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黄海潮波系统下的GOCI反演及OSU模式海表流场数据适用性研究: 2022年; 黄海呈现独有的地形条件,且该海域的潮波运动独具特征。本文利用静止海洋水色成像仪(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)遥感反演和俄勒冈州立大学(Oregon State University,OSU)潮流模式分别获取了黄海海域的海表流场,基于该海域独特的潮波系统提出并识别潮波干涉区,进而对GOCI反演的流场做潮流提取,并对两种潮流数据作分区可用性评价,通过实测的漂流浮标数据验证评估。结果表明:利用GOCI反演和OSU潮流模式获取的海表流场具有一定程度的可靠性,GOCI反演的海表流场的流速平均相对大小误差值为0.77,OSU潮流模式获取的海表流场流速平均相对大小误差值为0.49;在靠近潮波干涉区的黄海中部海域,GOCI潮流数据与实测数据在方向上的一致性要优于OSU潮流数据,两者平均角度误差值分别为48.45°和63.10°;在远离潮波干涉区的黄海近岸海域,OSU潮流数据与实测数据在速度大小和方向上的一致性要优于GOCI潮流数据。; 崔赫陈建裕陈建裕管卫兵朱乾坤龚芳

基于HLA的深海采矿环境仿真系统原型设计与实现: 2010年; 大洋深海蕴藏着资源丰富、种类繁多的矿产资源。其中多金属结核矿产以其高价值和储量丰富的特点,成为首要勘探和开采的对象。但是深海海底动态、复杂且具有危险性的海洋环境,制约着深海采矿技术的发展。应用仿真技术模拟深海复杂环境,及其与采矿设备的交互,成为深海采矿技术发展的一种途径。采用HLA仿真体系构架,在收集和整理我国深海开辟区的区域地形及海洋环境数据的基础上,综合已有的多金属结核勘探资料,仿真多金属结核采矿过程中采矿车和海底环境的交互作用,完成深海采矿环境仿真系统原型的开发。应用环境地学仿真技术,建立深海海底数字地形模型、海底底质软泥的承压和剪切力模型、深海近底层流模型、采矿车的动力学和运动学模型。通过消息发布与订购、时间管理、联邦管理和可视化输出,模拟仿真深海环境对采矿作业的影响。仿真系统原型由六个联邦成员组成,通过计算联邦成员之间的交互作用,分析大洋深海海底环境因素对采矿作业的影响。; 康林冲陈建裕陈宁华陈林开应晓航曹振轶张金辉郑玉龙朱乾坤; 关键词：深海采矿环境仿真 HLA

粤港澳大湾区红树林时空分布演变及现存林龄遥感分析被引量：2: 2023年; 红树林作为热带、亚热带以红树植物为主体的海岸带生态系统,是重要的海岸湿地类型之一。本文使用多源、多时相遥感数据,形成了1969-2020年粤港澳大湾区岸线、围填海、养殖区、红树林分布数据图集,并利用联合红树林识别指数(CMRI)对大湾区现存红树林进行时序分析得到红树林林龄数据集。结果表明,通过多源遥感数据解译得到现存红树林数据集,结合CMRI时序数据可以建立现存红树林变迁历史,进而有效估算红树林林龄。粤港澳大湾区红树林的时空分布发生了明显变迁,现存红树林面积约为3316 hm^(2),大湾区内部各地区存量林龄差异较大,整体林龄均值为20 a。近50年间,岸线整体向海移动,岸线变迁、围填海和养殖区变化显著影响红树林面积、空间分布及林龄大小,人工种植是近20年红树林恢复的主因。; 张信陈建裕陈建裕; 关键词：红树林岸线变迁围填海养殖区

海岸带区域SPOT卫星数据大气校正处理被引量：2: 2011年; 将SPOT卫星自身近红外波段的数据作为气溶胶信息的来源,假设近红外波段暗像元受到大气影响较弱,卫星表观反射率近似等于地表反射率,且近红外波段暗像元与红光波段具备近似的线性关系,通过开源6S大气辐射传输模型的调试运行,并结合敏感性实验建立大气校正所需的查找表,最后通过一定的算法,实现了SPOT卫星Level_0级数据的大气校正处理。将该方法应用于海岸带区域影像的大气校正中,影像经处理后,清晰度明显增强;经校正后的地表反射率,与准同步MODIS_09数据比较相对误差为15%,表明该大气校正方法可行。; 王小飞毛志华陈建裕; 关键词：SPOT 海岸带大气校正

多光谱遥感影像的光谱规则分类算法修正及海岛、海岸带应用被引量：2: 2022年; 在光谱规则分类算法(Spectral Rule-based Classifier, SRC)基础上考虑大气校正对遥感影像光谱反射率的影响,提出了一种改进光谱规则的分类算法(Modified Spectral Rule-based Classifier, MSRC),从地物光谱响应曲线和光谱指数两个方面来修正光谱规则集,通过规则细化和补充、阈值改正优化光谱类别。以珠江三角洲海岛(佳蓬、淇澳)和海岸带(荃湾、惠东)的Landsat 8影像作为实验数据,对比了大气校正前后波段反射率和地物光谱响应曲线,分析了改进后MSRC算法的地物分类结果和精度,并与原SRC算法、最小距离分类(MDC)算法、最大似然分类(MLC)算法、支持向量机分类(SVM)算法、神经网络分类(NNC)算法以及基于光谱指数的算法等多种地物分类算法进行比较。结果表明,4组实验数据的MSRC算法分类结果总体精度分别为87.66%、82.38%、77.67%和80.05%,高于SRC、MDC、MLC和基于光谱指数的分类算法,在无需人工标注训练数据集的前提下接近SVM和NNC算法的分类精度。MSRC算法适用于海岛和海岸带的Landsat 8多光谱遥感影像。; 丁凌陈建裕朱乾坤陈宁华; 关键词：遥感影像大气校正

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国家自然科学基金(40976109)