大气垂直折射与时序垂直角值的谱分析

本文介绍了对时序垂直角观测值进行谱分析的方法和所得到的结论。使以往对于大气折射影响及其变化规律的定性认识得以定量化。     

基于EOF分析对南海西北海域水体光谱特性的研究

This study presents an analysis of the spectral characteristics of remote sensing reflectance(R_(rs)) in northwestern South China Sea based on the in situ optical and water quality data for August 2018.R_(rs)was initially divided into four classes,classes A to D,using the max-classification algorithm,and the spectral properties of whole R_(rs) were characterized using the empirical orthogonal function(EOF) analysis.Subsequently,the dominant factors in each EOF mode were determined.The results indicated that more than 95% of the variances of R_(rs) are partly driven by the back-scattering characteristics of the suspended matter.The initial two EOF modes were well correlated with the total suspended matter and back-scattering coefficient.Furthermore,the first EOF modes of the four classes of R_(rs)(A-D R_(rs)-EOF_1) significantly contributed to the total variances of each R_(rs) class.In addition,the correlation coefficients between the amplitude factors of class A-D R_(rs)-EOF_1 and the variances of the relevant water quality and optical parameters were better than those of the unclassified ones.The spectral shape of class AR_(rs)-EOF_1 was governed by the absorption characteristic of chlorophyll a and colored dissolved organic matter(CDOM).The spectral shape of class B R_(rs)-EOF_1 was governed by the absorption characteristic of CDOM since it exhibited a high correlation with the absorption coefficient of CDOM(a_g(λ)),whereas the spectral shape of class C R_(rs)-EOF_1 was governed by the back-scattering characteristics but not affected by the suspended matter.The spectral shape of class D R_(rs)-EOF_1 exhibited a relatively good correlation with all the water quality parameters,which played a significant role in deciding its spectral shape.     

赤潮生物种类特征光谱获取技术

较为系统地研究了赤潮生物水体反射率曲线获取方法。通过对 2类反射率反演方法得出的反射率曲线与实际反射率曲线进行比较 ,得出在不具备大气环境参数的情况下 ,经验线性法的反演结果与实际反射率曲线最接近的结论 ,并进一步对正常海水和赤潮生物水体的光谱特性进行分析 ,提取出赤潮生物水体的特征光谱。这是进行赤潮监测和识别的重要前提     

海水分光反射率与叶绿素浓度的相关分析

通过对东京湾两年度不同季节海水分光反射率与叶绿素浓度进行统计分析，结果表明，叶绿素浓度Ｃ与两谱段分光反射率之比Ｒｗ（λｊ）／Ｒｗ（λｊ）具有幂函关系Ｃ＝Ａ［Ｒｗ（λｊ）／Ｒｗ（λｊ）Ｂ。两者的对数显示出较好的线性关系，即ｌｏｇＣ＝ｌｏｇＡ＋Ｂｌｏｇ［Ｒｗ（λｊ）／Ｒｗ（λｊ）］。负相关系数达０．９９。相关方程之一为Ｃ＝３．３２９［Ｒｗ（５２０）／Ｒｗ（５５０）］－１．３８４（１９８７年６月初）．在梅雨季节之后，相关方程为Ｃ＝１２．６８［Ｒｗ（５２０）／Ｒｗ（５５０）］－２．０１０（１９８８年８月）。这表明了海湾或混浊的沿岸水质，在叶绿素浓度算法中，统计参数Ａ和Ｂ的确立，要基于不同季节不同水质的现场观测资料。     

双层局部开孔板沉箱对波浪反射的理论研究

提出了一种用于研究由双层开孔板和一个不透水后板的开孔结构对斜向波反射率的理论分析方法。整个流域被分成三个子域，在每个子域内应用特征函数展开法以得到该域内包含未知展开系数的势函数的表达式，在速度势的展开中，考虑了非传播模态波浪的影响。通过匹配开孔板处的边界条件可以求解待定的展开系数，继而求解双层开孔板防波堤结构对斜向波的反射率。数值计算结果与试验结果进行了比较，符合较好。并进一步讨论了几个重要因素对反射系数的影响。     

悬浮泥沙浓度与光谱反射率峰值波长红移的相关关系

高浓度悬浮泥沙遥感是我国特殊研究课题之一。国外在此领域的工作主要是对低浓度悬浮泥沙的研究。目前国内大量使用美、日、法等国的卫星遥感资料。因而如何解决我国高浓度悬浮泥沙遥感信息的定量分析是必须予以重视的问题。本文对黄河悬浮泥沙所做的波谱特性实验进行了研究,发现随着悬浮泥沙浓度的增加,其光谱反射率峰值波长向长波方向漂移。由此全面分析了黄河水体泥沙含量从7.97mg/dm3到2324.8mg/dm3的光谱反射率曲线,并建立了悬浮泥沙浓度SSC与反射率峰值发生波长λ_Rmax的数学模式,本文结果对高浓度悬浮泥沙遥感信息的提取有直接应用价值,并可作为我国卫星传感器通道设计的理论依据。     

南海北部—观测点内潮特征的初步分析

采用功率谱分析、调和分析等方法，对南海北部－观测点连续９ｄ（１９８８年５月８—１６日）的温度。盐度和海流及跨越该期间较长的（１９８８年４月２４日－７月２２日）潮位资料进行了分析研究。结果表明，观测点存在着一种内潮现象，其波动的周期在２４ｈ左右，它传播的方向大体是偏北。     

海洋波谱数据分析处理系统

本系统是国防科工委民用遥感器应用研究示范系统之一。系统研究将主要完成二个方面内容：（１）建立海洋波谱分析处理系统，对现场采集的波谱数据进行分析处理，特别是超多波段的成像光谱仪数据资料处理，以及其他遥感资料的分析处理；（２）以多光谱数据为建立海洋波谱数据库。     

海浪波群的谱特征分析

海浪的波谱特征分析对认识海浪有重要的意义，因为海浪谱反映了海浪的结构成分。这对海工建筑、海洋运输、船舶制造、海浪预报和海浪模拟等均有重要的实用意义。 波群是伴随海浪经常出现的一种自然现象，且经常伴随大浪的出现而出现。实践证明，波群具有极大的破坏力，其破坏性远比单个波大得多，它是海浪破坏海工建筑物的重要因子，许多防波堤的破坏并非是由单个波的作用，而是由相继出现的几个大波(波群)作用的结果。早先，人们对波群这种习见的现象研究甚少。自1974年葡萄牙锡尼斯港深水防波堤的破坏之后，对波群的研究才日益受到重视。 对波群的研究目前多采用包络方法、马尔科夫链方法和波能过程线法。波群研究的主要内容是波群的统计特征(如波群链长统计)；另外，波群的模拟也是重要的研究内容之一。目前用包络方法研究波群比较普遍，且有不少研究成果。徐德伦等(2001)综述了这方面的研究进展及结果，文圣常等(1984)也进行了详尽的讨论。 以往的研究大都是研究波群的统计特征，如合田良实(1976)、 Ewing(1973)、Rye(1974)。而针对地域性的波浪，我国学者也只是以包络方法为基础讨论了不同地域海浪波群的统计特征(常德馥，1987；葛明达，1986；范顺庭，1998)。就波群本身的结构特征而言，即波群的波谱分析特征以往的研究涉及尚少。作者拟借助于谱分析方法，对带有典型波群的实测的海浪记录来分析海浪波群的波谱结构，进而借此对海浪波群的结构特征进行深入探讨。     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.