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基于机器学习的内孤立波遥感探测研究综述

孟俊敏 龙瑞 孙丽娜 张昊 曹泽祥

数字海洋与水下攻防2024,Vol.7Issue(1):2-8,7.
数字海洋与水下攻防2024,Vol.7Issue(1):2-8,7.DOI:10.19838/j.issn.2096-5753.2024.07.001

基于机器学习的内孤立波遥感探测研究综述

A Review on Remote Sensing of Internal Solitary Waves Based on Machine Learning

孟俊敏 1龙瑞 2孙丽娜 1张昊 2曹泽祥3

作者信息

  • 1. 自然资源部海洋遥测技术创新中心,山东 青岛 266061||自然资源部第一海洋研究所,山东 青岛 266061
  • 2. 自然资源部海洋遥测技术创新中心,山东 青岛 266061||自然资源部第一海洋研究所,山东 青岛 266061||中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院,山东 青岛 266580
  • 3. 自然资源部海洋遥测技术创新中心,山东 青岛 266061||自然资源部第一海洋研究所,山东 青岛 266061||中国海洋大学 物理与光电工程学院,山东 青岛 266100
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摘要

Abstract

Oceanic internal solitary waves are widely distributed within the stratified layers of seawater,playing a crucial role in the transfer of material energy and oceanic circulation.They also have an important impact on ocean engineering construction and ship navigation safety.Machine learning technology utilizes data to train models,enabling computers to possess the capability of learning and improving performance,and is widely used in areas such as image detection,segmentation and prediction.This paper discusses the application of machine learning in internal solitary detection and recognition,parameter inversion and propagation prediction,and points out current research issues,such as insufficient research on internal solitary wave datasets and specialized algorithm.Finally,the future development trend of machine learning in internal solitary waves is analyzed.

关键词

内孤立波/遥感图像/人工智能/机器学习/深度学习

Key words

internal solitary wave/remote sensing image/artificial intelligence/machine learning/deep learning

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

孟俊敏,龙瑞,孙丽娜,张昊,曹泽祥..基于机器学习的内孤立波遥感探测研究综述[J].数字海洋与水下攻防,2024,7(1):2-8,7.

基金项目

国家自然科学基金项目"低空远距离条件下海态与目标一体化雷达探测理论与方法"(U2006207) (U2006207)

"基于实验和立体观测的内孤立波光学遥感图像不可视条件参数阈值确定"(42006164). (42006164)

数字海洋与水下攻防

2096-5753

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