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面向云原生应用的持续集成、持续部署技术发展迅速,但是当前结合遥感数据发布系统实际需求的集成和部署方案研究并不充分。为降低云原生极地海冰遥感数据发布系统在开发、测试、部署环节的难度,及时为用户提供安全、可靠的最新功能,本文基于GitOps理念,利用新兴的Argo Events、Argo Workflows和Argo CD工具设计实现了一个持续集成部署方案。实践表明,本文的部署方法能够加快系统新功能迭代速度,提升整个系统质量,进而为极地地区和全球气候变化研究提供数据保障。 相似文献
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本文基于Aqua/MODIS、Terra/MODIS和Envisat/MERIS多源卫星叶绿素a浓度产品,研究了客观分析融合方法,制作了西北太平洋海域(0°~50°N,100°~150°E)叶绿素a浓度融合产品,并从有效数据空间覆盖率和产品精度两个方面对融合方法进行了评价。与单传感器以及欧洲太空局发布的GSM模型业务化融合产品相比,客观分析融合产品空间覆盖率明显提高;与收集的2002-2012年间叶绿素a浓度实测数据比较,GSM模型业务化融合产品的匹配数据点为578个,偏差为-0.20 mg/m3,均方根误差为0.37 mg/m3,客观分析法融合产品的匹配数据点为1432个,偏差为-0.21 mg/m3,均方根误差为0.36 mg/m3。结果表明:本文研究的客观分析融合方法在保证融合产品精度的同时可显著提高产品的空间覆盖率,在海洋水色融合应用前景广阔。 相似文献
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基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星,搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式,具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率,在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集,分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性,建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度,本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析,SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14;与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18,这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。 相似文献
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基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于纹理分析和人工神经网络建立了用于区别SAR图像中溢油现象和疑似溢油现象的模型.引入图像处理中的纹理分析作为识别溢油现象的特征参量,并利用方差分析对计算的31个特征参量进行筛选作为神经网络的输入.结果表明,模型能够较好的识别溢油现象,测试样本集的总体精度为0.83;纹理特征作为特征参量以及基于方差分析的特征参量筛选提高了溢油现象的识别精度. 相似文献
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HY-2是中国自主研发的海洋卫星。 本文研究了利用HY-2卫星扫描微波辐射计亮温数据反演北极海冰密集度的方法。参考NASA TEAM方法,我们对典型海区光谱梯度率和极化梯度率进行了统计分析,确定了计算海冰密集度所需的亮温特征值;利用天气滤波器有效去除了开阔海域由于大气中水蒸气、云中液态水、降雨等现象引起的海冰密集度计算错误。本文计算了2012年全年的北极海冰密集度产品并对产品精度进行了初步验证,验证结果表明:三个海冰类型已知区域的海冰密集度结果与理想值比较接近,多年冰密集度的反演精度需要进一步提高;本文结果与美国冰雪数据中心和德国不来梅大学提供的两种业务化海冰密集度产品一致。本研究为利用HY-2卫星监测极区海冰密集度变化,发布实时产品奠定了基础。 相似文献
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海冰作为全球气候系统的重要组成部分,不仅影响着大气与海洋环流,也是气候变化的重要指示器。海冰密集度是描述极地海冰极为重要的地球物理参数之一。本文基于风云三号卫星微波成像仪(MWRI)亮温数据开展北极海冰密集度反演研究,采用线性回归和阈值法确定了动态亮温系点值,利用天气滤波器和陆地污染修正法消除了天气和陆地对海冰密集度反演的影响,计算了2019年—2020年海冰范围和海冰面积并与同类产品进行了比对。结果表明,本研究获取的北极海冰密集度产品与NSIDC发布的海冰密集度产品有较高的相关性,海冰密集度的差异在冬季小于3%,夏季小于8%。利用SAR数据进行了不同产品的结果评估,结果表明本文算法的反演结果优于NASA Team算法,在冬季精度约有1%的提升,在夏季精度约有4%左右的提升。动态亮温系点值较好地反映了海冰辐射特性的季节变化。本研究为中国自主卫星的海冰密集度产品的业务化发布奠定了基础。 相似文献
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