HY-1B CZI海岸带动态监测系统设计与实现

HY-1B卫星是我国第二颗自主海洋卫星,针对其搭载的4波段海岸带成像仪(CZI)获取的数据,设计并基于IDL语言开发了一个专用的可视化数据处理与应用系统。该系统以黄河口为重点研究区域,对部分算法进行了优化和适应性改造,具备HY-1B CZI数据导入、预处理、海岸带动态监测产品制作、产品输出、数据批处理等功能,并能够进行数据可视化和交互操作。该系统现已在国家卫星海洋应用中心(NSOAS)投入应用示范运行,为我国海岸带动态监测提供应用产品。本文论述了该系统的设计与实现。

海南海岸带动态监测指标体系的研究

充分利用丰富的基础地理信息资源和卫星定位、遥感、地理信息系统等测绘高新技术,对地理国情的变化情况进行动态的测绘、统计和分析研究已成为当下地理国情监测的首要任务。鉴于此,本文针对海南海岸带的复杂情况,提出了海南海岸带动态监测的指标体系。为海岸带地理国情监测提供了理论基础,同时对摸清海南省海岸带开发、利用、保护、管理的现状,总结海岸带资源开发、利用、保护、管理的经验具有重大的现实意义。

基于ArcGIS Engine的海岸带高精度遥感生态监测信息系统研究

首先介绍了海岸带高精度遥感生态监测信息系统的课题背景,对Arc GISEngine技术进行了描述,然后在分析系统总体架构和功能设计的基础上,对海岸带高精度遥感生态监测信息系统的设计思路进行了详细描述,对系统的主体功能模块展开了全面剖析,并阐述了系统开发环境和实现关键技术,最后对该系统的开发与设计进行了总结和展望。

海岸带开发利用变化监测外业核查的技术方法

使用数字调查系统,利用外业调查底图,核查人工边界线、自然边界线、地表覆盖变化信息采集、海陆(岛)分界线分类等情况,精准的掌握海域现状,做出更好更合理的分析判断.

高分遥感图像海岸带变化监测技术研究

随着我国远程监测技术以及遥感技术的不断发展和应用,逐步对海岸带变化进行全方位的数据监测。高分遥感技术监测技术的应用不仅能够实时监控海岸带的变化,同时能够更好的反映其时空的变化规律,实现对海岸带变化的全面信息与数据监测与支持。因此,本文重点研究了高分遥感监测技术在海岸带变化中的具体应用。

海潮负荷对沿海地区宽幅InSAR形变监测的影响

海岸带地区是全球自然生态环境最为复杂和脆弱的地域之一,合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术可以为全球人类活动、气候变暖和俯冲带剧烈构造运动等背景下的大范围海岸带地理环境变化研究提供重要观测资料.海洋潮汐导致固体地球长周期形变,波长尺度为102~103km的海潮负荷引入mm级至cm级的形变梯度,此类非构造信号对海岸带InSAR精密形变分析(如:大范围、微小、缓慢且非稳态构造过程等)造成显著影响.本文以宽幅模式SAR数据为例,基于多种海潮模型研究了全球典型海岸带地区(福建、智利和阿拉斯加湾)海潮负荷效应对宽幅InSAR形变监测的影响,给出了宽幅InSAR海潮负荷三维分量估计与差分相位提取方法,并进一步讨论了基于不同海潮模型估计海潮负荷位移的差异.海潮负荷影响不仅与研究范围大小有关,其形变梯度变化与研究区域地形特征存在强相关,对于长波长形变分析而言,传统平面或者曲面拟合方法难以有效分离海潮负荷位移.

SAR与光学影像融合增强方法和效果分析

基于Radarsat-2全极化SAR、GF-1多光谱、Landsat-8多光谱影像,利用PCA变换、HSV变换等方法,分析了同空间分辨率的SAR与光学全色影像的信息量,并评价了其分别与Landsat-8多光谱影像的融合结果。结果表明:全极化SAR影像较全色影像的亮度高,图像标准差、信息熵及平均梯度总体趋于一致,信息量相当;融合影像目视效果相近,且SAR融合影像较光学融合影像包含的信息量更为丰富,利用高分全极化SAR影像替代光学全色影像开展海岸带遥感监测是可行的。

几种典型石油类污染物紫外激光诱导荧光光谱特性研究

为实现海岸带石油类污染物的快速与非接触性检测,文章基于激光诱导荧光探测技术,利用紫外激光作为激发光源,建立了石油类污染物荧光探测系统。利用此系统测量了多种石油类样品的荧光光谱信号,结果表明,不同种类的石油样品荧光信号存在较大差异,因此,荧光光谱可以作为石油类污染物分类识别的一种依据。

基于无人机遥感与机器学习的岸滩大型塑料垃圾监测方法

鉴于现场人工调查手段对海滩垃圾的监测具有成本高、耗时长等特点,近年来无人机遥感技术在海洋垃圾监测中的应用受到广泛关注。为评估无人机遥感及机器学习技术在海洋垃圾信息收集与分析中的有效性,首先,本研究将无人机遥感图像的目视解译结果与实地调查进行对比,结果表明,目视解译对垃圾的总体识别率达68.1%~75.1%,对各类塑料垃圾的识别率达38.9%~94.3%,说明无人机图像解译垃圾具有较强的可行性;其次,在目视解译无人机图像的基础上,引入机器学习技术自动解译图像,该技术对各类塑料垃圾的识别准确率达77.9%~81.5%,回收率达45.6%~60.6%;最后,本研究将无人机遥感与机器学习技术运用于崇明岛岸滩的实地调查中,成功地实现了样区塑料瓶、塑料渔网、塑料浮球、塑料泡沫和浮木等多类垃圾通量和组成的快速统计与空间分布分析,并揭示了台风前、后岸滩垃圾的变化特征。本研究发展并验证了基于无人机遥感与机器学习图像解译的岸滩塑料垃圾监测技术,实现了垃圾数据的半自动化采集、识别与统计的完整监测过程,提升了监测效率。本研究发展的机器学习模型可解决海量、复杂无人机影像中垃圾的定位与识别需求,一定程度上实现了智能化监测,在海岸带塑料垃圾的科学研究及业务监测领域具有良好的应用前景。

基于蚁群优化的近岸影像水边线变化分析方法

由于近岸视频监测技术具有构建成本低、时空分辨率高的特点,近年来已成为海岸动态监测的互补手段。在近岸视频监测中,水边线可作为岸滩边缘位置变化的替代指标,受复杂海滩地形及不规则的波浪及潮汐变化影响,如何从视频图像中准确检测水边线是近岸视频监测所面临的挑战问题之一。本文针对传统图像处理方法在水边线提取中存在的效率不高和抗噪声能力差等问题,将CIELab颜色模型和蚁群优化算法相结合,对台风风暴潮期间石老人海滩的水边线进行提取和定量分析,并与传统算法进行对比。对青岛石老人海滩2011年台风期间的实时影像资料分析结果表明,与传统的提取算法相比,本文提出的方法在数字视频影像的水边线监测应用中可靠性高,并具有良好的细节呈现能力和抗边缘噪声能力,适用于弱边缘水边线的提取。分析结果验证了本方法在极端天气条件下对视频影像中水边线动态变化的自动提取可行性,对构建长时序海滩岸线动态变化影像自动分析系统具有较好的应用价值。

基于卫星数据对渤海近岸海域CDOM的遥感反演

通过遥感方法监测水体有色可溶性有机物(CDOM)的变化是海岸带环境动态监测的重要技术手段。文章介绍了遥感监测CDOM的原理,并通过渤海近岸海域系统进行CDOM光学性质季节性遥感调查实例,揭示了在海岸带地区,CDOM变化与溶解氧、溶解盐度等的含量密切相关。

Pollution Monitoring Methods and Results of Primorsky Kray Shoreline

The amount of human-caused environmental impact can be evaluated by the degree of pollution. Active coastal marine environmental exploitation has given rise to another problem： marine litter. The period of time allowing to evaluate the change in the degree of the shore pollution with litter is that from 1999 till 2014. Litter can be classified both by qualitative and quantitative character. Regarding qualitative character litter is divided into organic substance （garbage, wood） and non-organic substance （glass, plastics, rubber, metal）. As to the size there are three categories： small, middle, large. As to small litter it is still predominating in the litter structure of the shoreline pollution but its average amount has been decreased significantly. As to the litter distribution, it is mostly concentrated within the beach zone. It is thus natural to assume the land-based origin of the litter, such as litter brought by holiday-makers or introduced by nearby enterprises.