达优高科 一、海洋底栖生物的海洋底栖动物？
在海洋生态系统中，底栖生物分别处于不同的营养层次。底栖植物为生产者，处于食物链的第一级。植食性底栖动物，有的(如藻虾、鲍)以大型藻类为食；有的（如双壳类、毛虾、桡足类等）以浮游植物或有机碎屑为食，在食物链中处于第二级。许多肉食性底栖种类（如螺类和许多虾、蟹）以植食性浮游动物和底栖动物为食，属于食物链的第三级。有些底栖动物是人类食用的对象（如经济虾、蟹、贝类和一些底栖鱼）；有些种类（如小型虾、蟹、贝类、多毛类）是鱼类及其他动物捕食的对象。因此，阐明底栖生物的数量变动规律及其与海洋生物生产力和资源的关系，对水产生产的发展有重要意义。彼得松为搞清丹麦近海鲽类和鳕类资源的变动规律，估算海域生产力，计算了大叶藻（第一级生产）到双壳类、多毛类和其他底栖动物（第二级生产）的产量，以后或直接到鲽类（第三级生产），或经过掠食性甲壳类、腹足类和环虫（第三级生产）到鳕类(第四级生产)；或经过小型鱼类（第三级生产）到鳕类（第四级生产）的生产量。他指出该海域若每年生产大叶藻2400万吨（实际产量为此数的2倍），则可生产植食性底栖动物500万吨。其中5万吨植食性底栖动物可生产鲽类5000吨;50万吨植食性底栖动物可生产掠食性甲壳类和腹足类等 5万吨；10万吨植食性底栖动物可生产小鱼 1万吨；小鱼和掠食性甲壳类、多足类共6万吨为鳕类所食,生产鳕6000吨。他估算出各食物链层次之间的饵料转换率约为1/10，与目前研究得出的转换率大体相同。底栖生物生物量的资料表明：大陆架浅海区，尤其是深底约在50米内的近岸带，底栖生物现存量和生产力最高,密度也最大。在大陆架以外的海域,其生物量和密度随深度的增加而显著减少;在大陆架范围内,则随纬度的降低而减少。高纬度海区生物量较高,密度较大,但生物的种数较少，生命周期一般较长，生长速度也慢,往往几年才能长成。在低纬底的热带海域，生物量和密度都较低,但种数较多，生命周期较短,一年或几个月即可长成。在北温带和寒带浅海，每平方米海底的生物量有几十克或几百克(暖温带的黄海、渤海平均为34米/米)，甚至可超过1000或数千克。但在热带海域一般每平方米海底的生物量仅有几克到十多克(南海北部平均约10克/米)。在大陆架以外的深海带，底栖生物数量显著降低，到大洋深渊底一般每平方米只有1克或不到1克。..津克维奇等学者对世界海洋中底栖生物现存总量估算为66亿吨；有人则估计为96亿吨。
二、什么是海洋底栖生物？
海洋中几乎到处都有生物，但不同的环境，生物群落的种类组成和结构，以及各种群数量、个体大小、形态、生理生化特性等都很不同。海洋生物分布的格局是与海洋环境相互作用、协调进化的。一般常按生活方式将海洋生物分为浮游生物、游泳动物和底栖生物3类。 底栖生物 生活在海洋水域底部和不能长时间在水中游动的各种生物，包括底栖植物(几乎全部大型藻类和红树等种子植物)，底栖动物(海绵、腔肠、环节、线形、软件、甲壳、棘皮、脊椎等门类均有底栖种)。底栖生物按其与底质的关系，又可区分为底上、底内和底游3大生活类型；在岸边还存在潮间带生物。
三、海洋遥感的特点？
原理：海洋不断地向周围辐射电磁波能量，同时，海面还会反射（或散射）太阳和人造辐射源（如雷达）照射其上的电磁波能量,利用专门设计的传感器,把这些能量接收、记录下来,再经过传输、加工和处理,就可以得到海洋的图象或数据资料。
特点：
①具有同步、大范围、实时获取资料的能力，观测频率高。这样可把大尺度海洋现象记录下来，并能进行动态观测和海况预报。
②测量精度和资料的空间分辨能力应达到定量分析的要求。
③具备全天时(昼夜)、全天候工作能力和穿云透雾的能力。
④具有一定的透视海水能力，以便取得海水较深部的信息。
四、海洋遥感专家都有谁？
海洋遥感专家是一群研究如何利用遥感技术来获取海洋数据并分析海洋动态的科学家。他们通常是海洋学、地球科学、遥感技术等领域的专家。
其中一些专家包括：
1. 陆祥义：中国海洋大学海洋遥感与减灾研究院副院长、中国科学院院士，曾获“国家杰出青年基金”等多项荣誉。
2. Jared K. Entin：美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的海洋遥感科学家，致力于使用遥感技术监测全球海洋洋流、海溢油等能够对人类造成威胁的事件。
3. 杨进东：国家海洋遥感应用中心主任，长期从事海洋遥感科学研究和相关应用，是中国海洋遥感领域的知名专家。
4. Robert H. Weisberg：美国佛罗里达大学海洋与大气科学系教授，致力于使用遥感技术和数值模型预测和监测海洋环境。
5. Craig Donlon：欧空局海洋-气象-土地交互遥感技术领域的专家，负责多项国际级大型科学计划，如欧洲气候变化倡议（Climate Change Initiative）。
五、为什么大气遥感和海洋遥感比较成熟？
海洋水色观测的是海洋表面反射回的向上散射可见光谱，该辐射与水体光学特性以及水体中各种要素的光学特性密切相关，而由于海洋水色信号比较微弱，大气对水色遥感信息的影响十分严重。
通常情况下，可见光波段的大气分子及气溶胶的后向散射占了传感器接收辐射量的80%以上。
相比之下，陆地遥感信号较强收大气的影响相对较弱，所以在大气辐射校正的处理上较少，在一定范围内，从地理相关性的观点上认为大气的辐射程度是相同的，除非是云雨天气，否则其影响一般低于30%。
六、海洋遥感硕士就业前景？
海洋遥感专业前景非常广阔。
目前遥感技术已应用于海洋学各分支学科的各个方面。海洋遥感技术的应用，使得内波、中尺度涡、大洋潮汐、极地海冰观测、海－气相互作用等的研究取得了新的进展。如气象卫星红外图象，直接记录了海面温度的分布，海流和中尺度涡漩的边界在红外图象上非常清晰。利用这种图象可直接测量出这些海洋现象的位置和水平尺度，进行时间系列分析和动力学研究。
但是，某些传感器的测量精度和空间分辨力还不能满足需要，很难做到定量测量；有的遥感资料不够直观，分析解译难度很大；传感器主要利用电磁波传递信息，穿透海水的能力较弱，很难直接获得海洋次表层以下的信息。
海洋遥感专业就业方向
本专业学生毕业后可在水产、饲料、鱼药、生物技术等相关行业从事生产、经营管理、技术开发与推广等工作。
七、卫星海洋遥感的组成？
卫星海洋遥感，或称空间海洋学，是利用电磁波与大气和海洋的相互作用原理，从卫星平台观测和研究海洋的分支学科。它属于多学科交叉的新兴学科，其内容涉及物理学、海洋性和信息学科，并与空间技术、光电子技术、微波技术、计算机技术、通讯技术密切相关。卫星海洋遥感是20世纪后期海洋科学驱动的重大进展的关键技术之一。
八、海洋遥感专家有几个？
潘德炉院士、滕惠忠、黄韦艮、丘仲锋4个。
潘德炉，1945年出生，中国工程院院士，国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋动力环境学国家重点实验室遥感领域研究员、海洋遥感专家。
作为国家多个卫星地面应用组和需求论证组专家，滕惠忠致力于新质卫星论证和海洋遥感探测应用。
作为国家早期公派的留学生，黄韦艮下定决心，要用毕生所学助推我国 海洋遥感 事业腾飞。
卫星海洋遥感研究专家“丘仲锋”-蔚星公司南京研究院院长，入选南京市“创新型企业家”。
九、遥感模式识别
遥感模式识别: 概念、应用与发展
遥感模式识别是遥感技术的重要应用领域之一，它通过分析遥感图像中的特征，利用计算机算法和模型来实现对图像中目标对象的自动识别与分类。在近年来，随着遥感技术的不断发展和智能算法的提升，遥感模式识别在许多领域中得到了广泛应用。
遥感图像是通过遥感卫星或飞机等载体获取的地球表面的图像数据。这些图像数据以其高分辨率、多光谱特征等优势，成为了许多领域研究的重要数据来源。然而，由于遥感图像数据的特殊性，仅凭人眼判断和分析往往无法满足大规模的目标识别与分类需求，因此遥感模式识别技术的出现填补了这一空白。
遥感模式识别的核心任务是将遥感图像中的目标对象划分为不同的类别，例如土地利用/覆盖分类、植被类型分类、水体提取等。为了实现自动化的识别和分类，研究者们提出了各种不同的遥感模式识别算法和方法，例如基于统计的方法、机器学习方法、深度学习方法等。
基于统计的遥感模式识别方法依赖于对遥感图像中的像元进行统计分析来实现分类。常用的统计特征包括均值、方差、偏度、峰度等。这种方法简单易懂，适用于一些较为简单的分类任务，但对于复杂的遥感图像，效果较差。
机器学习方法是目前遥感模式识别中最为常用的方法之一。它采用了一系列的特征提取和模型训练的步骤，通过学习样本数据的特征分布来实现识别和分类。常用的机器学习算法有支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、人工神经网络(ANN)等。这些算法在遥感图像分类任务中具有良好的效果，然而，对于大规模的遥感图像数据集，机器学习算法的计算复杂度较高，也面临着训练样本不足的问题。
近年来，随着深度学习方法的崛起，它也被引入到遥感模式识别中。深度学习模型通过多层的神经网络结构来实现特征的自动提取和学习，不需要手工设计特征，大大降低了人工干预的需求。常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度置信网络(DBN)等。这些模型在遥感模式识别任务中表现出了强大的潜力和优势。
除了上述方法，遥感模式识别还涉及到许多其他关键技术，例如特征选择、维度约减、分类器融合等。这些技术在提高遥感图像识别和分类准确性的同时，也在一定程度上缓解了遥感图像数据的高维问题和样本不平衡问题。
遥感模式识别技术的应用领域广泛，包括农业、林业、环境保护、城市规划等。在农业领域，遥感模式识别可以实现农作物种植面积的监测与估计，提供农作物的生长状态和产量预测等信息，为农业生产提供科学依据。在林业领域，遥感模式识别可以用于森林资源调查、森林类型分类等任务，为森林保护和管理提供数据支持。
在环境保护方面，遥感模式识别可以用于水体质量监测、土地污染监测等任务，实现对环境变化的实时监测和预警。在城市规划领域，遥感模式识别可以用于城市用地规划、土地承载力评估等任务，为城市的可持续发展提供参考。
总之，遥感模式识别作为遥感技术的重要应用之一，在很多领域中发挥了重要的作用。随着遥感技术和智能算法的不断进步，相信遥感模式识别技术将在未来得到更广泛的应用和发展，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
十、遥感图像识别
遥感图像识别: 全新时代的技术突破
遥感图像识别是一项重要的技术，它正在改变我们对地球的认知和应用领域。随着科技的进步，遥感图像识别在农业、城市规划、环境保护等许多领域发挥着关键作用。本文将探讨遥感图像识别的原理、应用以及其在未来发展中的潜力。
什么是遥感图像识别？
遥感图像识别是利用遥感技术获取的图像来识别、分类和理解地物的过程。遥感技术通过航空或卫星获取大量的图像数据，这些数据包含了地表的各种信息。遥感图像识别则是对这些图像数据进行分析和解释，从而得到有效的地物分类结果。
遥感图像识别使用了多种算法和技术，如机器学习、人工智能等。它能够对图像中的地物进行识别和分类，包括植被、建筑、水体、道路等。这些分类结果可以为农业管理、城市规划、环境监测等提供有力的支持。
遥感图像识别的原理
遥感图像识别的原理是基于图像处理和分析。首先，遥感图像需要进行预处理，包括去除噪声、辐射校正和几何校正等。然后，图像被转化为数字数据，通过图像处理技术提取地物的特征。最后，通过机器学习算法对特征进行分类，得到地物的识别结果。
常用的遥感图像识别算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。这些算法能够根据不同的图像特征和样本数据进行自动分类和识别，提高了遥感图像识别的准确性和效率。
遥感图像识别的应用
遥感图像识别在各个领域都有广泛的应用。以下是一些具体的应用案例：
- 农业管理：通过遥感图像识别，农民和农业专家可以获取大范围的农田信息，包括植被生长情况、土壤湿度等。这些信息可以帮助农民优化灌溉计划、农药使用和作物种植等，提高农业生产效率。
- 城市规划：遥感图像识别可以提供城市发展规划所需的大量信息，如建筑物分布、道路网络等。这些信息可以帮助城市规划师制定合理的建设方案，优化城市交通布局、提升环境质量等。
- 环境监测：遥感图像识别能够监测水资源、森林覆盖和环境污染等情况。通过分析遥感图像，可以及时发现并采取对策，保护环境和生态系统。
遥感图像识别的未来发展
随着技术的不断进步和数据的不断积累，遥感图像识别在未来将发展出更加强大的功能和更广泛的应用领域。
首先，遥感图像识别将与大数据、云计算等技术相结合。通过整合大量的遥感数据和其他空间数据，可以实现更全面、更精确的地物分类和识别。
其次，遥感图像识别将在智能城市、自动驾驶等领域大显身手。通过实时分析和识别遥感图像，可以为智能交通、智能物流等提供重要的参考和支持。
此外，随着机器学习和人工智能的进步，遥感图像识别将变得更加智能化。未来，我们可以期待更快速、更准确的遥感图像识别算法和系统的开发。
结论
遥感图像识别作为一项关键技术，正在快速发展并广泛应用于农业管理、城市规划、环境保护等领域。通过遥感图像识别，我们可以更好地了解地球和环境，并为决策制定提供准确的数据分析。未来，随着技术进一步发展，遥感图像识别将会有更大的突破和贡献。
