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海水吸收光谱测量方法比较—定量滤膜技术和现场测量方法被引量：3: 2011年; 本文对水体吸收光谱的2种测量方法进行了比较,这2种方法分别为基于分光光度计的定量滤膜技术和吸收衰减仪的现场测量方法。为了检验和比较这2种测量方法的不同,同时对两类不同类型水体的吸收系数进行了测量。其中一类水体为实验室培养的单种藻类水体,共有36个样本,包括4大类,分属16个种;另一类水体为黄海水域的水体,包括49个站位数据,基本覆盖了南黄海水域,440 nm的吸收系数在0.05～2.0 m-1之间。结果表明,不同波段实验室培养的单种藻类水体两者测量吸收系数的相关系数平方在0.96～0.98之间,相对均方根误差为14%～16%之间;对于黄海水体的测量,相关系数的平方在0.90～0.94之间,相对均方根误差在14%～27%之间。2种测量方法对这两类水体吸收系数的测量均具有很高的一致性,其中实验室培养的单种藻类水体的测量结果的一致性好于黄海水体的测量结果。; 张亭禄徐青娜陈树果邱国强胡连波

由TSRB辐射计数据估算海面离水辐亮度的经验方法被引量：2: 2010年; 为建立基于经验统计的TSRB辐射计数据估算离水辐亮度的方法,利用SeaBASS数据库中640多个现场测量的辐亮度和辐照度光谱剖面数据,建立向上辐亮度衰减系数Klu的经验算法。此算法为幂指数形式,输入变量为水下0.65 m的向上辐亮度(490 nm)与海面上向下的辐照度(555 nm或665 nm)之比(即为TSRB直接测量的两个参数)。当水体较清时,输入为蓝绿波段之比,当水混浊时,采用蓝红波段之比。获得了Klu后,海面以上的辐亮度(离水辐亮度)由z=0.65 m处的辐亮度外推获得。初步的检验结果表明,该方法对一类和二类水域都有很好性能,且算法实现简单,运行速度快。; 张亭禄刘斌邱国强

基于辐射传递模拟及人工神经网络技术的二类水体光学组分的反演被引量：1: 2009年; 介绍了一种基于辐射传递模拟和人工神经网络技术(ANN)的二类水体水色要素(CHL,SPM,CDOM)的反演算法.在辐射传递模拟计算中,纯海水吸收和散射、浮游植物吸收的数据或模型是已发表的被广泛采用的结果.黄色物质和非浮游植物颗粒吸收以及海洋颗粒物的散射模型从COASTLOOC数据中导出.另外,还利用了一个新的海洋颗粒物后向散射概率模型,在该模型中颗粒物后向散射概率是颗粒有机物与SPM比值和波长的函数.把上述定义的固有光学性质作为输入,经过辐射传递模拟得到海表面以下辐照度反射比数据集,然后将该模拟数据集用于训练不同的人工神经网络,获取水色和水色要素浓度之间函数关系的最佳近似.利用以上建立的基于人工神经网络的算法,把COASTLOOC数据集和PMNS数据集的辐照度反射比作为输入进行水色要素反演,通过比较反演值和真实测量值来评价算法性能.结果显示,建立的基于ANN的二类水体水色要素反演算法具有很好的性能.; 张亭禄邱国强; 关键词：人工神经网络二类水体

一维小波分析在浮游植物吸收光谱有害赤潮藻类检测中的应用被引量：6: 2009年; 研究了利用小波分析从浮游植物吸收光谱中提取赤潮藻类特征光谱信息的技术。其中应用了13组单种培养的赤潮藻类的吸收光谱,这些吸收光谱对应的藻类属于4个门,6个属和7个种。首先,对13组吸收光谱数据进行了5级一维小波分析。低频的第5级分量对应于对藻类检测无用且量值较大的背景信息,高频分量的第1-2级为随机噪声,其他高频分量(第3级到第5级)则是对藻类检测有用的信息(或称为特征光谱)。另外,为了检验小波分析在提取特征光谱中的性能,文章利用聚类统计分析方法对提取的13组特征信息进行了聚类。聚类结果显示,13组吸收光谱被正确地进行了分类,这验证了小波分析在提取藻类特征光谱中的有效性。; 张亭禄杜祥之徐青娜邱国强; 关键词：小波分析有害赤潮

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邱国强