面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

面向海洋观测的成像卫星是一种轨道较高的可见光对地观测卫星,主要用于探测海上船舶活动以及监测海洋环境参数等。对地观测卫星任务规划问题是一个复杂的组合优化问题,通过分析面向海洋观测的成像卫星工作特点及约束条件,建立了一种考虑多数传模式共存的数学模型,提出了一种基于最大收益损失比的卫星任务规划算法。试验结果表明该方法能够有效解决面向海洋观测的成像卫星任务规划问题。     

多波段微波辐射计现场定标方法研究

海洋多频段微波辐射计（Oceanic Multiband Microwave Radiometer,OMMR）是一台五频段十通道微波辐射计. 作为中国HY-2卫星扫描微波辐射计定标和检验的现场测试设备,其不但要连续稳定运行一年,而且要在数据质量和精度等方面满足更高定标要求. 根据OMMR定标原理,对其在实验室和现场的测试结果进行研究,分析了OMMR在平台的工作情况并对数据质量进行评价.      

总能量守恒格式的构造及检验

由于大气海洋方程大都带有拟线性形式的对（平）流项，本文依据一个有关格式构造的定是，提出一个构造总能量守恒格式的新方法，不仅使以往构造的许多平方守恒格式成其为特例，而且为大气海洋数值模拟提供了灵活地选择计算格式的机会。文中给出的算例表明所构造格式的守恒性很好。     

单星多普勒定位系统仿真与性能分析

给出了单星多普勒定位系统单目标定位基本原理以及系统多目标定位的数据处理方法。由于单星系统定位资料较为稀疏且空间几何条件较差,提出采用高程约束辅助定位方法。采用地面测试系统进行半物理仿真,对通过随机方法产生的全球分布的500个目标进行解算,系统拷机用时10h左右,仿真结果表明:当对卫星轨道高度为840.053km时,有效定位率在98.6%以上;当轨道高度为499.226km时,有效定位率在96.4%以上。证实了解算方法的有效性。     

全球海表流场多尺度结构观测卫星计划

全球海表流场多尺度结构观测卫星计划（Ocean Surface Current multiscale Observation Mission, OSCOM）首次提出海表流场、海面风场和海浪谱（简称 “流–风–浪”）一体化探测的多普勒散射计（Doppler Scatterometer, DOPS）测量原理和系统体制。OSCOM采用Ka-Ku双频多波束圆锥扫描体制的真实孔径雷达,将实现超过1000 km观测刈幅、公里级分辨率的“流–风–浪”一体化卫星直接观测。OSCOM将突破海洋亚中尺度非平衡态动力学、海洋多尺度相互作用、海气耦合的研究瓶颈,支撑实现海洋系统科学、气候变化等理论研究的重大突破。未来,应用OSCOM海表流速观测的模式改进,将奠定海洋非平衡态过程数值模拟、同化和预报的动力学基础,实现海洋和海气耦合模式的重大改进。通过与多源数据融合,OSCOM海流观测的应用将为海洋生物地球化学循环、碳收支研究和国家重大任务提供支撑。OSCOM科学卫星的实施对于我国地球系统科学和卫星对地观测重大应用的突破有至关重要的意义,有望带动我国应用卫星的发展从追赶、并行走向领跑。      

海洋无人小型平台惯性/水声组合导航技术

近年来,海洋无人小型平台逐渐成为人类从事海洋研究与探索等活动不可或缺的工具.随着"海洋强国"战略的实施,水下平台的导航定位技术成为维护领海安全、发展海洋经济及执行水下一系列任务的重要保障.现阶段,水下无人小型平台导航定位方法多采用以惯性导航技术为主、水声定位及地球物理导航等技术为辅的组合导航方式.其中,惯性/水声组合导...     

咫尺海洋、第二课堂知音宝贝海洋探索之旅圆满结束

”看谁回答得最好,就有奖励哦!”：“我最喜欢海洋馆的水母,好漂亮啊!”5月15日,国航30名知音宝贝齐聚成都海洋馆,参加了国航西南营销中心与成都海洋馆联合举办的”携手知音宝贝,遨游海洋世界”活动。     

壶口瀑布千里黄河一壶收

一条翻滚的大河,一道怒吼的瀑布,在晋陕峡谷中,发出轰隆隆的声响,惊心动魄。这瀑布与别处的有着太多的不同。别处的瀑布是从天而降,水声嘹亮,如欢快地歌唱：它则是从地面向地心冲击,声响上扬,是沉闷地呐喊。别处的瀑布水色透明,秀丽多姿;它则浊流浑黄,浓染凝重。别处瀑布身边有青山绿树为伴,似潇洒的行者：它则在赤裸坚硬的岩石中冲激,是艰难的耕者。别处瀑布顺势迤逦而来,轻松自在;它则要开道夺路,暴躁不安。     

中巴地球资源卫星数据在海洋领域的应用

目前,中巴地球资源卫星(CBERS)系列卫星数据在我国海洋研究领域得到广泛使用。主要研究内容涉及珊瑚岛礁监测、海岛海岸带土地利用变化监测、绿潮遥感监测、海洋功能区划实施情况监测、悬浮物浓度反演、海冰遥感解译和浮筏养殖信息提取等;数据范围覆盖我国海岛海岸带及近岸海域和南海珊瑚岛礁区。     

基于U-Net的海洋锋智能检测模型

海洋锋作为海洋中两种不同性质的水体之间的边界,对渔业和海洋环境保护等许多领域有重要影响,如何快速准确实现海洋锋的自动检测和识别对于海洋监测和预报具有重要的科学意义。将深度学习图像分割网络与提取锋面特征的方法相结合,利用基于U-Net架构的实例分割模型,分别建立海洋锋区和锋面中心线的智能检测模型,同时在编解码过程中采用残差学习单元对模型特征提取网络进行改进。研究结果表明,锋面智能检测模型能够准确提取先前锋面检测算法所识别的锋区和锋面中心线特征,Dice系数分别达到了0.92和0.97,达到了很好的检测效果。同时,利用不同锋面阈值得到的样本数据对模型进行训练,比较结果表明,降低样本集阈值之后模型精度有了显著的提升。