极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究的开题报告.docx
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极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究的开题报告.docx
极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究的开题报告一、选题的背景北极海冰受到全球气候变化的影响而变得越来越脆弱。其记录了气候变化和全球变暖的趋势和程度。由于观测条件和区域的不同,冰盖的密度和厚度很难以直接观察、测量和评估。传统的海冰监测手段主要使用人工遥感和气象观测,这种方法不但耗时和人力成本高,而且也有很大的误差和不确定性。在这样的情况下,基于卫星遥感技术的海冰监测越来越受到认可和使用。这种技术可以提供有关海洋和冰盖的大范围资料,并且可以获得大量的数据来评估海洋和冰盖的生态环境和资源状况。二、研究的目的和意
海冰密集度卫星遥感反演研究进展.docx
海冰密集度卫星遥感反演研究进展海冰密集度是指海冰覆盖的区域中冰的浓度或密度。对海冰密度进行精确测量和反演对于气候变化研究、航运安全和资源管理等方面具有重要意义。随着卫星遥感技术的发展,海冰密集度的遥感反演研究也取得了良好的进展。本文将对海冰密集度卫星遥感反演的研究现状进行综述。目前,遥感技术主要通过微波遥感和光学遥感两种方法来反演海冰密集度。微波遥感利用微波信号的散射特性来获取海冰的信息。根据微波信号与海冰的相互作用机理,可以通过合理的算法反演海冰的密集度。光学遥感则利用可见光和红外辐射来获取海冰的信息。
一种高精度海冰密集度反演方法.pdf
本发明涉及海冰密度检测技术领域,公开了一种高精度海冰密集度反演方法,包括收集目标海域光学遥感图像及与其相匹配的同一日期下的被动微波海冰密集度产品,并对收集的遥感图像进行预处理;提取步骤1预处理后图像的特征波段,并计算改进的归一化冰雪指数及每个特征波段对应的纹理特征指数;先验样本库的构建:从步骤1预处理后的图像中提取每个样本类别对应的样本数据;进行海冰范围提取:利用融合多特征的机器学习算法与阈值分割技术相结合的方法进行海冰提取;对步骤4所得的海冰范围结果进行后处理得到无云光学图像,利用统计冰像素个数的方法估
一种海冰融化期密集度反演方法.pdf
本发明公开了一种海冰融化期密集度反演方法,提取GNSS?R时延?多普勒图(DDM)的特征参数:时延?多普勒图平均值(DDMA)、信噪比、相关功率底噪、峰值功率比、后沿斜率、前沿斜率、峰度和偏度,结合ERA5再分析资料,通过DDM特征参数和风速、海表温度参数,与参考海冰密集度产品训练来构建lightGBM机器学习回归模型,模型输出海冰密集度(SIC)。本发明可有效实现对融冰期海冰边缘区海冰密集度的反演,并且实现了高精度和快速化。
基于CryoSat--2的海冰厚度反演方法研究.docx
基于CryoSat--2的海冰厚度反演方法研究基于CryoSat-2的海冰厚度反演方法研究摘要:海冰对于全球气候变化和海洋环境具有重要影响,因此精确测量海冰厚度对于监测海冰变化和预测气候变化具有重要意义。CryoSat-2是欧洲空间局发射的一颗专用卫星,具备高分辨率和高精度的能力,使其成为海冰厚度测量的优选影像源。本文通过对CryoSat-2海冰厚度反演方法的研究,总结了常用的反演算法,并探讨了它们的优缺点。通过分析这些方法的原理和应用情况,为后续的研究提供指导和参考。引言:海冰是海洋界面的重要组成部分,