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An improved algorithm for retrieving thin sea ice thickness in the Arctic Ocean from SMOS and SMAP L-band radiometer data

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Acta Oceanologica Sinica 2024年第3期43卷 127-138页

作者： Lian He senwen huang Fengming Hui Xiao Cheng School of Geospatial Engineering and Science Sun Yat-Sen Universityand Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory(Zhuhai)Zhuhai 519082China Key Laboratory of Comprehensive Observation of Polar Environment(Sun Yat-Sen University) Ministry of EducationZhuhai 519082China

The aim of this study was to develop an improved thin sea ice thickness(SIT)retrieval algorithm in the Arctic Ocean from the Soil Moisture Ocean Salinity and Soil Moisture Active Passive L-band radiometer *** SIT retrieval algorithm was trained using the simulated SIT from the cumulative freezing degree days model during the freeze-up period over five carefully selected regions in the Beaufort,Chukchi,East Siberian,Laptev and Kara seas and utilized the microwave polarization ratio(PR)at incidence angle of 40°.The improvements of the proposed retrieval algorithm include the correction for the sea ice concentration impact,reliable reference SIT data over different representative regions of the Arctic Ocean and the utilization of microwave polarization ratio that is independent of ice *** relationship between the SIT and PR was found to be almost stable across the five selected *** SIT retrievals were then compared to other two existing algorithms(i.e.,UH_SIT from the University of Hamburg and UB_SIT from the University of Bremen)and validated against independent SIT data obtained from moored upward looking sonars(ULS)and airborne electromagnetic(EM)induction *** results suggest that the proposed algorithm could achieve comparable accuracies to UH_SIT and UB_SIT with root mean square error(RMSE)being about 0.20 m when validating using ULS SIT data and outperformed the UH_SIT and UB_SIT with RMSE being about 0.21 m when validatng using EM SIT *** proposed algorithm can be used for thin sea ice thickness(<1.0 m)estimation in the Arctic Ocean and requires less auxiliary data in the SIT retrieval procedure which makes its implementation more practical.

关键词： Arctic sea ice sea ice thickness remote sensing Soil Moisture Active Passive(SMAP) Soil Moisture Ocean Salinity and Soil(SMOS)

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北极区域SMAP与SMOS亮度温度数据交叉对比与定标

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遥感学报 2023年第5期27卷 1216-1227页

作者：黄森文何连何溪怡惠凤鸣中山大学测绘科学与技术学院珠海519082 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519082

SMAP和SMOS卫星均能提供L波段被动微波亮度温度观测数据,能够获取海冰厚度、海冰密集度和冰面积雪厚度等参数,在北极海冰监测中具有重要作用。本文以北极海洋区域为研究区域,选取2015年—2020年SMAP L1B和SMOS L1C大气层顶表观亮度温度... 详细信息

SMAP和SMOS卫星均能提供L波段被动微波亮度温度观测数据,能够获取海冰厚度、海冰密集度和冰面积雪厚度等参数,在北极海冰监测中具有重要作用。本文以北极海洋区域为研究区域,选取2015年—2020年SMAP L1B和SMOS L1C大气层顶表观亮度温度数据,研究SMAP固定入射角为40°的亮度温度和SMOS入射角为37.5°—42.5°亮度温度均值之间的一致性,并分析了极化、海冰类型、季节对一致性的影响,以SMAP亮度温度为基准,采用线性公式逐月对SMOS数据进行定标并得到各月份交叉定标的斜率和截距,并对定标精度进行评估。研究结果表明:(1) SMAP亮度温度整体上低于SMOS亮度温度,水平和垂直极化分别低2.0—3.0 K和3.0—4.5 K,均方根误差分别为4.5—6.0 K和5.0—6.0 K;在冬季,多年冰区域的偏差和均方根误差最小,一年冰次之,开阔水域最大;在夏季,海冰的偏差和均方根误差与开阔水域相近。(2)交叉定标的斜率和截距具有明显的季节特征,且不同月份定标系数的年际变化较小,可以根据月份获取稳定的定标系数。(3)定标后SMOS的亮度温度与SMAP的亮度温度具有较好的一致性,水平和垂直极化均方根误差分别为4.4 K和3.8 K,较定标前显著下降;不同海冰类型的定标精度差异较大,多年冰定标精度最高,水平和垂直极化均方根误差分别为2.4 K和1.9 K,一年冰定标精度相对较低,水平和垂直极化均方根误差分别为4.5 K和3.9 K,并且海冰生长末期(1—4月)定标精度高于海冰生长初期(10—12月)。本文的结果可以用于SMAP和SMOS数据的交叉定标,获取长时间序列、辐射性能一致的亮度温度数据,用于北极海冰参数及其变化趋势的监测。

关键词：遥感 SMAP SMOS 亮度温度一致性交叉定标

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广东省沿海城市人工水产养殖基地变化——基于2015-2019年Sentinel-1数据的实证研究

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热带地理 2021年第3期41卷 622-634页

作者：黄森文韦春竹中山大学测绘科学与技术学院广东珠海519000 中山大学地理科学与规划学院广州510275 南方海洋科学与工程广东省实验室广东珠海519000

基于GoogleEarthEngine云计算平台以及哨兵1号雷达遥感影像等数据,对广东省14个沿海城市2015—2019年规则的陆上人工水产养殖基地进行面向对象方法提取,并对其空间分布变化趋势、高密度分布区域进行定量分析,对该类规则的水产养殖用地... 详细信息

基于GoogleEarthEngine云计算平台以及哨兵1号雷达遥感影像等数据,对广东省14个沿海城市2015—2019年规则的陆上人工水产养殖基地进行面向对象方法提取,并对其空间分布变化趋势、高密度分布区域进行定量分析,对该类规则的水产养殖用地面积与各个城市经济发展之间的关系进行分析。对规则人工水产养殖基地的分类结果显示:基于雷达遥感影像提取水产养殖基地具有较高的精度,总体精度为90.5%,Kappa系数为0.81;分类结果表明:2015—2019年内广东省规则的陆上人工养殖基地总面积呈上升趋势,其中陆地岸线5 km范围内集中了80%的规则人工水产养殖基地,海湾和江河入海口的规则水产养殖用地密度最高、规模最大。对比不同城市间的分布模式亦可发现,汕头、潮州、珠海、中山、深圳、湛江、阳江的水产养殖用地向陆地岸线集中效应最强,汕尾、广州、揭阳、江门次之,茂名、东莞、惠州集中程度最低。总体而言,广东省各个沿海城市的水产养殖用地整体上呈现扩张趋势,规则水产养殖基地面积的增长与水产养殖产值呈现出显著的相关性,这进一步说明了人工水产养殖基地的用地扩张依然是目前广东省提高水产养殖产值的主要途径,这样的扩张趋势给海岸带的湿地、耕地和城市用地的分布和可持续利用带来了极大的挑战。

关键词：水产养殖用地哨兵1号 GoogleEarthEngine 面向对象分类广东省

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STUDY ON THE DYNAMIC BEHAVIOR OF AXIALLY MOVING RECTANGULAR PLATES PARTIALLY SUBMERSED IN FLUID

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Acta Mechanica Solida Sinica 2015年第6期28卷 706-721页

作者： Yanqing Wang Wei Du Xiaobo huang senwen Xue Institute of Applied Mechanics Northeastern University

The natural frequencies, complex modes and critical speeds of an axially moving rectangular plate, which is partially immersed in a fluid and subjected to a pretension, are investigated. The effects of free surface waves, compressibility and viscidity of the fluid are neglected in the analysis. The subsection functions are used to describe the discontinuous characteristics of the system due to partial immersion. The classical thin plate theory is adopted to formulate the equations of motion of a vibrating plate. The velocity potential and Bernoulli＇s equation are used to describe the fluid pressure acting on the moving plate. The effect of fluid on the vibrations of the plate may be equivalent to the added mass on the plate. The effects of distance ratio, moving speed, immersed-depth ratio, boundary conditions, stiffness ratio and aspect ratio of the plate as well as the fluid-plate density ratios on the free vibrations of the moving plate-fluid system are investigated.

关键词： partially immersed axially moving rectangular plates fluid-structure interaction free vibration

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基于IWOA-SVM的风电功率预测

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机械与电子 2022年第5期40卷 9-12页

作者：王腾洲李森文黄宇轩郝思鹏南京工程学院电力工程学院江苏南京211167 电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

针对支持向量机预测精度低、收敛速度慢等问题,提出一种改进鲸鱼算法优化支持向量机的风电功率预测模型。将Tent混沌映射引入鲸鱼算法中,使初始种群的分布更加均匀;由于随机抽取猎物具有盲目性,不能充分结合迭代经验对种群进行更新,采... 详细信息

针对支持向量机预测精度低、收敛速度慢等问题,提出一种改进鲸鱼算法优化支持向量机的风电功率预测模型。将Tent混沌映射引入鲸鱼算法中,使初始种群的分布更加均匀;由于随机抽取猎物具有盲目性,不能充分结合迭代经验对种群进行更新,采用轮盘赌法寻找目标猎物来加快鲸鱼算法的收敛速度,得到改进鲸鱼算法优化支持向量机的风电功率预测模型。将该模型应用到我国东北某处风电场进行风电功率预测,并与其他常用的功率预测模型进行对比分析,仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度。

关键词：风电功率预测支持向量机鲸鱼优化算法 Tent混沌映射轮盘赌选择法

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紫色特种稻坤两优1号的选育及应用

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种子 2019年第12期38卷 128-131,141页

作者：黄春毓张志英李伟荣朱保红汪海王琛钟森文莫神带农生程雄涛刘中来袁文栋广西恒茂农业科技有限公司南宁530007 江西科源种业有限公司南昌330046 南宁市恒茂种业科学研究院广西南宁530007

坤两优1号是广西恒茂农业科技有限公司、江西科源种业有限公司、南宁市恒茂种业科学研究院用自育紫色两系不育系坤S与恢复系丙4114(品种权号:CNA 20070467.2)配组育成的具有紫黑色种皮的紫色特种稻新组合,2018年通过广西区、江西省农作... 详细信息

坤两优1号是广西恒茂农业科技有限公司、江西科源种业有限公司、南宁市恒茂种业科学研究院用自育紫色两系不育系坤S与恢复系丙4114(品种权号:CNA 20070467.2)配组育成的具有紫黑色种皮的紫色特种稻新组合,2018年通过广西区、江西省农作物品种审定委员会审定(桂审稻2018110号、赣审稻20180028号),2019年在湖南省引种备案,引种备案公告号:(湘)引种[2018]第4号。介绍了坤两优1号的选育过程、亲本特征特性、种植表现、特征特性、栽培和制种技术。

关键词：紫色特种稻坤两优1号选育及应用

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