57、利用遥感影像进行水盐度评估的方法与挑战

利用遥感影像进行水盐度评估的方法与挑战

1. 数据来源

在水盐度评估中,可使用多种数据来源,主要包括卫星影像和实地测量数据。
- Landsat卫星影像
- Landsat 5 :每16天重复采集一次地球表面图像,采用全球参考系统 - 2(WRS - 2)路径/行系统收集数据。其TM影像有七个光谱波段,分辨率为30米,热红外波段(波段6)原始分辨率为120米,重采样后为30米。影像场景大小为106英里×114英里。
- Landsat 8 :2013年2月发射,同样16天重复采集一次,采集图像参考WRS - 2。其OLI传感器光谱波段与Landsat 7的ETM + 传感器类似,但新增了用于水资源和沿海区域探索的深蓝可见通道(波段1)和用于卷云识别的红外波段(波段9)。两个热红外波段(TIRS)最小分辨率为100米,但可提供30米的OLI数据。Landsat 8数据文件比Landsat 7更广泛,有11个不同波段,波段1 - 5用于计算盐度相关指数。
- SMOS卫星影像 :2009年发射,主要关注地球水循环和海洋环境信息。时间分辨率约为三天,空间分辨率为35公里,辐射分辨率为0.8 - 2.2K。可用于预测气候条件、土壤变化、盐度和其他海洋参数。
- SMAP卫星影像 :主要用于记录土壤湿度和水体与土壤的水相关属性。空间分辨率为1 - 3公里,数据范围从L1到L4,时间分辨率为49分钟,广泛用于评估海面盐度并结合实地数据进行验证。
- 实地测量数据 </

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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