海水叶绿素α浓度遥感测量的实验研究

本文描述了1989年11月在青岛即墨岙山养殖基地所做的海水叶绿素σ浓度遥感测量的基础实验。该实验获得了高浓度叶绿素α含量的海水反射光谱。该反射光谱的特征波段为:波谷在485nm;波峰在450nm 和535nm;“节点”在572nm.根据该实验数据选取了叶绿素α浓度两种双波段估算模式.分析结果表明;两种模式的精度都在50%以上,且双波段反射率的差值法优于双波段反射率比值法.     

南海尖峰海山多金属结壳地球化学

南海尖峰海山多金属结壳富含30多种元素,其锰铁矿物主要由钡镁锰矿,δ-MnO_2和FeOOH·xH_2O组成。与其它海区的结壳相比,尖峰海山结壳富含Cu、Ni、Ba、Zn、Pb等元素,而Co、Ti、稀土元素(REE)、Sr等元素相对较贫。研究表明,HREE亏损,具明显的Ce正异常,较明显的Tb正异常和Yb负异常。这是氧化弱碱性海洋环境所致。结壳是水成作用的产物,它的形成受南海独特的古海洋环境所控制,海底火山热液作用,可能也是影响因素之一。     

渤海湾航空遥感的图象分析——渤海湾近岸叶绿素A分布图

1980年9月6日,中国科学院组织十多个部门、几十个单位在津渤地区进行第二阶段环境污染航空遥感联合试验第二航次试验,中国科学院海洋研究所参加了在渤海湾海河、蓟运河口的海上试验。这次试验,空中由双水獺512飞机装载RMK相机进行彩色红外摄影,航高3800米。航速240公里/小时,摄影比例尺1:25000,相幅面积230毫米×230亳米,飞行航线示于图1。海上由“津塘护1号”、“交津研1号”、“海调105号”、“金星”轮等4条船只进行同步观测、取样。     

南黄海和东海北部沉积物地球化学Ⅰ——主要元素的地球化学

本文测定了取自黄海南部和东海北部的某些表层沉积物主要元素的含量。根据主要元素的丰度、概率分布及其共生组合得到下列结果：1．A1、Fe、Mg，Na、K的高含量分布地区与粘土沉积物相一致。Si的高含量区与砂质沉积相一致．Ca的高含量区与生物碎屑沉积物相一致：2．A1与K、Mg、Na、Fe呈正相关．Mg与Fe之间，Si，P和A1之间也是正相关，Ca和Mn与A1没有明显的关系；3．沉积物中A1、Fe、Mn、Mg、Na、K和P的含量随着远离海岸和海水深度增加趋于降低，Ca的变化没有规律．相反，在东海北部随着水深Ca含量增加，而Si与水深没有明显关系：4．黄海沉积物来源于黄河，东海北部沉积物来自长江。     

海洋遥感文献库系统设计

以中国国家海洋信息中心出版的《海洋文摘》为主要信息源 ,兼顾其它国内外渠道的相关信息 ,设计了电子版的海洋遥感文献库。该库为适合于海洋遥感的专用文献库 ,在查询内容和种类上多于普通的文献库存。文摘与全文混合编排 ,一般文献只录入摘要 ,重点文章全文录入。文献录入前先经过海洋遥感专家的信息评估和质量控制     

碱厂废水光谱特性实验研究

该文报道碱厂废水随浓度变化的光谱实验。分析碱厂废水的光谱特征 ,并与相同浓度的海水悬浮泥沙水体的光谱进行比较 ;确定该废水特征波长为 50 1.3nm。根据光谱实验结果 ,结合当前已有的水色传感器的资料 ,选择两个卫星传感器波段 :Sea WIFS第四频道 (497.2～ 52 1.6 nm)和TM第二频道 (518.9～ 6 0 0 .2 nm) ;利用数字对 (R,c) ,建立了反射率与该污染水体浓度间的相关模式。为遥感技术大面积、快速地监测碱厂废水污染水体提供理论依据。     

辽宁菊花岛海域沉积物中某些化学要素分布特征研究

菊花岛周围海域38个站表层沉积物的铁、锰、铝、钛、磷、有机质、氮、铜、锌、铅、镉、镍和汞等化学要素含量的Q型因子分析计算表明,本区可划分为三个化学元素沉积区:1.海流悬浮沉积区;2.近岸波浪作用区;3.波浪海流作用区。柱状沉积物中铁等化学元素的迁移、富集受氧化——还原界面的控制。     

珠江口外陆架表层沉积物的地球化学分区

根据249个表层沉积物样品的Ca,Al,N,P,Mg,Fe,Mn,Ti和有机碳的测定数据,利用稳健RQ型主分量分析及Q型聚类分析方法,对珠江口外陆架表层沉积物进行了地球化学分类,并将该陆架区划分成陆源细碎屑沉积区、经叠加改造的残留泥砂质沉积区、生物碎屑沉积区以及高能环境下的石英砂质沉积区。结果表明了稳健统计方法相对于传统统计方法的优越性,以及采用稳健主分量的Q载荷进行聚类分析相对于用原始变量进行聚类分析的优越性。     

海洋遥感图象实时光学信息处理

本文根据海洋遥感图象处理的特点与要求，相应地建立了光学图象处理系统。可进行反差增强、边缘增强、空间滤波、方向滤波、频谱假彩色编码、密度假彩色编码等图象增强处理和图象频谱分析。在处理方法上，采用了频谱面彩色滤波及多通道傅里叶变换等新方法。对数十张Landsat—A、B卫星和航空遥感中国海岸带图片进行了处理，     

红树林遥感智能分类方法研究

利用ＧＩＳ信息中的红树林地域分布规律作向导，充分利用械树林区的光谱信息进行红树林植被信息提取。在对比研究常规的红树林图象自理方法的基础上，提出了适用于红树林植被信息遥感监测的智能分类方法。