北极海冰密集度反演与季节性海冰双模态特征研究.docx
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北极海冰密集度反演与季节性海冰双模态特征研究.docx
北极海冰密集度反演与季节性海冰双模态特征研究北极海冰密集度反演与季节性海冰双模态特征研究随着全球气候的变暖,北极海冰面积连年缩小,导致了海洋生态系统和Polar地区居民生活的严重影响。了解北极海冰密集度反演和季节性海冰双模态特征对于减缓气候变化和保护生态环境具有非常重要的作用。北极海冰密集度反演是通过卫星遥感技术获取北极海冰区域内海冰的密度分布,可以帮助我们深入了解北极海冰变化和全球气候变化之间的关系。目前,许多学者使用SAR(SyntheticApertureRadar)卫星来获取北极海冰的密度分布数据
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。
基于SAR图像分类的北极海冰密集度研究.docx
基于SAR图像分类的北极海冰密集度研究摘要北极海冰是一个重要的气候系统分量,对于全球气候和环境变化具有重要的意义。北极海冰密集度(SeaIceConcentration,SIC)是研究海冰变化的重要指标之一。本文基于SAR图像分类方法,对北极海冰SIC进行研究。首先介绍SAR图像的基本特点和分类方法,然后介绍北极海冰的特点和SIC的定义,接着详细介绍基于SAR图像分类方法对北极海冰SIC的研究过程和实现方法。最后,利用MODIS数据验证了本文所提出的方法的可靠性,并对研究结果进行了讨论和总结。关键词:北极
基于SAR图像分类的北极海冰密集度研究的中期报告.docx
基于SAR图像分类的北极海冰密集度研究的中期报告本研究旨在应用合适的算法对北极海冰SAR图像进行分类,以研究北极海冰的密集度,并探讨可能的应用。本报告主要介绍中期成果。一、研究方法本研究采用的算法为基于特征提取和SVM分类器的图像分类方法,具体步骤如下:1.数据获取:本研究使用了2018年1月至4月的北极海冰SAR数据,包括雷达干涉、极化散射和回波功率等数据。2.特征提取:对SAR图像进行滤波处理,然后利用基于纹理、形状、边缘等的特征提取方法,提取出图像的特征向量。3.数据预处理:将提取的特征向量进行归一
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