星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据

发布时间：2021-02-15 11:56

　　星载合成孔径雷达以其全天候、全天时、不受云雨影响的工作特性在空间对海观测中起到了重要作用,又以其高空间分辨率、多极化、多成像模式的特点展示了其在海洋动力要素反演和海洋多尺度动力过程研究中独特的魅力.起步于20世纪70年代末的星载合成孔径雷达技术,迎来了发展的"黄金时期",大数据和机器学习又赋予了星载合成孔径雷达海洋遥感更强大的生命力.本文首先阐述了星载合成孔径雷达大数据的5"V"特性,进而以高分辨率海面风场反演、海洋内波中尺度动力过程观测两类典型案例,阐述了大数据、机器学习等现代信息科学技术与卫星海洋遥感结合,实现海洋环境参数高精度反演和海洋动力过程科学深层次认知的研究.最后,展望了星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据的发展前景. 

【文章来源】：南京信息工程大学学报(自然科学版). 2020,12(02)

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
0 引言
1 星载SAR发展与大数据
    1)容量（Volume）:
    2)速度（Velocity）:
    3)多样性（Variety）:
    4)真实性（Veracity）:
    5)价值（Value）:
2 星载SAR大数据海洋遥感典型案例
    2.1 星载SAR海面风场遥感与机器学习
    2.2 星载SAR与南海北部海洋内波动力过程科学认知
        1)利用星载SAR数据的南海北部内波时空特征规律认知
        2)基于星载SAR数据的南海内波产生源地与产生机制研究
            2.2.1 基于年代际尺度SAR数据的南海东沙岛礁海洋内波研究
            2.2.2 基于年代际尺度SAR数据的南海西北部海洋内波研究
3 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]海洋大数据科学发展现状与展望[J]. 钱程程,陈戈.  中国科学院院刊. 2018(08)
[2]海洋大数据:内涵、应用及平台建设[J]. 侯雪燕,洪阳,张建民,邹亚荣,石晓勇,任力波,程晓,张彪,于华明,郭振华,崔要奎.  海洋通报. 2017(04)
[3]高分三号卫星总体设计与关键技术[J]. 张庆君.  测绘学报. 2017(03)
[4]Study of the propagation direction of the internal waves in the South China Sea using satellite images[J]. WANG Juan,HUANG Weigen,YANG Jingsong,ZHANG Huaguo,ZHENG Gang.  Acta Oceanologica Sinica. 2013(05)

博士论文
[1]南海西北部陆架海域内孤立波特征及机理研究[D]. 徐振华.中国科学院研究生院（海洋研究所） 2009



本文编号：3034801