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  • 简介:众所周知,大海中沉船、礁石、点滩、特殊深度、各种废弃桩柱、沉雷、沉弹、垃圾堆积物等海底突起物,都是威胁舰船航行安全障碍物。其中,那些海图上注有“疑存”、“疑位”、“概位”等不明性质障碍物,对舰船活动影响更大。因此,探清海区内各处航行障碍物,详细

  • 标签: 航行障碍物 障碍物探测 加密探测 值得注意 特殊水深 测量者
  • 简介:分析了国内外海图潮信配置形式,针对现行纸质海图潮信问题,探讨了海图潮信配置原则改进对策,提出了海图潮信简化配置法,并给出应用该简化方式推算潮汐方法。为制图人员合理选择港站潮信,准确表达潮信特征数据以及海图上优化表示提供了依据,更好地满足航海人员简便直观认知港站潮汐特征需要。

  • 标签: 海图制图 潮信表 半日潮 混合潮 日潮 配置原则
  • 简介:波束换能器系列指标检测中,需要控制波束换能器不同方向进行声波发射接收。介绍了种以单片机为控制核心、以伺服电机为执行机构波束换能器水平旋转控制系统。经过实际运行,该系统实现了对波束换能器水平面内旋转角度、速度良好控制和显示,并利用该系统对波束测深仪进行了声学指标检测。

  • 标签: 多波束测深仪 单片机 伺服电机 编码器 声学指标
  • 简介:针对卫星测高定标场中地面设备高程基准相互独立问题,选定ITRF参考框架进行高程基准建立。介绍了通过沿岸GPS参考站建立ITRF2008下高程基准,以及分别利用水准仪和GPS浮标将验潮仪、海洋学阵列高程基准进行统方法。在为期4天静水试验中,将验潮仪、GPS浮标的高程基准统到ITRF2008下,两种设备不同时段对水位测量差值不确定性3mm量级,初步验证了利用本文方法能够实现高程基准有效统

  • 标签: 高度计定标 验潮站 GPS浮标 高程基准 国际地球参考框架
  • 简介:源遥感影像融合中,基于传统PCA变换源遥感影像融合光谱分辨率受到较大影响。提出了种新基于PCA变换源遥感影像像素级融合方法,通过传统PCA变换融合算法基础上引入小波变换融合,保留了多波段遥感图像光谱特性有用信息,进步提高融合后遥感影像效果。给出实验融合结果,并与传统PCA变换方法进行对比,证明了该方法有效性。

  • 标签: 多源遥感影像融合 主成分分析变换 小波变换
  • 简介:为探究海鲜及其他肉类食用频率幸福感之间关系.采用《积极情感消极情感量表》、《生活满意度量表》和《抑郁-焦虑-压力量表》,对通过滚雪球抽样法所得369名被试进行问卷调查.结果发现经常食用海鲜被试报告了更高积极情绪和生活满意度,更低抑郁、焦虑、压力等心理症状;海鲜食用频率能显著预测积极情绪、生活满意度和心理症状,控制了性别、年龄、居住地和主观经济水平后,海鲜食用频率仍然能显著预测积极情绪和生活满意度.结论海鲜幸福感(积极情绪和生活满意度)正向预测变量.

  • 标签: 海鲜 积极情绪 生活满意度 心理症状
  • 简介:随着卫星遥感技术不断发展,高分辨率卫星影像逐渐应用到水深遥感反演领域.利用Worldview-2高分辨率卫星数据和电子海图数据,基于双波段比值法,反演获得实验区域20m以水深.实验表明,Worldview-2等高分辨率光谱卫星数据,具有定反演浅水水深能力,但在5m以水域反演误差较大;双波段比值法,这种半经验半理论模型,水深遥感反演中具有更好适用性;对比了线性、二多项式、指数、对数等拟合方法,发现对数拟合方法获取绝对水深,其精度相对其他方法更高.

  • 标签: 水深遥感 多光谱水深反演 双波段比值法 Worldview-2 精度评估
  • 简介:由于快速城镇化发展和工业化发展,对许多国家来说,海岸线提取对于可持续发展和环境保护尤为必要。本文集中研究如何准确卫星图片上获取海岸线—即瞬时水边线。基于归化差异水体指数NDWI和二改进化差异水体指数MNDWI,本研究改变了波段组合并提出了二改进化水体差异指数SMNDWI。通过把新指数SMNDWI和传统水体指数应用到三种不同海岸类型,来比较分析不同海岸类型下SMNDWI和传统水体指数效果。结果显示SMNDWI适用于水边线提取且分离水体和背景效果比传统水体指数要好。

  • 标签: 海岸线 归一化差异水体指数 LANDSAT
  • 简介:本文介绍了波束测深系统验收试验方案制定、实施及数据分析,为波束用户提供整套实用系统验收试验方法.

  • 标签: 海洋测量 多波束测深
  • 简介:回顾了我国大地测量高和基准点历史变革过程,着重讨论坎门基准点、青岛基准点曾凝结了我国几代测绘工作者为国家尊严,为中华民族振兴和科学发展所付出智慧和汗水。特别是坎门基准点,作为中国人自己确定(早期)零点,在当今仍起着举足轻重重大作用。

  • 标签: 高程基准
  • 简介:用1955年1月-2001年12月美国Scripps海洋研究所海温再分析资料、美国NCEP再分析资料和美国气候预测中心(CPC)资料,讨论了热带太平洋ENSO热带印度洋海温距平以及印度洋偶极予(Dipole)关系,研究结果发现:垂直最大温度距平曲面(MTAL)上,热带印度洋海温距平分布存在着热带太平洋ENSO密切相关Dipole现象,其中最大相关在太平洋ENSO超前印度洋Dipole个月。但是,热带印度洋Dipole分布Saij定义位置略有不同,为东北西南向,它们分别在6°S-10°S、65°E-75°E(西印度洋)和2°N-6°N、85°E-95°E(东印度洋),它是赤道印度洋个主要海温距平系统。另外,热带印度洋东北部ENSO相关海温距平个上下不系统,该海温距平并没有伸展到海面,从海面到20m-50m浅薄水层,则为赤道西南印度洋相同符号海温距平分布。因此海面,海温距平不存在ENSO有关Dipole现象,赤道印度洋Dipole只存在于表层以下,这是赤道印度洋DipoleENSO不同之处。这种赤道东北印度洋表层赤道西南印度洋表层同符号海温距平现象,有可能海气热力过程如感热过程造成。热带印度洋Dipole周期要小于EINinO3,为1a-6a。

  • 标签: 太平洋ENSO 印度洋Dipole 海洋垂直最大海温距平曲面(MTAL) EOF分析
  • 简介:经验正交函数(EOF)描述声速剖面的有效基函数,通常只需要前几阶EOF即可较为精确地表示声速剖面.但使用EOF重构声速剖面进行波束测量声速改正时,选取未必满足波束测深精度要求.针对此问题,首先介绍了EOF表示声速剖面的原理及流程,然后以北海某区域实测声速剖面数据为例,分析了不同EOF拟合声速剖面误差以及不同EOF拟合声速剖面对波束测深影响,最后结合NOAA对波束测量声速剖面误差造成水深限差要求确定EOF阶,实现了满足波束测深精度同时,合理确定EOF阶目的.

  • 标签: 多波束测深 声速剖面 经验正交函数 阶次选取 误差分析
  • 简介:针对CarisHIPS软件自动滤波过程中创建4种BASE曲面存在差异,分析比较了4种曲面的构建原理及特点,探索了提高复杂地形曲面构建准确度参数调整手段,并通过各BASE曲面实测水深符合度加以验证;通过相对典型水深数据比较实验发现,合理调整参数情况下,CUBE面应用于波束水深数据后处理方面具有较好效果;曲面及相应参数调整可为数据后处理技术人员提供参考。

  • 标签: 多波束测深系统 地形曲面 节点捕获距离 深度不确定度传播模型
  • 简介:针对波束水深数据非线性、非平稳性特点,将二维经验模态(BEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)引入到波束水深数据异常值探测中,构建BEMD和LSSVM混合模型.首先,利用二维经验模态将波束水深数据分解为不同频率若干个本征模态函数;然后,考虑到异常数据处在高频部分,利用最小二乘支持向量机探测高频本征模态函数(IMH、IMF2)中包含异常值;最后,综合两组异常值判定原始水深数据中异常数据.通过实验证明方法可行性且相比模型取得更好异常值探测效果.

  • 标签: 多波束测深系统 异常值 本征模态函数 二维经验模态 最小二乘支持向量机
  • 简介:采用载波无几何组合和星间单差无电离层组合历元间高差作为周跳检验量,因组合观测值中不包含伪距,其理论噪声波长相比几乎可以忽略。利用两种组合观测值联合进行周跳探测,可避免各自探测盲点。将两个载波组合联立进行周跳求解,由于组合噪声较小,直接取整即可求得周跳大小。提出方法在定程度上克服了传统周跳探测修复算法中,由于引入伪距带来探测能力不强、修复精度不高等问题。通过对IGS站观测数据模拟周跳探测修复情况统计,新提出算法周跳探测成功率为99%,周跳修复成功率为94%。

  • 标签: GPS 周跳 高次差法 载波无几何组合 无电离层组合
  • 简介:通过构建测度经济发展和休闲产业发展指标体系,利用我国2000-2015年数据实证测度了二者发展状况;对测度结果采用协整检验、Granger因果关系检验等方法静态分析其现有关系;采用脉冲响应和方差分解等方法动态预测未来受到冲击所做出反映及贡献度。得出结论:(1)二者存在长期协整作用;(2)经济发展引起休闲产业发展Granger原因;(3)休闲产业发展对经济发展冲击所做响应为正响应,反之却为负响应;(4)经济发展对休闲产业发展贡献度较大,而休闲产业发展对经济发展贡献度较小。并从休闲产业发展和经济发展两方面给出建议,以期促进二者良好发展。

  • 标签: 经济发展 休闲产业发展 熵值法 VAR模型
  • 简介:通过Multipatch格式扩充CDC数据,构建三维实体模型,实现了从二维CDC格式数字海图和海洋测量数据快速构建三维空间方法。该三维模型可以作为海洋地理环境基础空间框架,对于扩展数字海图应用、完善数字海洋建设具有探索价值。

  • 标签: 数字海图 三维可视化 空间建模 Multipatch ARCGIS ENGINE