第1章 海洋大数据的历史沿革 1
1.1 传统海洋数据 2
1.1.1 地理大发现 2
1.1.2 航海的需要 7
1.2 从传统海洋数据到海洋大数据 9
1.2.1 海洋经济的发展促进海洋大数据的产生 9
1.2.2 海洋灾害的防治促进海洋大数据的产生 17
1.3 海洋大数据发展现状 24
1.3.1 海洋大数据萌芽 24
1.3.2 海洋大数据国际现状 28
1.3.3 海洋大数据国内现状 32
参考文献 34
第2章 海洋大数据获取与特征 37
2.1 海洋大数据的获取 38
2.1.1 空基监测平台海洋数据的获取 38
2.1.2 陆基监测平台海洋数据的获取 42
2.1.3 海底监测平台海洋数据的获取 53
2.1.4 历史海洋数据 56
2.1.5 社会经济数据的收集与归档 57
2.2 海洋数据的特征 57
2.2.1 海洋数据的海量性 57
2.2.2 海洋数据的多类性 58
参考文献 62
第3章 海洋大数据分类 65
3.1 被动产生的海洋大数据 66
3.1.1 海域使用管理数据 66
3.1.2 海洋环境管理数据 70
3.1.3 海岸带综合管理数据 71
3.2 主动产生的海洋大数据 72
参考文献 76
第4章 面向海洋大数据应用的关键技术研究 79
4.1 海洋大数据的存储 80
4.1.1 云计算技术 81
4.1.2 海洋大数据专有云平台 82
4.1.3 海洋大数据存储模型 83
4.2 海洋大数据分析挖掘 85
4.2.1 时间序列相似性分析 85
4.2.2 时间序列预测 89
4.2.3 时空聚类 93
4.2.4 时空异常检测 94
4.2.5 监督分类与非监督分类分析 96
4.3 海洋大数据的质量控制 96
4.3.1 海洋大数据的生命周期 96
4.3.2 海洋大数据的质量要素 97
4.3.3 面向多模态海洋大数据的模糊质量评估模型研究 98
4.4 海洋大数据的安全 104
4.4.1 海洋大数据安全的必要性 104
4.4.2 海洋大数据的安全需求 105
4.4.3 海洋大数据面临的安全挑战 108
4.4.4 海洋大数据安全的关键技术 112
参考文献 113
第5章 海洋大数据在上海风暴潮灾害辅助决策系统中的应用 117
5.1 云计算平台下海洋大数据应用框架 118
5.1.1 基于Spark的云计算平台 118
5.1.2 上海风暴潮数据应用框架 121
5.2 上海风暴潮灾难预报分析 123
5.2.1 基于统计模型的风暴潮时空分析 123
5.2.2 基于统计分析的灾害危险性分析 124
5.2.3 城市风暴潮灾情水动力模型建立 126
5.3 上海风暴潮灾害评价 131
5.3.1 指标体系 131
5.3.2 单因素评估 134
5.3.3 多因素评估 136
5.3.4 案例 139
5.4 上海风暴潮灾害辅助决策系统 141
5.4.1 风暴潮灾害中的最短撤离路径快速生成方法 141
5.4.2 救援路线中的并行搜救算法 143
5.4.3 案例 146
5.5 三维可视化技术在风暴潮灾害中的应用 148
5.5.1 海量地形数据的处理策略 148
5.5.2 三维绘制引擎 149
5.5 地形渲染 150
5.5.4 三维渲染性能优化 152
5.5.5 分层层次细节 153
5.5.6 案例 154
参考文献 157
第6章 基于海洋遥感大数据的海洋溢油监测研究 159
6.1 海洋溢油监测的研究背景 160
6.1.1 海洋溢油的危害 160
6.1.5 海洋溢油的变化及归宿 162
6.1.3 遥感技术在溢油监测中的应用 163
6.2 面向遥感影像的海洋溢油分析与处理 165
6.2.1 基于遥感影像的溢油特征分析 166
6.2.2 基于遥感影像的溢油监测技术 171
6.3 面向云计算环境的海洋溢油监测技术研究 174
6.3.1 海量遥感影像的高效存储 174
6.3.2 海量遥感影像的快速处理技术 176
6.6.3 云计算环境下海洋溢油快速监测应用 177
参考文献 182
第7章 海洋大数据的发展趋势 185
7.1 海洋大数据处理技术展望 186
7.1.1 混合类型云存储平台 186
7.1.2 内存云计算 187
7.1.3 多要素一体化质量控制策略 187
7.1.4 覆盖数据全生命周期的海洋大数据安全方案 188
7.2 海洋大数据应用展望 188
7.1.1 海洋大数据对海洋防灾减灾的推动 188
7.1.2 海洋大数据对海洋经济发展的促进 190
参考文献 193