基于卫星遥感观测的海洋内部温度异常信息提取
发布时间：2021-05-07 13:24
海洋是地球最为重要的组成部分,也是全球最大的热库,不断影响着全球气候变化。当前卫星遥感可获得多尺度的海表观测信息,但无法探测到海洋内部的关键参数信息。由于大部分海洋次表层现象都会在海表有所表征,因此结合卫星观测的海表表征现象和遥感模型,可以推演海洋内部关键动力参数,延伸卫星对海洋观测垂向范围。本文以大尺度海洋为研究区,利用表层多源卫星观测资料（海表高度异常（SSHA）、海表温度异常（SSTA）、海表盐度异常（SSSA）、海表风场异常（SSWA））,结合海洋内部Argo浮标观测数据,采用机器学习和地理加权回归方法,通过构建合理的遥感反演模型,提取大尺度海洋次表层热力异常信息（STA）。主要研究内容与成果如下:（1）基于支持向量回归（SVR）模型提取全球海洋次表层温度异常信息。结果表明:结合卫星观测和Argo现场观测的SVR模型表现稳定且性能较高。4个海表输入参量（SSHA、SSTA、SSSA、SSWA）SVR估算精度最高,接着为3个输入参量（SSHA、SSTA、SSSA）和2个输入参量（SSHA、SSTA）。它们相应的平均决定系数R2分别为:0.485、0.457、0.443,平均均方误...
【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 海洋遥感卫星发展
1.2.1 海表高度遥感发展
1.2.2 海表温度遥感发展
1.2.3 海表盐度遥感发展
1.2.4 海表风场遥感发展
1.3 海洋内部动力异常信息提取研究进展
1.3.1 基于实测数据同化的数值模拟方法
1.3.2 根据动力理论模型推测方法
1.3.3 结合实测数据建立统计或经验模型方法
1.4 研究内容及论文框架
1.4.1 研究目标和主要研究内容
1.4.2 研究框架
1.5 论文章节安排
第二章 研究区域及数据预处理
2.1 研究区域概况
2.2 多源海表遥感观测与Argo数据
2.3 数据预处理
2.4 本章小结
第三章 基于机器学习的全球海洋内部温度异常信息提取
3.1 基于支持向量机的全球海洋内部温度异常信息提取
3.1.1 支持向量机基本原理
3.1.2 支持向量回归模型构建与优化
3.1.3 不同海表参量输入组合对比模型
3.2 基于随机森林的全球海洋内部温度异常信息提取
3.2.1 随机森林基本原理
3.2.2 随机森林模型构建与优化
3.2.3 不同季相的海洋内部温度异常估算
3.2.4 不同洋盆的模型估算精度
3.3 不同机器学习模型的对比分析
3.3.1 不同海表参量输入组合模型的对比分析
3.3.2 不同季相估算结果对比分析
3.3.3 估算误差的空间分布分析
3.4 本章小结
第四章 基于地理加权回归模型的印度洋次表层温度异常信息提取
4.1 最小二乘回归应用分析
4.1.1 最小二乘回归模型构建
4.1.2 最小二乘回归模型结果分析
4.2 地理加权回归应用分析
4.2.1 空间自相关检验
4.2.2 地理加权回归模型基本理论
4.2.3 地理加权回归模型构建
4.2.4 地理加权回归模型结果分析
4.3 局部与全局回归模型的对比分析
4.3.1 AICc信息准则
4.3.2 定性对比分析
4.3.3 定量对比分析
4.4 本章小结
结论与展望
主要结论
论文特色与创新点
存在的问题及展望
参考文献
致谢
个人简介、在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]2017 was the Warmest Year on Record for the Global Ocean[J]. Lijing CHENG,Jiang ZHU. Advances in Atmospheric Sciences. 2018(03)
[2]多源卫星观测的全球海洋次表层温度异常信息提取[J]. 黎文娥,苏华,汪小钦,严晓海. 遥感学报. 2017(06)
[3]基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建[J]. 沈润平,郭佳,张婧娴,李洛晞. 地球信息科学学报. 2017(01)
[4]随机森林算法在机载LiDAR数据林分平均树高估算中的应用研究[J]. 鲁林,周小成,余治忠,韩尚,汪小钦. 地球信息科学学报. 2016(08)
[5]微波辐射计反演海表面温度和风场研究进展[J]. 朱恩泽,周俊浩,彭洋. 电子测试. 2016(11)
[6]海洋盐度探测卫星的现状分析和未来趋势[J]. 殷小军,张庆君,王睿,张欢. 航天器工程. 2016(01)
[7]基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型[J]. 赵红,王成杰. 海洋技术学报. 2016(01)
[8]海洋重要水文参数的卫星遥感反演研究综述[J]. 吴桂平,刘元波. 水科学进展. 2016(01)
[9]3种海面风场资料在台湾海峡的比较和评估[J]. 旷芳芳,张友权,张俊鹏,贾村. 海洋学报. 2015(05)
[10]土壤湿度主被动探测卫星[J]. 龚燃. 卫星应用. 2015(02)
博士论文
[1]地理加权回归基本理论与应用研究[D]. 覃文忠.同济大学 2007
硕士论文
[1]海表温度（SST）遥感反演系统设计与实现[D]. 陈宏.福建师范大学 2009
本文编号：3173469
【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 海洋遥感卫星发展
1.2.1 海表高度遥感发展
1.2.2 海表温度遥感发展
1.2.3 海表盐度遥感发展
1.2.4 海表风场遥感发展
1.3 海洋内部动力异常信息提取研究进展
1.3.1 基于实测数据同化的数值模拟方法
1.3.2 根据动力理论模型推测方法
1.3.3 结合实测数据建立统计或经验模型方法
1.4 研究内容及论文框架
1.4.1 研究目标和主要研究内容
1.4.2 研究框架
1.5 论文章节安排
第二章 研究区域及数据预处理
2.1 研究区域概况
2.2 多源海表遥感观测与Argo数据
2.3 数据预处理
2.4 本章小结
第三章 基于机器学习的全球海洋内部温度异常信息提取
3.1 基于支持向量机的全球海洋内部温度异常信息提取
3.1.1 支持向量机基本原理
3.1.2 支持向量回归模型构建与优化
3.1.3 不同海表参量输入组合对比模型
3.2 基于随机森林的全球海洋内部温度异常信息提取
3.2.1 随机森林基本原理
3.2.2 随机森林模型构建与优化
3.2.3 不同季相的海洋内部温度异常估算
3.2.4 不同洋盆的模型估算精度
3.3 不同机器学习模型的对比分析
3.3.1 不同海表参量输入组合模型的对比分析
3.3.2 不同季相估算结果对比分析
3.3.3 估算误差的空间分布分析
3.4 本章小结
第四章 基于地理加权回归模型的印度洋次表层温度异常信息提取
4.1 最小二乘回归应用分析
4.1.1 最小二乘回归模型构建
4.1.2 最小二乘回归模型结果分析
4.2 地理加权回归应用分析
4.2.1 空间自相关检验
4.2.2 地理加权回归模型基本理论
4.2.3 地理加权回归模型构建
4.2.4 地理加权回归模型结果分析
4.3 局部与全局回归模型的对比分析
4.3.1 AICc信息准则
4.3.2 定性对比分析
4.3.3 定量对比分析
4.4 本章小结
结论与展望
主要结论
论文特色与创新点
存在的问题及展望
参考文献
致谢
个人简介、在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]2017 was the Warmest Year on Record for the Global Ocean[J]. Lijing CHENG,Jiang ZHU. Advances in Atmospheric Sciences. 2018(03)
[2]多源卫星观测的全球海洋次表层温度异常信息提取[J]. 黎文娥,苏华,汪小钦,严晓海. 遥感学报. 2017(06)
[3]基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建[J]. 沈润平,郭佳,张婧娴,李洛晞. 地球信息科学学报. 2017(01)
[4]随机森林算法在机载LiDAR数据林分平均树高估算中的应用研究[J]. 鲁林,周小成,余治忠,韩尚,汪小钦. 地球信息科学学报. 2016(08)
[5]微波辐射计反演海表面温度和风场研究进展[J]. 朱恩泽,周俊浩,彭洋. 电子测试. 2016(11)
[6]海洋盐度探测卫星的现状分析和未来趋势[J]. 殷小军,张庆君,王睿,张欢. 航天器工程. 2016(01)
[7]基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型[J]. 赵红,王成杰. 海洋技术学报. 2016(01)
[8]海洋重要水文参数的卫星遥感反演研究综述[J]. 吴桂平,刘元波. 水科学进展. 2016(01)
[9]3种海面风场资料在台湾海峡的比较和评估[J]. 旷芳芳,张友权,张俊鹏,贾村. 海洋学报. 2015(05)
[10]土壤湿度主被动探测卫星[J]. 龚燃. 卫星应用. 2015(02)
博士论文
[1]地理加权回归基本理论与应用研究[D]. 覃文忠.同济大学 2007
硕士论文
[1]海表温度（SST）遥感反演系统设计与实现[D]. 陈宏.福建师范大学 2009
本文编号：3173469
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