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基于色彩校正和TransFormer细节锐化的水下图像增强

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 785-796页

作者：王德兴高凯袁红春杨钰锐王越孔令栋上海海洋大学信息学院上海201306

针对水下图像对比度低、细节表现差且存在色偏等问题,提出了一种多输入的基于TransFormer和卷积神经网络(CNN)的水下图像复原方法。利用TransFormer和相对总变差(RTV)构造深度特征提取模块,融合RTV提取的纹理图与TransFormer提取到的图... 详细信息

针对水下图像对比度低、细节表现差且存在色偏等问题,提出了一种多输入的基于TransFormer和卷积神经网络(CNN)的水下图像复原方法。利用TransFormer和相对总变差(RTV)构造深度特征提取模块,融合RTV提取的纹理图与TransFormer提取到的图像信息,有效增强了图像的细节特征。利用自动色彩均衡和Lab色彩空间构建色彩校正模块,提升图像对比度,同时校正颜色。利用多项损失函数约束网络收敛,得到增强后的清晰水下图像。最后,将本文方法与其他方法在测试集上进行定量和定性对比分析,实验结果表明,经过本文方法处理后的图像在清晰度、色彩表现和纹理信息方面均优于其他对比方法。

关键词：图像处理水下图像增强 TransFormer 颜色校正细节锐化

边-云计算中一种结合服务产生的服务部署策略

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第7期55卷 2578-2587页

作者：冯国富刘桂王娟上海海洋大学信息学院上海201306

考虑到传统的云端服务生成后再下载部署服务的方法存在性能不佳的情况,本文依据感知数据在从边端向云端上传的过程中在各级网络设备中构造生成服务的情况,将服务部署的时间提前到服务生成过程中,结合用户访问特征,提出一种结合服务构造... 详细信息

考虑到传统的云端服务生成后再下载部署服务的方法存在性能不佳的情况,本文依据感知数据在从边端向云端上传的过程中在各级网络设备中构造生成服务的情况,将服务部署的时间提前到服务生成过程中,结合用户访问特征,提出一种结合服务构造的服务部署策略。该策略包括自底向上的分布式服务构造机制以及自上而下的服务部署机制。研究结果表明:与最少使用更新的服务部署(LRU)策略相比,本文提出的基于服务构造的服务部署(SPSG)策略可以有效减少68.7%的网络负载量,用户请求服务的延迟时间缩短了48.0%,证实了所提策略的有效性。

关键词：边-云计算数据服务化构造服务部署负载延迟

构建海洋生态分类分区体系,推动基于生态系统的海洋管理

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中国科学院院刊 2024年第5期39卷 872-880页

作者：路文海李潇崔猛国家海洋信息中心天津300171

基于生态系统的海洋管理是海洋生态文明建设的重要手段。我国当前的海洋生态分类分区工作通过全面梳理海洋生态系统类型和自然地理特征,将我国近海按照不同尺度划分为若干等级的生态空间单元,有效刻画了海洋生物群落及其栖息地的地理分... 详细信息

基于生态系统的海洋管理是海洋生态文明建设的重要手段。我国当前的海洋生态分类分区工作通过全面梳理海洋生态系统类型和自然地理特征,将我国近海按照不同尺度划分为若干等级的生态空间单元,有效刻画了海洋生物群落及其栖息地的地理分布特征,对于支撑基于生态系统的海洋管理具有重要作用。文章分析了海洋生态分类分区的现实意义,回顾了国内外海洋生态分类分区研究和发展历程,介绍了我国海洋生态分类分区的实践经验和应用前景,并对基于生态系统的海洋管理实现路径提出建议。

关键词：海洋管理生态分类生态分区生态系统

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基于多模型组合的类别不平衡海洋数据质量控制方法

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海洋预报 2024年第3期41卷 61-70页

作者：宋巍张贵庆谢京容董明媚岳心阳杨扬上海海洋大学信息学院上海201306 国家海洋信息中心天津300171

提出一种多模型组合的两层海洋数据质量控制框架,选择了多种常见分类算法作为基学习器对数据质量标签进行初级预测,再经过投票法或堆叠(Stacking)法确定海洋数据质量的标识符;针对类别不平衡问题,结合自适应下采样策略,降低数据的不平... 详细信息

提出一种多模型组合的两层海洋数据质量控制框架,选择了多种常见分类算法作为基学习器对数据质量标签进行初级预测,再经过投票法或堆叠(Stacking)法确定海洋数据质量的标识符;针对类别不平衡问题,结合自适应下采样策略,降低数据的不平衡比率,并结合Focal Loss损失函数,提升模型对难分类样本的识别能力。以来源于国际综合海洋大气数据集的海表温度和气温数据为例进行质量控制验证,结果表明:投票法或堆叠法对极少类的错误样本分类的F1 score(精确率和召回率的加权调和平均值)在海表温度数据上可达到0.980 6和0.981 2,在气温数据上可达到0.998 5和0.998 3。

关键词：质量控制海洋气象数据集成学习类别不平衡

ML组合的CYGNSS海面风速反演质量控制模型

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北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 20-29页

作者：张云赵星宇杨树瑚孙聪韩彦岭尹继伟上海海洋大学信息学院上海201306 上海海洋大学上海市海洋智能信息与导航遥感工程中心上海201306 上海航天空间技术有限公司上海201109

卷积神经网络(CNN)可用于气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)的海面风速反演。虽然在模型训练前设置了质量控制指标来检测和削弱CYGNSS的异常观测数据,但CYGNSS观测数据中仍存在异常值导致模型反演精度降低,甚至出现错误反演结果。因此,提出... 详细信息

卷积神经网络(CNN)可用于气旋全球导航卫星系统(CYGNSS)的海面风速反演。虽然在模型训练前设置了质量控制指标来检测和削弱CYGNSS的异常观测数据,但CYGNSS观测数据中仍存在异常值导致模型反演精度降低,甚至出现错误反演结果。因此,提出一种基于机器学习(ML)组合的海面风速反演模型。在基于CNN回归模型的CYGNSS反演海面风速基础上,ML分类模型生成CNN回归结果的质量标志位,该标志位可以检测并删除CNN回归结果的异常值,进一步提高风速反演结果的数据质量,ML分类模型能够更好地考虑各种数据误差之间的相互作用,而不是单独使用每个条件的阈值,以达到更优的海面风速反演精度的效果。实验对比了Logistic回归(LR)、决策树(DT)、朴素贝叶斯模型、K最邻近(KNN)算法、神经网络(NN)模型、支持向量机(SVM)算法等6个分类模型,其中,基于KNN算法的分类模型对风速反演质量控制的效果最优。所提风速反演组合模型显著提高了反演结果的精度,在0~20 m/s区间内,异常样本过滤率为81.27%,在所有被过滤的数据中,过滤正确率为86.03%;风速反演误差的均方根误差从无ML分类模型的1.7 m/s降低到有ML分类模型的1.44 m/s,其中,训练样本为0~10 m/s的反演结果精度提升效果较为明显,证明了所提风速反演组合模型对风速质量控制的有效性。

关键词：气旋全球导航卫星系统风速反演质量控制机器学习组合模型卷积神经网络 K最邻近算法

融合地形参数的CYGNSS青藏高原土壤湿度反演

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：张云师丽云杨树瑚潘海燕韩彦岭洪中华上海海洋大学上海海洋智能信息与导航遥感工程中心上海海洋大学信息学院

青藏高原的土壤湿度是影响全球大气环流和气候变化的重要因素，旋风全球导航卫星系统(CYGNSS)使用全球导航卫星系统反射信号技术(GNSS-R)，为监测青藏高原的土壤湿度提供了新的手段，但高原复杂的地形环境使得CYGNSS的反射率难以被直接... 详细信息

青藏高原的土壤湿度是影响全球大气环流和气候变化的重要因素，旋风全球导航卫星系统(CYGNSS)使用全球导航卫星系统反射信号技术(GNSS-R)，为监测青藏高原的土壤湿度提供了新的手段，但高原复杂的地形环境使得CYGNSS的反射率难以被直接用于土壤湿度的反演。本文提出了融合修正后CYGNSS反射率、CYGNSS入射角、地形参数(海拔、坡度和地表粗糙度)等5 个特征参数的星载GNSS-R土壤湿度机器学习反演模型，首先对CYGNSS 反射率进行发射功率的系统误差修正、地表植被和地表粗糙度衰减误差修正，然后将修正后反射率等5参数作为输入特征量，将SMAP土壤湿度作为验证数据，使用2020年解冻期(6月-9月)数据按5：5随机分为训练集和验证集，分别建立随机森林和人工神经网络青藏高原土壤湿度反演模型，以2021年解冻期的数据作为测试集，考察模型的泛化能力。随机森林模型的结果优于人工神经网络模型，在测试集上的反演结果的RMSE为0.0586 cm3/cm3，皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient，R)为0.7033，模型具有较好的泛化性能，且反演得到的青藏高原土壤湿度的空间变化和降水的空间变化趋势相吻合，最后将CYGNSS土壤湿度与那曲实测土壤湿度对比，RMSE为0.0701 cm3/cm3，具有较高的精度。研究结果表明融合修正后CYGNSS反射率、CYGNSS入射角和地形参数建立的反演模型能够较为准确地反演青藏高原大范围的土壤湿度。

关键词：土壤湿度青藏高原 CYGNSS 反射率修正机器学习

“基于海洋解决方案倡议”在应对气候变化领域的应用思考

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气候变化研究进展 2024年第1期20卷 121-128页

作者：许艳路文海曾容刘倡国家海洋信息中心天津300171

海洋在减缓和适应全球气候变化中发挥着重要作用,“基于海洋解决方案倡议”,旨在通过采取海洋相关的措施来应对气候变化和减少气候变化对海洋生态系统及其服务功能产生的影响。国内外对于海洋在应对气候变化方面的作用开展了大量研究和... 详细信息

海洋在减缓和适应全球气候变化中发挥着重要作用,“基于海洋解决方案倡议”,旨在通过采取海洋相关的措施来应对气候变化和减少气候变化对海洋生态系统及其服务功能产生的影响。国内外对于海洋在应对气候变化方面的作用开展了大量研究和实践,结果证明海洋可再生能源利用、海洋生态保护修复和海洋保护地建设等均可有效缓解气候变化造成的负面影响。基于海洋解决方案可进一步用于国家减缓和适应气候变化,考虑纳入国家履行自主贡献目标之一,并通过进一步强化基于海洋解决方案的相关技术研究,建立跨部门协调机制,积极开展国际合作,推动基于海洋解决方案应用本土化和主流化。

关键词：基于海洋解决方案气候变化应对海洋

基于ConvLSTM-CNN预测太平洋长鳍金枪鱼时空分布趋势

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海洋通报 2024年第2期43卷 174-187页

作者：杜艳玲马玉玲汪金涛陈珂林泓羽陈刚上海海洋大学信息学院上海201306 上海海洋大学海洋科学学院上海201306 自然资源部东海预报减灾中心上海200136 国家海洋信息中心天津300171

海洋渔场的变动由空间与环境因子共同驱动,渔场时空演变信息的精准预测是海洋捕捞的关键。本研究利用1995-2018年太平洋海域长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)的渔业生产统计数据,结合同期海洋环境数据包括海表面温度(Sea Surface Temperatu... 详细信息

海洋渔场的变动由空间与环境因子共同驱动,渔场时空演变信息的精准预测是海洋捕捞的关键。本研究利用1995-2018年太平洋海域长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)的渔业生产统计数据,结合同期海洋环境数据包括海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)、海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)、初级生产力(Primary Productivity,PP)和溶解氧浓度(Dissolved Oxygen Concentration,DO),提出了一种融合卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory Networks,ConvLSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的渔场时空分布预测模型。该模型引入特征提取模块,对时空因子进行编码,提取时空特征信息,同时采用CNN提取海洋环境变量的抽象特征,采用ConvLSTM提取渔业数据的高层时空关联信息,最后融合多种特征对渔场时空演变趋势进行预测。结果表明,模型的均方根误差为0.1036,较随机森林、BP神经网络和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)等传统渔场预报模型的预测误差降低15%~40%,预测的高产渔区与实际作业的高渔获量区匹配度为89%。该研究构建的渔场时空预测模型能够准确地预测出太平洋长鳍金枪鱼的时空分布,为太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓渔业提供科学参考依据。

关键词：长鳍金枪鱼时空分布融合卷积长短期记忆网络卷积神经网络太平洋

海上风电场区位分布的动态演进和影响因素研究

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海洋通报 2024年第3期43卷 404-414页

作者：韦有周崔晴刘一寒林香红上海海洋大学经济管理学院上海201306 国家海洋信息中心天津300171

为应对能源安全和气候变化,培育新兴产业,我国大力发展海上风电产业。经过十余年发展,海上风电累计装机总量已跃居全球首位,但在这一过程中,风电场的区位分布表现出显著的时空异质性,即随着时间推移,其经历一个由江苏到福建、广东、山... 详细信息

为应对能源安全和气候变化,培育新兴产业,我国大力发展海上风电产业。经过十余年发展,海上风电累计装机总量已跃居全球首位,但在这一过程中,风电场的区位分布表现出显著的时空异质性,即随着时间推移,其经历一个由江苏到福建、广东、山东等地动态演化的过程,研究不同阶段影响区位分布的主导因素及其变化,对政府制定有效政策以促进产业发展具有重要意义。根据国家发布的政策文件以及中国风能协会等公布的数据,本文划分了海上风电发展阶段,采用动态偏离-份额拓展模型来测度产业转移以揭示区位分布的演进;进一步将模糊集定性比较分析法与地理探测器模型结合,从动态的角度分析了产业发展各阶段区位分布的主导因素及其变化,并剖析了增长突出省区市的发展路径及其差异化。研究表明,发展初期,海上风电场区位分布受政府扶持力度和自然因素的影响较多,随着产业发展及技术进步,创新环境与专业人才逐渐成为关键因素,典型的发展路径有政策驱动型、水域-政策驱动型、风能驱动型、创新-知识型、知识-政策驱动型等。进一步加快人才培养、完善产业链条、优化扶持方式应成为推动产业健康持续发展的努力方向。

关键词：海上风电区位分布时空异质性地理探测器模型 fsQCA