海面专题

“华为杯”第十五届中国研究生数学建模竞赛-C题:基于卫星高度计海面高度异常资料获取潮汐调和常数的方法及应用(续)

目录 4. 问题二的求解 4.1. TP 卫星轨道的分离与提取 4.2. 单个轨道上正压潮与内潮的分离算法 4.3. 正压潮和内潮分离过程中,最优多项式次数的确定 4.4. 南海所有轨道上,正压潮与内潮的分离结果及其分析 5. 问题三的求解 5.1. 数据插值法 5.2. 车贝雪夫多项式拟合法 5.3. 伴随同化方法 6. 模型的总结与预评 7. 参考文献 本文篇幅较长,分为上下两篇,上篇详见

NASA数据集——SARAL 近实时增值业务地球物理数据记录海面高度异常

SARAL Near-Real-Time Value-added Operational Geophysical Data Record Sea Surface Height Anomaly SARAL 近实时增值业务地球物理数据记录海面高度异常 简介 2020 年 3 月 18 日至今 ALTIKA_SARAL_L2_OST_XOGDR 这些数据是近实时(NRT)(测量后7-9小时内)

基于YOLOv8的海面石油泄露检测实例分割完整含数据集

需要收集包含海面石油泄漏的图像数据集,并进行标注以指示泄漏区域。接下来,可以使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow,基于YOLO(You Only Look Once)系列的目标检测模型结构,进行训练。YOLO系列的模型具有快速、高效的特点,适合处理海面上的大面积图像,并能够快速识别石油泄漏的位置。 在训练过程中,需要使用适当的损失函数和优化器来确保模型能够准确地检测和分割石

DeepLabV3+实现sar影像海面溢油区识别

今天我们分享DeepLabV3+的sai影像水体提取。 数据集 本次使用的数据集是Deep-SAR Oil Spill (SOS) dataset。该数据集由中国地质大学的朱祺琪团队制作并共享。该数据集包含墨西哥湾溢油区域和波斯湾溢油区域,分别获取于ALOS 和Sentinel-1A卫星。由ECHO研究组搜集制作,是溢油与非溢油的像素级数据集。其中来自墨西哥溢油区域的 3101 张样本用于模型训

【PIE-Engine 数据资源】全球海面温度产品

文章目录 一、 简介二、描述三、波段四、示例代码参考资料 一、 简介 数据名称全球海面温度产品时间范围2002年- 2018年空间范围全球数据来源毛克彪教授团队代码片段var images = pie.lmageCollection(“CAAS/SSTG”) 二、描述 全球海面温度产品是 2002-2019 年的全球海面温度数据,以摄氏度为单位,时间分辨率为月,空间分辨率