基于海洋环境要素的动态航行风险评估*

为得到精确动态航行评估结果,将多准则决策方法与GIS风险制图技术相结合,以5种海洋环境要素（风场、洋流、海浪、海温和海底地形）作为评估因子,通过数据时空插值法和层次分析法（AHP,Analytic Hierarchy Process）确定评估因子权重,提出权重优化算法改进权重值,进而得到最优动态航行风险评估结果。结果表明:动态航行风险评估结果能够直观展示海域航行风险空间分布和变化趋势,评估具有实时性和连续性,可以为海域恶劣海况提供足够预警能力。     

多指数决策融合的MODIS浒苔提取方法

针对MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）影像浒苔提取中存在的植被指数自适应阈值不普适等问题,本文提出了多指数决策融合的MODIS浒苔提取算法（multi-index decision fusion,MIDF）。计算影像的归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、增强型植被指数（enhanced vegetation index,EVI）、差值植被指数（difference vegetation index,DVI）和比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）,采用局部阈值法对4个指数灰度图进行自适应阈值分割得到初始浒苔覆盖范围,通过“绝对多数投票法”对上述初始浒苔覆盖范围投票表决得到最终提取结果。实验结果表明,MIDF可适应不同密度的浒苔覆盖区域,且精度优于传统的NDVI、EVI、DVI和RVI自适应阈值法。本算法为无监督法,自动化程度较高,可应用于浒苔灾害遥感业务化监测。     

利用GOCI卫星数据开展秦皇岛海域叶绿素a浓度反演

利用2016年4月23日、4月24日、6月1日和7月6日采集的水体实测数据及同期的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）卫星遥感影像,开展秦皇岛海域的叶绿素a（chlorophy a,Chl a）浓度研究。通过归一化暗像元指数（normalized dark pixel index,NDPI）对影像8个波段组合的辐射率与Chl a浓度进行相关性分析,选择相关系数≥70%的波段组合作为自变量,构建Chl a浓度反演模型（R2=0.956）。经独立时相实测数据检验,模型平均相对误差为25.3%。利用该模型反演秦皇岛海域2017年12月—2018年11月的Chl a浓度,结果显示,秦皇岛海域近岸的Chl a浓度总体较高,秋、冬季节总体浓度较低,夏季出现浓度峰值。