基于水动力模型及遥感水边线方法的潮滩高程反演

由于潮滩范围广,变化频繁,缺乏常规的地形测量资料,给潮滩开发建设带来极大不便。以崇明东滩为实验区,依据长江口1999~2004年多时相遥感影像的光谱特征,对不同潮情的影像采用不同的波段提取水边线信息。同时利用水动力模型软件（Delft3D）模拟卫星过境时刻潮位并赋值给相应的水边线,对具有高程信息的水边线利用地理信息系统空间分析功能进行空间插值处理,生成潮滩的数字高程模型。将初始高程作为模型输入重新运行水动力模型,并将水边线模拟结果与卫星影像提取的水边线对比进一步修正潮滩地形,直到提取水边线与模拟水边线满足精度要求为止。最后利用崇明东滩2005年4条实测剖面与对应年份高程模拟结果进行对比检验。结果表明,该方法能够较高精度地反演潮滩的地形信息,其平均误差分别达到050 m（σ2=031）、019 m（σ2=004）、015 m（σ2=003）及013 m（σ2=003）。     

基于遥感及数值模拟的崇明东滩冲淤与植被关系探讨

首先提取多时相卫星影像的水边线信息，借助水动力模型模拟水边线对应时刻的水位，根据水边线水位及实测潮滩高程断面推算潮滩的高程及冲淤变化信息，同时利用高分辨率遥感影像（Quick Bird）对潮滩植被进行模糊分类及变化监测，并通过植被覆盖度指数及现场观测数据反演植被的发育程度信息。依据上述计算结果探讨了崇明东滩冲淤变化与植被及潮间带高程的关系。结果表明在崇明东滩中低潮滩附近存在冲淤峰值，由峰值位置向海向陆侧递减。年平均沉积速率与潮滩高程(<3.4 m)的相关性〖WTBX〗R〖WTBZ〗2=0.8 106。中低潮滩出现最大沉积速率主要是受植被的捕沙作用及沉积滞后的影响，高潮滩沉积速率较小则归因于高潮滩淹水机率相对较小导致泥沙在高潮滩落淤量降低，相反低潮滩则由于高程较低加之缺少植被保护沉积速率较小。结果同时表明由于南北部潮滩动力条件及植被状况的差异导致崇明东滩从北部滩面、中部滩面到南部滩面冲淤峰值出现的高程各不相同。总之，遥感技术结合水动力模型能够较方便地得到滩涂相关环境因子信息，克服了常规测量的困难，为分析海岸带冲淤变化动态提供了新的技术手段。〖     

基于Web服务的海量风暴潮灾害数据实时可视化研究

目前,风暴潮灾害的数值模拟给出的海量数据结果往往使得研究者难以理解,阻碍研究工作的深入进行,同时从应用角度也不能满足对灾害进行实时可视化的需求.因此,本文针对风暴潮灾害数值模拟的计算格式和结果数据特点,探讨了Web Service技术和可视化处理技术基础上为研究人员提供实时的风暴潮灾害数值模拟以及水位、流场的时空分布可...     

基于深度学习的近岸海浪等级视频监测

深度学习是机器学习的重要研究领域,同时作为大数据的有效处理和分析工具越来越受到关注。以多源长时间序列近岸海浪视频环境数据为样本,波浪仪同步测量海浪等级数据为图像标签,构建了面向海洋环境适用于深度学习的海浪训练集、测试集。通过数据扩增技术对视频监测数据进行预处理,提高模型泛化能力,依据视频的相关性,引入误差函数,优化模型灵敏度,提出了适用于海洋领域海浪等级深度学习模型架构（Wave-CNNs）,最后将提出的改进深度学习模型应用于3000样本海浪图像训练集,并通过300样本海浪图像测试集对结果进行验证,实验结果表明,算法对3个等级海浪识别精度达到了66.6%,优于传统Bayes及SVM方法。     

面向对象的河口滩涂冲淤变化遥感分析

河口滩涂位于江河入海口前沿,其岸线受江河上游来水来沙、海水潮汐动力和人为因素影响处于不断变化中。针对遥感人工目视解译判读出岸线进行冲淤变化分析方法的不足,提出了面向对象的岸线遥感识别提取方法,阐述了整个遥感迭代识别提取过程。以长江河口崇明东滩为实验区,选取长江口1990年12月4日、1995年4月6日、2000年6月14日和2005年11月27日4个时相的陆地卫星TM/ETM+遥感影像,对其进行基于面向对象的识别处理,直接提取相应年份的岸线和滩涂陆域多边形,对4个年份的陆域多边形进行空间叠加分析,得到了崇明东滩自1990年以来15年间的冲淤空间变化。应用表明面向对象的遥感分析识别技术在河口滩涂冲淤变化分析中具有准确、快速、简便的特点。