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虞丽娟,李世超,陈成明,曹守启.基于多源参数合并的海洋数据分辨率优化分析[J].数据采集与处理,2020,35(5):824-833
基于多源参数合并的海洋数据分辨率优化分析
Analysis of Ocean Data Merge Based on Multi-source Parameters
投稿时间:2020-02-28  修订日期:2020-05-09
DOI:10.16337/j.1004-9037.2020.05.003
中文关键词:  海表温度数据插值  数据合并  偏差校正  遥感技术
英文关键词:sea surface temperature data interpolation  data merge  bias correction  remote sensing
基金项目:2020科技部“蓝色粮仓科技创新”重大项目;大洋秋刀鱼和头足类高效光诱技术与捕捞装备研发(2019YFD0901503)。
作者单位邮编
虞丽娟 上海海洋大学工程学院上海201306 201306
李世超 上海海洋大学工程学院上海201306 201306
陈成明 上海海洋大学工程学院上海201306 201306
曹守启 上海海洋大学工程学院上海201306 201306
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中文摘要:
      精准的高分辨率海洋环境数据,尤其是在低密度海面测量装置的海域中,对于渔业资源的规划和管理至关重要。为此以2009年1月至2010年12月收集的南海海域海表温度(Sea surface temperature, SST)数据为样本,采用逐次校正法(Successive correction method, SCM)对卫星遥感和海洋浮标所测得的海洋环境数据进行合并,以提高大尺度下的海洋环境数据分辨率,合并结果与最优插值(Optimal interpolation, OI)方法进行了比较。结果表明,SCM和OI方法的地图检测结果虽有相似的空间分布,但由空间统计分析可知,SCM方法的平均误差和平均绝对误差更接近;留一法交叉验证表明,SCM的均方根误差更小。因此,相比传统的OI方法,SCM通用性更强,可以增加校正的迭代平滑性,具备实时提供高分辨率精准的海洋环境数据的能力。
英文摘要:
      It is essential for the planning and management of fishery resources that accurate and high-resolution marine environmental data in the sea area of low-density sea surface measurement devices. Hence, the sea environmental data measured by satellite remote sensing and marine buoys are merged to improve the resolution of sea environmental data at a large scale by the successive correction method (SCM). The South China Sea surface temperature (SST) data collected from January 2009 to December 2010 are taken as a sample. The SCM algorithm is more versatile with fast calculation speed. The iterative smoothness of the correction can be improved, compared with the traditional optimal interpolation (OI) method.
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