卫星遥感接收数据的管理与软件开发

卫星遥感接收数据是遥感影像应用的重要数据来源,因此对特殊格式的海量接收数据的存储和管理成为卫星遥感应用的重要环节。采用多层存储模式对数据分类、分级存储,建立空间数据库管理空间数据和属性数据。基于ArcEngine开发技术建立卫星接收数据管理平台,实现空间数据的快速查询和属性数据的自动入库等高效管理功能。     

数据库与实测数据融合实现对深海跃层的快速估算

海洋跃层的快速估计对于环境的态势评估具有重要意义,跃层估计的精度和估计所用时间是两个主要评估要素.基于实测的温度、密度和LEVITUS数据库中的温度、密度进行融合来对跃层进行快速估计,可通过实测数据对数据库的数据进行补充和修正,然后利用修正后的数据对跃层进行快速评估.结果表明,该方法可以大幅度地缩短跃层估计的时间和提高...     

基于扩散滤波的多尺度三维变分研究

将扩散方程引入三维变分分析,揭示了传统3D-VAR不能有效提取多尺度观测信息的根本原因,即观测导致的目标函数梯度在空间的不连续分布.将扩散滤波融入基于梯度的最优化算法,发展了基于扩散滤波的多尺度3D-VAR.海表面温度数据同化试验结果表明,新方法可从长波至短波有效地提取多尺度的观测信息.     

高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究

为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。     

基于模糊聚类的海水水质监测技术研究

海水水质监测数据纷繁复杂,为了在海量的数据中提取有效数据进行分析,采用模糊聚类实现对监测数据的分析处 理。对监测数据分析结构做了简要说明,接着分析模糊聚类C 聚类均值算法（FCM） 不足之处,提出了基于不完整数据样本 的FCM 算法,最后采用海水赤潮数据不完整样本进行实例仿真,实验证明,该算法在处理不完整样本数据时有一定的优势。     

CMIP5模式对南海SST的模拟和预估

分析了32个CMIP5模式对南海历史海表温度(SST)的模拟能力和不同排放情景下未来SST变化的预估。通过检验各气候模式对南海历史SST增温趋势和均方差的模拟,发现大部分模式都能较好地模拟出南海20世纪历史SST的基本特征和变化规律,但也有部分模式的模拟存在较大偏差。尽管这些模拟偏差较大的模式对SST多模式集合平均的影响不大,但会增加未来情景预估的不确定性。剔除15个模式后,分析了南海SST在RCP26、RCP45和RCP85三种排放情景下的变化趋势,发现在未来百年呈明显的增温趋势,多模式集合平均的增温趋势分别为0.42、1.50和3.30℃/(100a)。这些增温趋势在空间上变化不大,但随时间并不是均匀变化的。在前两种排放情景下,21世纪前期的增温趋势明显强于后期,而在RCP85情景下,21世纪后期的增温趋势强于前期。     

空间数据融合模型及方法

根据多源空间数据应用的需求,在分析已有数据融合模型的基础上,引入GIS技术,建立空间数据融合的基本模型,并介绍几大类数据融合方法及其在空间数据融合领域中的应用,最后分析讨论了空间数据融合技术的发展趋势。     

富含古罗糖醛酸的褐藻多糖生产菌株的构建

为获得古罗糖醛酸(Guluronate)含量高的细菌胞外褐藻多糖,利用PCR从海洋细菌Pseudomonassp.QDA中克隆了其甘露糖醛酸C-5差向异构酶基因(algG),连接入质粒pMF 54Km,构建了重组表达载体pMF54 Km-algG。利用三亲接合法将pMF54 Km-algG转入菌株QDA中,获得algG过量表达重组菌株QDA-G1。H-NMR测定结果表明,QDA-G所产的褐藻多糖中β-D-甘露糖醛酸(M)与它的C-5差向异构体α-L-古罗糖醛酸(G)的比值为0.38,G的质量分数达到74.2%,比野生菌株QDA提高了26.4%。且重组菌株遗传稳定性良好,连续传代20代后,M/G的比值无明显变化。     

台湾海峡MERIS数据大气校正研究

根据MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer,中等分辨率成像光谱仪)L1B产品特点,以台湾海峡为研究区域,开展MERIS数据大气校正研究。在阐述水色遥感数据大气校正原理的基础上,首先进行水体像元提取和辅助参数空间内插,获取大气校正所需的数据集。接着进行耀斑反射率计算和校正并利用加倍法精确计算瑞利散射。最后针对台湾海峡水体为清洁到轻度浑浊,提出先区分水体类别,再分别利用epsilon指数外推法进行一类水体气溶胶散射计算,和利用神经网络法计算二类水体离水反射率即ρw的方法。对大气校正的结果进行ρw负值像元数统计和光谱分析表明,该方法不仅降低ρw为负值的像元数,而且使大气校正后水体的光谱曲线同现场数据保持较好的一致性。     

利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据

针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法--经验正交函数插值法(DINEOF).此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小.奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数.实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性.