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多传感器水色卫星数据融合在提高观测数据质量中的作用: 2018年; 多传感器水色卫星融合对于提高水色数据时空覆盖率和可靠性具有重要的意义。利用MODIS、MERIS和VIIRS多传感器水色卫星融合数据与时空匹配的现场实测数据进行对比,分析了两种融合方法(平均法和基于最优化技术的光学融合算法)在提高观测数据质量中的作用。结果表明,与现场实测数据对比,MERIS传感器测量的平均绝对百分比误差(MAPE)为18.5%,MODIS传感器的MAPE为13.4%,VIIRS传感器的MAPE为18.2%,平均法融合产品的MAPE为12.8%,基于最优化技术的光学融合产品的MAPE为9.6%,说明两种融合算法都能降低测量误差,通过数据融合可以显著地提高数据质量,其中基于最优化技术的光学融合法性能更优。; 韩雪陈树果邹斌邹斌; 关键词：平均法数据融合

卷积神经网络在卫星遥感海冰图像分类中的应用探究——以渤海海冰为例被引量：7: 2020年; 本文以TensorFlow为框架搭建卷积神经网络,基于迁移学习的思想,以经典的手写数字识别作为引入,对不同代价函数和激活函数组合对卷积神经网络模型分类结果影响进行了评价分析。以HJ-1A/B渤海海冰图像为实验数据源,分析了不同函数组合对遥感海冰图像分类的影响,优选出交叉熵代价函数与ReLU激活函数为最佳的组合,证明了卷积神经网络在遥感海冰分类中的应用可行性。对渤海海冰图像分类结果进行验证,其中带标签样本验证精度为98.4%。使用该模型对无标签的测试样本进行识别,讨论了样本的窗口尺寸对海冰分类结果的影响,发现在400×400小范围分类实验中最佳窗口尺寸为2×2;最后对整个渤海海域进行识别验证,效果较好。; 崔艳荣邹斌邹斌邹斌韩震; 关键词：卷积神经网络代价函数激活函数

卷积神经网络在SAR遥感海冰分类中的应用可行性分析被引量：5: 2019年; 分别介绍了卫星遥感海冰监测、分类的传统方法,以及卷积神经网络在遥感影像分类识别中的应用成果。尝试将在图像识别、语言检测等方面取得成功的卷积神经网络算法应用在海冰图像分类中,利用其能够应对非线性、网络结构简单、可并行运算等能力去解决海冰数据分类问题。; 崔艳荣邹斌邹斌邹斌韩震; 关键词：卫星遥感卷积神经网络

西北太平洋海表温度融合产品交叉比对分析被引量：5: 2017年; 海表温度产品是研究全球海洋大气系统的重要数据源,在海洋相关领域的研究和应用方面具有重要价值。以西北太平洋海域为研究区域,本文对2007-2014年的3个海表温度融合数据(AVHRR OISST,MISST和OSTIA)的产品特性与Argo浮标进行了真实性检验,并对融合产品进行了交叉比对分析。结果表明,3个融合产品在空间尺度上均能反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势。融合数据与Argo浮标的平均偏差在±0.1℃之间,均方根误差小于0.9℃。融合数据与浮标数据存在明显的季节性变化,其中冬季融合数据与浮标数据的平均偏差和均方根误差较小。在高纬海域,融合产品和浮标存在正偏差。与另两个融合产品相比,OSTIA的数据质量与Argo浮标最为接近。3个融合产品在近岸和高纬海域差异较大,三者对海冰的标识和处理方式不同对融合结果也有影响。在2012年6月之前MISST和OSTIA的海表温度数据质量更为接近,但在此之后MISST存在系统误差。红外数据、微波数据和实测数据作为输入数据,是制作高时空分辨率高精度海表温度融合产品必不可少的要素。; 奚萌宋清涛李文君邹斌邹斌; 关键词：海表温度统计分析

HY-1海洋水色卫星模拟数据集的设计: 在HY-1卫星于2001年5月发射上天之前，为使数据处理系统的软件开发工作能够顺利进行，尽快开发一套用于数据处理系统的模拟数据集是当前一项十分紧迫的任务。模拟数据集对卫星上天后实际接收数据的真实性的模拟在目前数据处理系统...; 唐克邹斌; 关键词：海洋水色卫星; 文献传递

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邹斌