基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法

基于纹理分析和人工神经网络建立了用于区别SAR图像中溢油现象和疑似溢油现象的模型.引入图像处理中的纹理分析作为识别溢油现象的特征参量,并利用方差分析对计算的31个特征参量进行筛选作为神经网络的输入.结果表明,模型能够较好的识别溢油现象,测试样本集的总体精度为0.83;纹理特征作为特征参量以及基于方差分析的特征参量筛选提高了溢油现象的识别精度.     

海洋平台结构损伤识别与定位新方法及试验验证

基于小波变换的时频局域化特性和BP神经网络的非线性映射特性,结合两者优点提出了基于小波包分析和神经网络方法的海洋平台三步法损伤定位方法。对海洋平台结构加速度响应信号进行小波包分析,提取小波包特征向量,将小波包结点能量变化量指标作为BP网络的输入向量,逐步确定损伤位置。设计一典型导管架式海洋平台试验模型,分别进行岸上脉冲激励及水池中波浪激励下平台结构损伤识别与定位模型试验,对该方法的可行性和适用性进行了验证。     

盐田水体遥感分类方法研究

以连云港台北盐场为研究区，介绍了监督分类法和神经网络分类法及其在盐田水体遥感分类中的具体应用。研究结果表明，用神经网络分类法进行遥感影像自动分类，其分类精度高，显示了其在遥感领域较为广阔的应用前景。     

基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法

介绍了一种基于人工神经网络的二类水体海域的三要素浓度反演方法。根据2003年春季黄东海试验中获得的高质量现场数据,建立了由现场测量遥感反射率分别反演三要素浓度的神经网络模型。反演的平均相对误差分别叶绿素32．5％,黄色物质8．9％,总悬浮物24．2％。同时分析了神经网络模型在水色反演模式应用中的稳定性。     

基于融合U-Net及ConvLSTM的海面高度异常预报方法研究

海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高度异常预测神经网络模型,提出了基于融合U型网络(U-Net)和卷积长短记忆网络(ConvLSTM)的中长期海面高度异常预报模型。在研究海域0.25°×0.25°的空间分辨率下,模型测试集预报结果的均方根误差和平均绝对误差分别为0.039 m和0.027 m,均优于全连接LSTM预报模型和ConvLSTM+CNN预报模型,为大中尺度的海面高度异常预报提供了新的方法。     

基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂.基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法.算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测.为了比较和说...     

基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究

SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星,搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式,具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率,在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心（NSIDC）海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集,分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性,建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度,本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析,SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14;与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18,这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。     

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。     

航空重力数据谐波小波滤波中卷积运算的处理

数据的滤波提取是航空重力测量数据处理的一个重要环节。谐波小波滤波器在频域具有良好的盒形谱特征,可以较好地实现信号的滤波。但谐波小波滤波器是一个连续函数,航空重力测量采集的信号是离散的,无法直接进行卷积运算。讨论了谐波小波用于航空重力数据滤波处理时的卷积运算处理方法,给出了谐波小波频域卷积的算法实现过程和仿真算例。