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海洋技术分类及相关设备与海洋技术发展重点领域

海洋生态系统是当前海洋开发工程面临的最大的科学“黑洞”。由于大规模、全方位地开发海洋区域的趋势,使对海洋自然生态系统的认识和了解需求越来越迫切。从可持续发展的理念出发,对海洋的规模性开发利用应该以对海洋自然生态状态以及人为干扰对自然生态影响等的了解和认识为基本前提。目前,国际海洋科学界研究热点之一就是在计算机上建立海洋生态系统模型,系统地研究海洋自然物理过程、化学过程、地质过程和生物过程,并进行计算机模拟,这就形成了跨学科的新兴海洋科学研究技术——海洋生态系统动力学技术。

  • 2022-03-04
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水下溢油应急技术研究进展

随着油气田的勘探开发,我国面临水下溢油风险的风险越来越大,水下溢油应急过程中预测探测和处置等技术也更具挑战性。借鉴墨西哥湾“深水地平线”溢油事故的经验教训,储备深水溢油应急技术既满足于国家深海油气勘探开发需求,也对海洋环境保护具有深远意义。本文对国内外水下溢油应急处置过程中的监测预测以及回收处置技术进行归纳总结,了解水下溢油应急技术和研究现状,为后期水下溢油应急相关研究奠定基础。

  • 2022-03-04
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机载激光测深系统研制中的关键技术

鉴于机载激光测深技术具有高精度、高分辨率、灵活机动、快速高效和全覆盖的测深特点,自20世纪60年代以来,国内外众多机构相继投入大量的人力和物力研制开发机载激光测深系统。其中有代表性的国家机构主要包括:美国、俄罗斯、加拿大、澳大利亚、瑞典、法国、荷兰和中国。到目前为止,技术最为成熟、商品化程度最高、推广应用最好的代表性机载激光测深系统是加拿大OPTECH公司生产的SHOALS系列(目前已经升级到CZMIL)和瑞典AHAB公司生产的HAWKEYE系列。两个系列产品均具有4000Hz以上的激光器重复频率,其最大测深能力在清彻水域可达到50m,测深精度完全满足国际海道测量组织颁布的S-44标准。因此,两个系列产品在国际上占有绝对的市场份额。

  • 2022-03-04
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地理信息技术在防灾减灾中的应用

遥感技术的监测结果是通过遥感影像反映的。遥感影像有黑白和彩色之分,黑白影像是根据物体的灰度差异呈现的,一般建筑物颜色较浅,草地和森林的颜色较深;彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征,符合人的认知习惯。

  • 2022-03-04
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高光谱遥感技术在林业中的应用

高光谱遥感是高光谱分辨率的简称,指利用很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取相关数据。高光谱遥感技术是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域获取许多及其窄且连续的图像数据的技术。这种全新的遥感前沿技术于20世纪末迅速发展,成为现阶段人们获取地球表面信息的一种主要手段。由于高光谱遥感的空间分辨率和光谱分辨率均高于常规遥感,且波段多而窄,是 对常规遥感技术的继承、发展与创新。尤其是在林业中的应用越来越广泛,不仅能够估测各种植物化学成分,对植物进行生态学评价,还能极大提高森林树种的分类与识别的精度,因此得到了世界各界人士的广泛重视。

  • 2022-03-03
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海洋可控源电磁探测系统概述

随着我国的科学技术和经济快速发展,物质财富极大丰富和精神境界极大提高。但是还有许多重大能源问题威胁着人类的生存和发展,人类赖以生存的陆地资源逐渐消耗殆尽,海洋资源开发和利用越来受到重视,我国拥有18000km的海岸线,470多万km2的边海和内海水域面积。人们对海洋资源认识和开发严重不足,海底还蕴藏着大量的矿产资源,如石油、天然气、可燃冰、铁、铜和锰结核等,这些大量矿产资源能极大地满足人们对矿产的需求。

  • 2022-03-02
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低空无人机视频影像可量测立体模型构建技术

随着无人机的广泛应用,各种影像和视频影像的获取更加方便和及时,但影像的及时处理和初步定位显得越来越重要[1]。特别是近几年来无人机监控技术的发展,以及视频流传输技术的逐步成熟,利用电动无人机搭载小型摄像头获取视频数据用于应急救灾成为可能[2]。在测绘领域,特别是在应急测绘条件下,为满足特殊的需要,比如获取全景图,构建立体像对,构建可量测立体模型,只获取视频影像是不够的。因此开展关键帧的自动抓取并进行光束空中三角测量放实现立体量测具有重要的研究意义。

  • 2022-03-02
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联邦学习的技术挑战和应用展望

联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。

  • 2022-03-01
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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