基于北斗卫星系统的深远海GPS波浪浮标数据传输研究

国家海洋技术中心研制的GPS波浪浮标仅需一个GPS接收机,无需其他辅助传感器,其功耗低、尺寸小、布放方便、测量精度高、适用于大范围的对波浪进行精细化观测.为了解决GPS波浪浮标在深远海应用中的数据传输问题,通过对比Argos、铱星、北斗三种卫星系统的特点,该设备优先选用了基于北斗卫星系统的数据传输方式.对系统构成、硬件电路设计、测量原理及数据传输流程分别进行了详细阐述.通过实验室实验和现场海上试验,特别是GPS波浪浮标在遭遇台风等恶劣环境下仍能正常通信,验证了北斗卫星系统在深远海数据传输上的可行与可靠性.     

白冠自动识别算法的比较、改进及应用研究

海洋白冠是一种典型的海表现象,对白冠覆盖率(WC)的研究具有重要的科学意义和实用价值.基于数字图像处理的白冠自动识别技术具有快速、高效、低成本和大批量的特点,对比分析了自动提取白冠算法、自适应阈值分割算法和迭代类间方差算法等自动识别算法对海面图像的处理结果,针对光照不均的海面图像提出了应用顶帽变换和图像增强的光照校正改进算法,来消除阳光反射带来的负面影响和运算不稳定.对船拍视频应用该改进算法,在光照不均时,增强了原三种算法的鲁棒性,有效提高了WC的计算正确率,有利于自动化处理视频序列图像.     

融合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测

图像显著性检测能够获取一幅图像的视觉显著性区域,是计算机视觉的研究热点之一。提出一种结合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测方法。首先构造图像在HSV空间的颜色函数以获取图像颜色特征;然后使用SLIC超像素分割算法对图像进行预处理,基于超像素块的对比度特征计算图像显著性;最后将融合颜色特征和对比度特征的显著图经过导向滤波优化形成最终的显著图。使用本文算法在公开数据集MSRA-1000上进行图像显著性检测,并与其他6种算法进行比较。实验结果表明本文算法结合了图像像素点和像素块的信息,检测的图像显著性区域轮廓更加完整,优于其他方法。     

基于自适应波谱斜率的海面风速反演算法研究

对于波浪谱风速反演研究，虽然已经建立了波谱平衡范围斜率为-4幂律的初步反演模型，然而对于复杂多变的实测波谱，单一斜率模型的反演效果不佳。针对可变波谱斜率的问题，通过量化波谱函数对应的谱系数，提出一种自适应波谱斜率的风速反演算法。为了验证该算法估算风的准确性，本文通过对NDBC浮标观测的大量风浪数据进行海面风速反演研究，结果显示自适应波谱斜率算法反演风速与实测风速相关系数R=0.83,呈显著相关，且平均偏差BIAS和均方根误差RMSE分别为0.75 m/s和2.48 m/s。通过近海海试实验验证表明该算法依然有效具有普适性。总的来看，自适应波谱斜率反演风速算法与实测风速之间误差相对较小，反演精度较好，为风浪观测和风浪研究提供了一种新思路，且该算法能够融合应用于海洋观测应用平台，使理论研究和工程实际相结合。