姜晓鹏
- 作品数：7 被引量：26H指数：4
- 供职机构：中国科学院烟台海岸带研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金俄罗斯基础研究基金更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于无人机的海滨景区绿潮监测被引量：4
- 2018年
- 基于无人机航拍数据,利用四种颜色指数,结合无人机RGB影像对海阳市海滨景区绿潮进行特征统计和监测识别,验证不同空间位置绿潮的适宜监测指数。结果表明:海滨景区G波段高于其他波段的特征使其可以利用颜色指数进行监测;对于不同位置的绿潮灾害,NGBDI指数较适用于海滨景区漂浮绿潮的监测,而GLI指数则更适用于海滨景区海滩绿潮的监测。
- 徐福祥高志强高志强宁吉才宁吉才姜晓鹏
- 关键词：绿潮无人机
- 基于GOCI的2017年南黄海浒苔演变遥感分析被引量：8
- 2018年
- 本文应用GOCI高时间分辨率遥感影像,提取浒苔敏感波段并构建合适的评价指标,对NDVI、IGAG、KOSC绿潮主流算法探测能力进行比较,结合目视解译和阈值分割法,对2017年南黄海浒苔信息进行提取并进行演变特征分析。结果表明:NDVI算法的探测能力和稳定性显著优于其他两种, GOCI影像7、8近红外波段的选择对浒苔提取结果存在一定影响,最优为7、5波段组合; 2017年浒苔总体经历了"出现-发展-暴发-衰退-消亡"五个阶段,持续时间约为68d,影像中浒苔最早出现在5月13日的盐城外海海域,最后出现在7月12日,最大覆盖面积出现在6月4日,为2363.12km2,在风、流场共同作用下,先向北移动,后在6月下旬沿山东半岛南侧转向东北,前锋位置最终停滞于青岛-烟台-威海一线并逐渐消亡。其发展规律与运移路径与往年相似,但持续时间与暴发时期最大覆盖面积显著少于往年, GOCI影像高时间分辨率的优势使浒苔灾害的逐小时动态监测成为可能。
- 宋德彬高志强徐福祥艾金泉宁吉才宁吉才姜晓鹏
- 关键词：GOCI浒苔南黄海遥感
- 基于无人机多光谱影像的海滨景区浒苔信息提取研究被引量：6
- 2020年
- 2007年以来,黄海绿潮(浒苔)灾害连年大规模暴发,对山东半岛近岸海域生态环境造成严重影响,大量靠岸浒苔若处置不及时会腐烂发臭,严重影响海滨景区旅游业及附近居民健康。为了提高绿潮灾害重点区域遥感监测的精度、提升靠岸浒苔预警的准确性和浒苔清理的工作效率,本研究利用无人机航拍的高精度影像对乳山市银滩海滨景区绿潮灾害进行监测,结合地物光谱仪实地测量浒苔和岸边植被的光谱特征,通过四种植被指数对浒苔和岸边植被进行光谱分析和识别对比,验证不同植被指数下浒苔和岸边植被的提取情况,并基于提取方法对靠岸浒苔生物量进行估算。研究表明:在红边波段,浒苔和岸边植被具有明显的可区分性,使其可以利用MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index)、NDVIredge、SRredge、MSRredge四种植被指数与岸边植被进行区分,MTCI区分提取效果最好,精度可达91.3%,其次是SRredge、NDVIredge、MSRredge,提取精度分别为85.3%,83.8%,81.2%;利用MTCI指数建立的生物量估算模型,估算的300 m研究区内靠岸浒苔约600 t,为海滨景区绿潮灾害动态监测及清理工作提供有效方法。
- 李冬雪高志强尚伟涛姜晓鹏姜晓鹏张媛媛
- 关键词：浒苔无人机植被指数生物量
- 1987-2017年莱州湾沿岸土地利用变化及其对海岸线变化的影响被引量：4
- 2021年
- [目的]阐释莱州湾沿岸土地利用变化及其对海岸线的影响,为政府以及相关部门在进行海岸线规划提供土地利用方面的数据支撑。[方法]提取莱州湾近岸1987-2017年的土地利用变化信息以及海岸线空间分布,计算土地利用程度指数,随后利用DSAS计算相邻时相海岸线各段的变化速率,通过ArcGIS软件的叠加分析工具,得到影响各个时相海岸线变化速率和海岸线长度的信息。[结果]①1987-2017年,水产养殖用地、盐场用地以及建设用地面积逐渐增加;内陆水体面积总体呈增加趋势;裸地呈减少趋势;草地和耕地则先增加后减少;林地变化不明显。②土地利用程度逐渐变强,土地利用程度强等级由零散点分布变为集中面状分布。③土地利用以围填海的形式影响海岸线的变化速率。莱州湾内部的围海和人工填海使得岸线向海推进。黄河泥沙淤积填海使得黄河三角洲处的岸线向海推进,而该处岸线的背海移动则主要受到海水影响。[结论]莱州湾沿岸土地利用变化明显,土地利用程度逐年变强。土地利用以围填海的形式影响海岸线的变化速率,使得海岸线既有向海推进又有背海移动。裸地和水产养殖用地为1987-2005年影响海岸线长度的主导因素,建设用地和裸地为2005-2017年影响海岸线长度的主导因素。
- 王志成高志强高志强姜晓鹏
- 关键词：土地利用变化土地利用程度围填海
- 基于船载无人机的绿潮漂移速度估算与分析被引量：4
- 2021年
- 无人机遥感具有应用灵活、不受云层干扰以及时空分辨率高的显著优势。为探索无人机在海洋灾害监测中的应用,本文以科考船为起降平台,首次基于无人机获取的双时相绿潮正射影像,开展了黄海绿潮漂移速度的估算研究。同时对比了卫星影像提取的速度结果,并探讨了风与潮流对海上绿潮漂移的驱动。研究发现:(1)可见光波段的漂浮藻类指数能高精度地提取无人机可见光影像中的绿潮(kappa系数=0.95);(2)无人机遥感估算3个站位的绿潮漂移速率为0.26~0.44 m/s,漂移方向在1天之内变化明显;(3)绿潮短时间内的漂移受到风与潮流的共同影响,漂移方向与M_(2)分潮的潮流方向基本一致,位于风向右侧1°~62°。基于船载的无人机航测,能高精度地估算绿潮漂移速度,为精细化的绿潮灾害预警与防控提供技术支撑。
- 姜晓鹏姜晓鹏高志强吴晓青王跃启
- 关键词：无人机遥感绿潮漂移速度
- 基于无人机遥感的黄海绿潮搁浅生物量估算被引量：2
- 2021年
- 浒苔在近岸搁浅后会破坏海岸景观,干扰水上运动,给滨海旅游业造成严重影响。本文使用无人机搭载的多光谱和可见光传感器对山东半岛的海阳、乳山和文登的三个海滩搁浅的浒苔进行航拍监测,并结合地物光谱测量数据,分别选择归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)和虚拟基线高度浮藻指数(VB-FAH)对海滩搁浅浒苔与岸边植被及非植被(海水、沙滩)进行识别评估,并分别估算了三个研究区搁浅浒苔的生物量。研究结果表明:NDVI可以识别植被和非植被,但无法区分潮间带上部和潮间带下部分布的浒苔;DVI和VB-FAH对植被和非植被的区分度不高,但对不同分布的搁浅浒苔具有一定的区分度,其中,DVI对潮间带上部和潮间带下部分布浒苔的识别能力优于VB-FAH。因此,通过对岸边植被进行腌膜,利用DVI构建海滩搁浅浒苔生物量估算模型,实现了海滩搁浅浒苔生物量的估算。海阳、乳山和文登三个海滩搁浅浒苔的生物量分别为1468 t、745 t和5034 t,本文提出的方法可以为搁浅浒苔的清理和资源合理分配提供技术支持。
- 尚伟涛高志强姜晓鹏姜晓鹏郭少方
- 关键词：无人机遥感绿潮多光谱
- 海上油膜及浒苔的遥感提取被引量：1
- 2016年
- 【目的】为给海上污染物的清除提供技术支持,应用Radarsat-2全极化数据和均值阈值法对海上油膜及浒苔的提取进行研究。【方法】利用图像分割求取后向散射系数(NRCS)均值d,并用d除以重采样(10*10)平均值得比值t,再根据t值选取得到油膜或浒苔的最小阈值,从而快速识别油膜或浒苔(悬浮与漂浮)面积。【结果】该方法提取油膜所得结果好于熵方法;提取悬浮及漂浮浒苔结果与熵方法、平均Alpha角方法所得结果吻合。【结论】该方法对海上油膜和浒苔的提取有效。
- 过杰尚伟涛姜晓鹏刘欣过爽
- 关键词：油膜浒苔
