基于GIS的遙感溢油監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計
發(fā)布時間:2022-01-05 02:58
針對海事管理部門的衛(wèi)星遙感業(yè)務(wù)化系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀及防治船舶污染職能要求,開展基于地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)的溢油監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計和建設(shè)工作。提出系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)和總體設(shè)計思路,并對系統(tǒng)建設(shè)的技術(shù)路線、關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)流程進(jìn)行論述。該系統(tǒng)能夠?yàn)槿珖攸c(diǎn)海域溢油污染、通航環(huán)境遙感監(jiān)測提供有力支撐,幫助海事管理部門實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)整合、精細(xì)化管理和科學(xué)決策。
【文章來源】:船海工程. 2020,49(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
B/S海事專網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)版系統(tǒng)架構(gòu)
C/S結(jié)構(gòu)即客戶端和服務(wù)端結(jié)構(gòu),指運(yùn)行于辦公網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的單機(jī)版程序,主要滿足本系統(tǒng)管理單位內(nèi)部使用,進(jìn)行日常溢油監(jiān)測業(yè)務(wù)處理,主要包含遙感影像數(shù)據(jù)輸入、自動預(yù)處理、自動監(jiān)測、人工二次圖斑篩選、專題圖制作、報表輸出、歸檔管理的監(jiān)測一體化系統(tǒng)功能,為了提供良好的用戶體驗(yàn)及使用效率,本系統(tǒng)建設(shè)以C/S架構(gòu)(見圖3)為主。2 技術(shù)路線
系統(tǒng)總體業(yè)務(wù)流程見圖4;ヂ(lián)網(wǎng)獲取的氣象信息、遙感影像數(shù)據(jù)通過網(wǎng)閘推送到海事專網(wǎng),進(jìn)行數(shù)據(jù)庫建庫,形成對應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)庫和遙感影像數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)管理單位使用C/S版系統(tǒng)進(jìn)行溢油監(jiān)測、敏感資源監(jiān)測、船舶監(jiān)測,監(jiān)測結(jié)果形成溢油專題數(shù)據(jù)庫、敏感資源專題數(shù)據(jù)庫、船舶專題數(shù)據(jù)庫。其他用戶試用溢油漂移預(yù)測系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)版進(jìn)行溢油漂移預(yù)測,形成溢油漂移專題數(shù)據(jù)庫。B/S版系統(tǒng)在海事專網(wǎng)以地理信息可視化技術(shù)為基礎(chǔ),顯示電子海圖、AIS、遙感影像、遙感監(jiān)測專題數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù),提供在線監(jiān)測計算功能。5 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)Faster R-CNN的SAR船舶目標(biāo)檢測方法[J]. 岳邦錚,韓松. 計算機(jī)與現(xiàn)代化. 2019(09)
[2]基于深度學(xué)習(xí)RCF模型的三都澳筏式養(yǎng)殖區(qū)提取研究[J]. 劉岳明,楊曉梅,王志華,陸塵. 海洋學(xué)報. 2019(04)
[3]基于改進(jìn)Faster R-CNN算法的艦船目標(biāo)檢測與識別[J]. 趙春暉,周瑤. 沈陽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
[4]基于星載SAR的海上主要溢油風(fēng)險源遙感識別方法[J]. 邴磊. 船海工程. 2018(02)
[5]一種基于全極化SAR數(shù)據(jù)廣義多子視相干的海面船只目標(biāo)檢測方法[J]. 魏鉅杰,張繼賢,黃國滿,趙爭. 電子學(xué)報. 2016(06)
[6]高分辨率遙感影像多尺度分割中最優(yōu)尺度選取方法綜述[J]. 王露,劉慶元. 測繪與空間地理信息. 2015(03)
[7]基于合成孔徑雷達(dá)回波信號的海洋溢油監(jiān)測方法研究[J]. 孫健,胥亞,陳方璽,彭仲仁. 海洋學(xué)報(中文版). 2014(09)
[8]應(yīng)用極化合成孔徑雷達(dá)檢測海上溢油研究進(jìn)展[J]. 鄒亞榮,鄒斌,梁超. 海洋學(xué)報(中文版). 2014(09)
[9]基于極化散射特征的極化合成孔徑雷達(dá)海冰分類方法研究:以渤海海冰分類為例[J]. 張晰,張杰,孟俊敏,蘇騰飛,劉眉潔. 海洋學(xué)報(中文版). 2013(05)
[10]中國近海海上溢油預(yù)測與應(yīng)急決策支持系統(tǒng)研發(fā)[J]. 安偉,王永剛,王新怡,牛志剛,趙宇鵬. 海洋科學(xué). 2010(11)
博士論文
[1]基于高分辨率極化SAR的海冰分類和厚度探測方法研究[D]. 劉眉潔.中國石油大學(xué)(華東) 2016
碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的艦船目標(biāo)檢測與識別[D]. 周瑤.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[2]SAR圖像艦船檢測與分類方法研究[D]. 蔣明哲.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
本文編號:3569590
【文章來源】:船海工程. 2020,49(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
B/S海事專網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)版系統(tǒng)架構(gòu)
C/S結(jié)構(gòu)即客戶端和服務(wù)端結(jié)構(gòu),指運(yùn)行于辦公網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的單機(jī)版程序,主要滿足本系統(tǒng)管理單位內(nèi)部使用,進(jìn)行日常溢油監(jiān)測業(yè)務(wù)處理,主要包含遙感影像數(shù)據(jù)輸入、自動預(yù)處理、自動監(jiān)測、人工二次圖斑篩選、專題圖制作、報表輸出、歸檔管理的監(jiān)測一體化系統(tǒng)功能,為了提供良好的用戶體驗(yàn)及使用效率,本系統(tǒng)建設(shè)以C/S架構(gòu)(見圖3)為主。2 技術(shù)路線
系統(tǒng)總體業(yè)務(wù)流程見圖4;ヂ(lián)網(wǎng)獲取的氣象信息、遙感影像數(shù)據(jù)通過網(wǎng)閘推送到海事專網(wǎng),進(jìn)行數(shù)據(jù)庫建庫,形成對應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)庫和遙感影像數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)管理單位使用C/S版系統(tǒng)進(jìn)行溢油監(jiān)測、敏感資源監(jiān)測、船舶監(jiān)測,監(jiān)測結(jié)果形成溢油專題數(shù)據(jù)庫、敏感資源專題數(shù)據(jù)庫、船舶專題數(shù)據(jù)庫。其他用戶試用溢油漂移預(yù)測系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)版進(jìn)行溢油漂移預(yù)測,形成溢油漂移專題數(shù)據(jù)庫。B/S版系統(tǒng)在海事專網(wǎng)以地理信息可視化技術(shù)為基礎(chǔ),顯示電子海圖、AIS、遙感影像、遙感監(jiān)測專題數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù),提供在線監(jiān)測計算功能。5 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)Faster R-CNN的SAR船舶目標(biāo)檢測方法[J]. 岳邦錚,韓松. 計算機(jī)與現(xiàn)代化. 2019(09)
[2]基于深度學(xué)習(xí)RCF模型的三都澳筏式養(yǎng)殖區(qū)提取研究[J]. 劉岳明,楊曉梅,王志華,陸塵. 海洋學(xué)報. 2019(04)
[3]基于改進(jìn)Faster R-CNN算法的艦船目標(biāo)檢測與識別[J]. 趙春暉,周瑤. 沈陽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(05)
[4]基于星載SAR的海上主要溢油風(fēng)險源遙感識別方法[J]. 邴磊. 船海工程. 2018(02)
[5]一種基于全極化SAR數(shù)據(jù)廣義多子視相干的海面船只目標(biāo)檢測方法[J]. 魏鉅杰,張繼賢,黃國滿,趙爭. 電子學(xué)報. 2016(06)
[6]高分辨率遙感影像多尺度分割中最優(yōu)尺度選取方法綜述[J]. 王露,劉慶元. 測繪與空間地理信息. 2015(03)
[7]基于合成孔徑雷達(dá)回波信號的海洋溢油監(jiān)測方法研究[J]. 孫健,胥亞,陳方璽,彭仲仁. 海洋學(xué)報(中文版). 2014(09)
[8]應(yīng)用極化合成孔徑雷達(dá)檢測海上溢油研究進(jìn)展[J]. 鄒亞榮,鄒斌,梁超. 海洋學(xué)報(中文版). 2014(09)
[9]基于極化散射特征的極化合成孔徑雷達(dá)海冰分類方法研究:以渤海海冰分類為例[J]. 張晰,張杰,孟俊敏,蘇騰飛,劉眉潔. 海洋學(xué)報(中文版). 2013(05)
[10]中國近海海上溢油預(yù)測與應(yīng)急決策支持系統(tǒng)研發(fā)[J]. 安偉,王永剛,王新怡,牛志剛,趙宇鵬. 海洋科學(xué). 2010(11)
博士論文
[1]基于高分辨率極化SAR的海冰分類和厚度探測方法研究[D]. 劉眉潔.中國石油大學(xué)(華東) 2016
碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的艦船目標(biāo)檢測與識別[D]. 周瑤.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[2]SAR圖像艦船檢測與分類方法研究[D]. 蔣明哲.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
本文編號:3569590
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