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虞丽娟,李世超,陈成明,曹守启.基于多源参数的海洋数据合并技术研究[J].数据采集与处理,2020,35(5):
基于多源参数的海洋数据合并技术研究
Research on Ocean Data Synthesis Based on Multi-Source Parameters
投稿时间:2020-05-09  修订日期:2020-10-14
DOI:
中文关键词:  海表温度数据插值  数据合并  偏差矫正  遥感技术
英文关键词:Sea surface temperature data interpolation  Statistical data consolidation  Deviation correction  Remote sensing
基金项目:上海市青年科技英才扬帆计划资助(18YF1409900); 上海市科委2017 年度“创新行动计划”地方院校能力建设项目“海洋环境监测用电浮标系统关键技术研究及其应用示范”资助,项目编号17050502000.
作者单位E-mail
虞丽娟 上海海洋大学 leon_shichao_li@163.com 
李世超 上海海洋大学  
陈成明 上海海洋大学 cmchen@shou.edu.cn 
曹守启 上海海洋大学  
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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,并且可以提高渔情模拟预测的精度。在这项研究中,我们使用了两种经典方法:最优插值法(IO)和逐次矫正法(SCM),用于合并卫星遥感和海洋浮标所测得的海洋环境数据。通过使用四种不同的算法来评估遥感海洋环境数据中的偏差矫正:(1)平均偏差矫正,(2)回归方程,(3)分布变换,以及(4)空间变换。海洋环境数据由NMSDC(国家海洋科学数据中心,National Marine Scientific Data center)提供,覆盖南海海域。将自2009年1月至2010年12月收集的海表温度(Sea surface temperature, SST)数据进行统计分析,将两种数据合并技术的性能通过比较,统计分析的计算表明,采用SCM可得到更好的结果。
英文摘要:
      Accurate high-resolution Marine environment data, especially in the area of low-density sea surface survey devices, is crucial for the planning and management of fishery resources, and can improve the accuracy of fishing situation simulation and prediction. In this study, two classical methods, optimal interpolation (IO) and successive correction (SCM), were used to combine Marine environment data from satellite remote sensing and ocean buoys. Four different algorithms were used to evaluate the deviation correction in remote sensing Marine environment data :(1) mean deviation correction, (2) regression equation, (3) distribution transformation, and (4) spatial transformation. The Marine environment data is provided by NMSDC (national Marine science data center), covering the south China sea. The sea surface temperature data collected from January 2009 to December 2018 were statistically analyzed, and the performance of the two data merging techniques was visually examined and qualitatively compared.
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