Benedeniasis)进行了研究,调查发现6种本尼登虫病原,完成新本尼登虫季节感染动态和生活史的研究。研究结果表明,鱼群本尼登虫自然感染率平均52．14％,最高感染率达100％。考察结果说明福建海域网箱养殖鱼类本尼登虫的感染和流行与渔区海水温度和降雨量关系最大,福建海域在一年中的6月至10月份是网箱养殖鱼类本尼登虫病感染和流行的高峰季节。     

海水养殖对沿岸生态环境影响的研究进展

综述国际上海水养殖对沿岸环境影响的研究进展 ,并结合中国实际探讨减少养殖污染和海水养殖业可持续发展的途径。海水养殖主要通过有机物和营养物的排放、化学药物的使用、养殖动物的逃逸、红树林的破坏等途径对沿岸生态环境产生负面影响。为减小这一影响 ,认为应采取提高人工饲料的质量、单一养殖系统结构优化和复合养殖系统的结构优化、处理养殖排放水、海岸带综合治理等措施。     

基于数据库的地形图制图研究

GIS数据和制图数据之间的差异是基于GIS数据库实现地图制图输出的难点。分析了当前基础地理信息数据建库的情况及其适用于基本比例尺制图的特点,充分利用了ArcGIS提供的地图表现功能,探讨了ArcGIS环境下基于Geodatabase数据库实现基本比例尺地形图制图的方法,并采用ArcObjects作为二次开发的平台,设计开发了基于GIS数据库的基本比例尺地形图制图模块。     

多源地图数据出版的探讨

当前多源地图数据的非共享性等特点严重制约了地图数字出版流程的顺利开展。为了有效解决多源地图数据到印前数据的转换问题,根据多源地图数据的类型及特点,结合出版对地图数据的特殊要求,建立并实现了一套完整的由多源地图数据转换为印前数据的方案,并通过具体应用得到有效的验证。     

弧形防波堤波浪力试验研究

在圆筒形防波堤和V形防波堤的基础上,结合离岸堤后形成V形和半圆形连续出现的韵律海岸的地貌平面形态特点,提出一种前墙为连续的半圆筒形防波堤形式。通过在波浪水槽内进行规则波物理模型试验,探究这一新型防波堤的波压力分布规律及波高、周期、水深等因素对波压力的影响。将试验结果与海港水文公式和合田良实公式计算的理论值对比分析,给出了以合田良实公式的折减系数来拟合新型弧形防波堤波浪总水平力的计算公式。结果表明:新型弧形防波堤上的波压力随波高、周期的增大而增大,其水平波浪总力比同等尺度直墙少10%左右。     

测量无人艇研究进展综述

主要基于船体、航速、续航能力、作业海况、搭载仪器、操作方式以及主要用途等方面,详细阐述了国内外测量无人艇的技术参数,分析了国内无人艇的不足和重点攻克的技术,以及螺旋桨、喷泵两种推进方式的优缺点;分析了测量无人艇艇型、自动控制、载体总体设计及集成、环境感知、通信等关键技术及实现途径;指出测量一体化、智能化水平的提升、水陆一体化测量技术、组网测绘为测量无人艇未来的发展方向。