面向应用型人才培养的海洋测绘专业课程群设计

针对当前社会发展急需的海洋测绘高级专业人才培养,分析海洋测绘专业课程群建设的重要性,提出海洋测绘专业课程群的设计和实施方案,为海洋测绘专业的建设提供有益的课程群建设思路和方法。

基于耀斑改正的多光谱水深反演方法研究

利用WorldView-2四波段卫星数据和电子海图数据,基于改进的耀斑改正算法和双波段比值算法,反演获得了3处典型海域的浅水水深。通过不同海域、不同耀斑条件下水深反演实验,探讨了RED,NIR波段在典型四波段水深反演中的作用和影响,发现在双波段比值法水深反演中,引入RED+NIR波段进行耀斑改正处理,可以增加珊瑚、海藻等绿色物质覆盖海底的反射率,有效地提高该类海域的水深反演精度。基于耀斑改正的多光谱水深反演方法,适用于中轻度耀斑条件下,水质较清澈的浅海水深反演,可在国内外典型四波段卫星数据水深反演中推广应用。

基于极限学习机的浅海水深遥感反演研究

以Sentinel-2A遥感影像为数据源,在数据预处理基础上,使用极限学习机建立水深反演非线性回归模型,并与双波段回归模型、神经网络BP模型进行了比较。结果表明,总体上,支持极限学习机反演精度比较高,在水深5~20m处,极限学习机模型具有较高的反演精度和良好的效果,适用于研究区的水深反演。

长江口南汇湿地植被的光谱吸收特征研究

植被的光谱吸收特征与植被生长状况密切相关,同时也受土壤湿度等外界因素影响。本文以长江口南汇湿地典型植被芦苇、互花米草和海三棱藨草为研究对象,在计算其光谱特征参数的基础上,分析了这3种植被的光谱吸收特征形变PSDI值。最后结合实测的土壤湿度,分析了3种植被的PSDI值和土壤湿度的相关性。研究结果发现:互花米草的PSDI值最大,海三棱藨草的PSDI值最小,芦苇介于两者之间,表明互花米草受外界的环境影响较大;互花米草的PSDI值与土壤湿度的相关性最大,芦苇的PSDI值与土壤湿度的相关性最小,海三棱藨草介于两者之间,表明互花米草适应湿地环境能力较强。

基于多源影像融合去云的水深遥感反演研究——以哨兵-2A和资源三号为例

利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。

海洋测绘专业的应用型教学实践

阐述上海海洋大学以海洋测绘为示范,进行应用型本科建设探索,针对建设方案,进行了专业建设分析和建设方案的探讨,为类似专业的应用型建设,提供了较好的参考。

基于WorldView-2遥感影像的龙湾港浅海水深反演

根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的World View-2多光谱卫星数据和海图水深资料,通过对水深进行0~2,2~5,5~10,10~15和15~20 m的分区处理、潮汐改正和海图水深数据与相应图像波段反射率值的相关性分析及回归分析,建立了浅海水深线性回归反演模型,开展了浅海水深的实际计算与精度分析。结果表明:对不同水深范围分别建立线性回归模型反演的水深精度要高于未分区建立的模型;分区模型中,多波段模型在0~5 m的反演精度最高,而双波段比值模型在5~20 m的反演精度最高,但是反演水深在最浅处的精度还有待提高。本文方法提取的水深与海图水深数据变化趋势基本相似,可以满足海洋科学研究对大范围浅水水下地形探测的要求。

基于OLI多光谱遥感影像的八所港浅海水深反演

为了解决传统全局模型应用遥感影像反演水深的不足,提出地理自适应模型应用于八所港Landsat-8 OLI多光谱卫星影像。采用归一化水体指数进行水陆分离,在产生模拟数据时,为保证数据的合理性,对光谱灰度值进行自然对数求解。地理自适应模型将整个区域细分为5个小的区域单元,模型参数是自适应变化的,一般数学形式与传统全局模型一样。通过反演15m以浅的水深,发现光谱中对水体的敏感波段出现"红移";水深反演结果证明地理自适应模型有效地缓和了全局传统模型在底质类型和水体性质空间不均匀的问题,水深反演精度得到明显提高,并控制在1m以内。

机载激光测深系统椭圆扫描轨迹及覆盖情况分析

以国内外两种典型机载激光测深系统CZMIL和LADM-II为研究对象,介绍了两种系统的扫描机械结构,并针对椭圆扫描构建了激光点云轨迹模型,采用模拟计算、图形仿真和统计分析等方法对比了两种系统的点云分布及覆盖情况。实验结果能为工程应用中测线布设和改善我国机载激光测深系统设计提供参考。

顾及长短波项与弱化模型误差的高程异常拟合方法

针对高程异常主要是由短波项和长波项部分组成以及改善模型误差影响,采用多项式曲面拟合的方法消去长波项,剩下的差值用非线性模型神经网络模型拟合短波项,同时采取这种分步骤的过渡方法将模型误差的影响分别在曲面拟合和BP神经网络拟合中弱化,此方法有效改进了高程拟合的精度,比多面函数拟合、主成分拟合等方法精度更高;在神经网络模型拟合时,坐标数据预处理时对比了中心化、归一化、标准化方法,发现采用归一化方法提高了精度。对利用高程拟合获取高程异常有很好的借鉴意义。

基于DIDSON双频识别声纳技术的青草沙水库鱼类资源量评估

2015年9月利用双频识别声纳DIDSON(Dual-Frequency Identification Sonar)对青草沙水库的主要鱼类资源进行了探测评估。利用渔业声学数据处理软件Echoview对DIDSON采集的数据进行处理分析,对图像中的鱼体进行跟踪计数,结合人工目视计数验证了软件计数的准确性。运用DIDSON统计鱼类数量,并结合渔获物的鱼类体长、体质量等信息进一步评估水库中主要鱼类的资源量。评估结果表明,运用平面密度法统计水库鱼类数量约为1.16×10~7~1.24×10~7尾,水库中小型鱼类(体长<20 cm)在数量上所占比例较多(78.3%),而中大型鱼类(体长>40 cm)所占比例较少(8.5%)。由库区鱼类的平均体长体质量关系可得出水库渔业资源量约为115.5～124.5/m^2。利用GIS分析了各航线内鱼体质量的空间分布状态,结果显示水库东南侧深水区资源量较多,而水库西北侧资源量较少。本文创新性地利用DIDSON声纳数据进行青草沙水库渔业资源的评估,获得了客观的结果,并提出了一些建议及展望。

不同季节海面风矢量对海表面亮温增益的影响研究

从不同季节海面风矢量对海表面粗糙度亮温的相关性进行研究,选取2012至2016年西北太平洋区域1、4、7、10月Windsat L2级U10风场数据,利用海面粗糙度半经验半理论算法分析了风速引起的亮温增益与不同季节下风矢量的相关性。研究结果表明:风速对水平亮温增益贡献的影响明显大于垂直亮温;风速引起的水平亮温增益变化在1月份最为显著,7月份影响最小;风速对垂直亮温增益最大和最小均值分别为0.19k和0.05k,说明风速对垂直亮温增益量影响较小,通过标准差计算可知风速引起的垂直亮温增益几乎不受季节影响;4月和10月在高纬度区域受太平洋低压和夏威夷高压影响下形成较大范围的气旋现象,并伴随亮温增益变化,表现出较为明显的北太平洋暖流特征。

SVM核函数对南汇潮滩湿地高分二号卫星数据分类精度的影响分析

针对支持向量机在高分二号卫星遥感图像分类中的核函数选择问题,以长江口南汇典型潮滩湿地为研究区,进行了支持向量机不同核函数分类结果的对比分析。首先,根据实地测量以及无人机航拍影像标记六类地物共计1800个优质样本点,然后将标记样本点的像元值投影到三维空间中,分析了支持向量机分类过程中最优分类超平面的构建以及误差来源,最终从标记样本点中选取训练样本和测试样本,进行了支持向量机不同核函数的分类训练,得到分类结果和分类精度。研究结果表明,在训练样本数量相同的情况下,线性核函数支持向量机的分类结果好于RBF核函数和Sigmoid核函数的分类结果。三种核函数的分类精度都随着训练样本数量的增加逐渐增高并趋于稳定,RBF核函数和Sigmoid核函数支持向量机分类精度变化趋于对数分布。