作者单位
摘要
1 南京信息工程大学自动化学院,江苏 南京 210044
2 南京信息工程大学海洋科学学院,江苏 南京 210044
海表温度(SST)是重要的海洋水文参数。对其进行精准预测在海洋相关领域中至关重要。深度学习强大的分析能力使其近年来广泛应用于SST预测中,但SST时间序列波动性和随机性的特点使其精准预测仍然具有挑战性。首先,采用变分模态分解(VMD)作为去噪模块,降低SST序列噪声对预测结果的影响。进而,为了解决深度模型在SST预测中存在的滞后现象,采用迁移学习的方法,将长短时记忆网络(LSTM)与宽度学习系统(BLS)相结合,使用LSTM作为BLS的特征映射结点,提高了预测精度。最终,提出了一种基于VMD-LSTM-BLS的SST预测模型。选取我国东海海温进行实例验证。通过与基准模型支持向量机、LSTM、门控循环单元以及现有的深度模型进行比较,证明了提出模型在SST预测中具有相对稳定、高效的优势,为SST预测的发展提供了新思路。
大气光学与海洋光学 海表温度 变分模态分解 长短时记忆网络 宽度学习系统 
激光与光电子学进展
2023, 60(7): 0701001
作者单位
摘要
1 上海海洋大学信息学院,上海 201306
2 上海建桥学院信息技术学院,上海 201306
海表温度(SST)是平衡地表能量及衡量海水热量的重要指标,SST的高精度预测对全球气候、海洋环境及渔业具有重要意义。极端气候条件下,SST序列呈现明显的非平稳性,传统方法进行海表温度预测(SSTP)时难度大,且精度较低。基于经验模态分解(EMD)算法分解后的SST子序列非平稳性明显降低,且门控循环(GRU)神经网络作为一种常见的机器学习预测模型,参数较少、收敛速度更快,不易在训练过程中出现过拟合现象。结合EMD模型和GRU模型的优势,提出了一种基于EMD-GRU的SST预测模型。为验证所提模型预测效果,对5条不同长度的SST序列进行了多组对比实验。实验结果表明:与直接使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆模型(LSTM)、门控循环神经网络(GRU)的模型相比,所提模型预测结果的多尺度复杂度更低;所提模型预测结果的均方差(MSE)和平均绝对误差(MAE)均有不同程度的降低。为验证数据序列长度对预测精度的影响,设计了补充实验。实验结果表明:预测长度越长精度效果越差;通过EMD算法对序列进行处理后,效果均得到了提升,且在预测长度变长的情况下,效果提升较为明显。
机器视觉 海表面温度序列 海表温度预测 经验模态分解算法 门控循环神经网络 
激光与光电子学进展
2021, 58(24): 2415005
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室,安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学,安徽 合肥 230022
3 安徽建筑大学环境与能源工程学院,安徽 合肥 230601
海表温度(sea surface temperature, SST)对海洋科学的研究具有重要意义。通过卫星遥感反演是获得SST数据的方法之一。 基于C#和IDL语言构建针对EOS/MODIS数据的海表温度反演软件,讨论软件的功能,同时给出具体的反演处理过程。最后以我国 南海海域为例,将软件反演结果与实测数据对比。结果显示,反演结果与实测数据的线性相关系数约为0.91,标准误差约为0.7℃。 反演结果以期对海洋开发探测提供参考。
海表温度 劈窗算法 反演软件 sea surface temperature split window algorithm MODIS MODIS retrieval software 
大气与环境光学学报
2018, 13(4): 277
作者单位
摘要
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春 130033
选取1/72 龙鲨Ⅱ号核潜艇为研究对象,采用有限体积法建立外流域的三维计算模型,运用动参考系实现尾部螺旋桨高速旋转的仿真。基于该模型,评估下潜深度、航行速度、热尾流喷速、热尾流温度等因素对热尾流浮升扩散规律及海表温度特性的影响。研究表明:1)随着下潜深度和航行速度的增大,海表温度特性的后向延迟距离增大、海表温差减小;2)随着热尾流喷速和热尾流温度的增大,海表温度特性的后向延迟距离减小、海表温差增大;3)增大高温热尾流热容量或减小低温海水热容量均能促使海表温度特性趋于明显。本文结论可为某型号潜艇的红外探测与反演定位提供针对性的参考与借鉴。
热尾流 浮升扩散规律 海表温度特性 有限体积法 红外探测 thermal wake buoyancy diffusion law ocean-surface temperature characteristic finite volume method infrared detection 
红外技术
2016, 38(8): 678
作者单位
摘要
国家海洋环境监测中心 海洋遥感室,辽宁 大连116023
建立适于FY-3A卫星的海表温度业务化反演算法并验证其精度.采用覆盖我国渤海及北黄海的长时间序列现场观测数据及相应FY-3A VIRR数据,建立了适于FY-3A VIRR海表温度反演的分裂窗算法.独立样本数据验证表明,算法平均误差为0.78 ℃,RMSE为0.93.
风云三号A星 分裂窗算法 可见光红外扫描辐射计 海表温度 FY-3A satellite split window algorithm VIRR sea surface temperature 
红外与毫米波学报
2014, 33(2): 200
作者单位
摘要
1 中国科学院遥感应用研究所,北京 100101
2 中国人民解放军61741部队,北京 100095
定量分析了反演海表温度的单通道物理法对海水比辐射率、海面风速、海水盐度、大气透过率、大气上下行辐射等参数的敏感性,发现海水比辐射率、大气透过率对算法精度影响较大,是单通道物理法反演海表温度的主要误差来源.在不同的波段,单通道物理法对参数敏感性也有较大差别,中红外波段的敏感性要小于热红外波段.为了验证单通道物理法的可行性、精度及参数敏感性分析的结果,选择墨西哥湾海域2009年全年夜间MODIS实测数据进行实验.结果表明,中红外波段的单通道物理法反演海表温度的精度高于热红外波段,达到MODIS劈窗算法海表温度标准产品同等精度,这与参数敏感性分析的结果一致.由于中红外波段单通道物理法精度较高,一方面,可以满足常规的业务观测需求,为海表温度反演提供新的技术手段;另一方面,可用来标定劈窗算法系数,弥补海洋现场观测站位空间分布不足的问题.
单通道物理法 大气温湿廓线 海表温度 敏感性分析 single channel physical method atmospheric temperature and humidity profiles sea surface temperature sensitivity analysis 
红外与毫米波学报
2012, 31(1): 91
作者单位
摘要
华中科技大学 电子与信息工程系 武汉光电国家实验室,武汉 430074
采用边缘探测技术测量布里渊频移量的误差会对海表温度测量精度带来很大影响。文章根据布里渊频移量与海表温度之间的关系以及边缘探测技术的测量原理,建立了边缘探测技术中布里渊频移量的测量误差与海表温度精度的理论模型,分析了边缘探测技术对海表温度测量精度的影响。仿真结果表明,在布里渊频移量为7.2~7.9GHz的范围内,布里渊频移量的最大测量误差约为0.33MHz,根据布里渊频移量反演的海表温度测量精度为0.0105℃。该研究对海表温度的监测系统设计有着很好的指导意义。
激光雷达 海表温度 边缘探测技术 误差 布里渊频移 lidar sea surface temperature brim detecting technology error Brillouin frequency shift 
光电工程
2008, 35(8): 92

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