常亮
- 作品数：4 被引量：434H指数：3
- 供职机构：教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市“科技创新行动计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程农业科学更多>>
- 基于GOCI影像进行渤海表层悬浮泥沙浓度估算的新方法被引量：4
- 2020年
- 针对现场观测数据缺乏的情形,提出了一种新的利用GOCI影像反演渤海海域表层悬浮泥沙浓度(SSC)的方法。应用mMUMM大气校正算法对GOCI数据进行大气校正处理得到的GOCI遥感反射率产品后,以MODIS影像反演得到的表层悬浮泥沙浓度(SSC)作为参考值,对已应用于渤海的4种SSC反演模型进行参数化拟合,最后通过对比确定了效果最好的参数化SSC经验模型并且进行了验证。验证结果显示最优参数化模型的平均相对误差绝对值(16.0%)和均方根误差(12.2 mg/L)均相对较低,表明该模型可适用于渤海海域GOCI数据的SSC反演。通过采用建立的最优参数化SSC反演算法对2015年12月至2016年11月的GOCI数据对渤海海域的季节平均SSC进行了估计和分析。相比其他区域,渤海湾、莱州湾、辽东湾等3个海湾和黄河口附近沿岸SSC相对较高;3个海湾水体区域,从沿岸向离岸方向SSC由高变低,具有明显的浓度梯度;季节上,整个渤海海域SSC在冬季最高,夏季最低,春季与秋季相差不大。渤海SSC这些明显的空间分布特征、季节变化特性与前人研究结果一致,表明该算法应用于渤海可行。
- 李阳东吴珍瑜常亮
- 关键词：GOCI渤海海域悬浮泥沙浓度水色遥感
- 基于GOCI数据的浙江沿海赤潮监测被引量：7
- 2020年
- 浙江是一个拥有丰富海洋资源的海洋大省,同时浙江沿海也是赤潮高发区,开展浙江海域赤潮监测的研究对于浙江省海洋生态保护和海洋经济发展具有重要的意义。遥感技术可以实现赤潮的高效监测,在赤潮监测研究中被广泛应用。文章基于高时空分辨率GOCI影像研究浙江沿海的赤潮监测。首先使用紫外波段大气校正方法获得GOCI的遥感反射率数据,进而基于遥感反射率数据反演得到浙江沿海的总悬浮物浓度(Total Suspended Particulate Matter,TPM)和赤潮指数(Red Tide Index,RI),最后在通过实验获得用于浙江沿海赤潮信息提取的TPM和RI的最佳阈值后进行赤潮监测。统计分析结果表明TPM和RI的最佳阈值分别为17 mg·L^−1和0.23,即当水体TPM不大于17 mg·L^−1且RI不小于0.23时判断为赤潮水体。使用TPM和RI最佳组合阈值提取2011—2016年间5次较为典型的赤潮事件的面积误差范围为20.45%—127.34%,平均面积误差为64.86%,表明本文赤潮提取结果的误差是可接受的;同时提取到的赤潮分布及位置信息亦与海洋公报中的记录基本吻合。赤潮提取结果所具有的位置准确性和较小的面积误差说明该文的方法可用于浙江沿海赤潮监测的参考。最后,又以2011年5月29日温州海域和2014年5月23日舟山海域的赤潮事件为例进行了浙江海域赤潮的日变化规律研究。结果表明浙江海域的赤潮发生面积存在明显的先增后减的日变化规律,并且在正午时刻左右达到最大值,这种赤潮面积的日变化可能与浮游植物昼夜垂直迁移有关。
- 李阳东李仁虎常亮
- 关键词：赤潮监测GOCI
- 图像理解中的卷积神经网络被引量：423
- 2016年
- 近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮.本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用.首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用.
- 常亮邓小明周明全武仲科袁野杨硕王宏安
- 关键词：卷积神经网络图像理解图像分类
- 基于BP神经网络的西北太平洋柔鱼资源丰度预测
- 2022年
- 基于监督式学习算法的BP神经网络模型,综合多源卫星遥感观测获取得到的海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素a质量浓度(chlorophyll-a mass concentration,Chl.a)、海表面高度距平值(sea surface height anomaly, SSHA)、海水质量变化和地转流等海洋环境因子,对西北太平洋柔鱼资源丰度的时空分布进行模拟和预测。以上海海洋大学中国远洋渔业数据中心2004—2017年的西北太平洋海域的柔鱼历史渔业捕捞数据为参考值,对基于多源卫星遥感观测的多海洋环境因子的柔鱼资源丰度的模拟和预测结果进行精度评定。结果表明:与仅采用SST、Chl.a和SSHA等进行柔鱼资源丰度时空分布预测的传统方案相比,进一步加入海水质量变化和地转流后,可有效提高利用BP神经网络对西北太平洋柔鱼资源丰度进行模拟和预测的精度:改进方法模拟的标准差(standard deviation, STD)和均方根误差(root mean square error, RMSE)均减少了22%,且预测的STD减少了31%,RMSE减少了26%。
- 常亮陈芳霖常亮余为陈新军李阳东余为
- 关键词：卫星遥感BP神经网络模型柔鱼
