Algorithms for detecting high-gradient areas of the great oceans has increased biological productivity
- Pages
- 169-173
Abstract
The question of the application of remote sensing data to choose areas of the great oceans with increased biological productivity is considered. Submitted algorithm allows sharing this areas in accordance with the data of fisheries statistics. The method of minimum curvature in tension for the solution of problems of gridding data to required grid is considered.
Reference
1. Захаров Л. А. Введение в промысловую океанологию : учеб. пособие. Ка-
лининград, 1998.
2. Полищук И. А., Бурыкин С. Н., Архипов В. И. и др. Автоматизированная система мониторинга океанических условий в отдаленных районах промысла с использованием спутникового зондирования поверхности океана // Вопросы промысловой океанологии. М., 2009. Вып. 6, № 2. С. 173—182.
3. Сирота А. М., Лебедев С. А., Тимохин Е. Н. и др. Использование спутниковой альтиметрии для диагноза промыслово-океанологических условий в Атлантическом и юго-восточной части Тихого океанов. Калининград, 2004.
4. Архипов В. И., Полищук И. А., Бурыкин С. Н. и др. Технология прогнозирования пространственного распределения геофизических параметров // Материалы XV конференции по промысловой океанологии, посвященной 150-летию со дня рождения академика Н. М. Книповича (Светлогорск, Калининградская обл.). Калининград, 2011. С. 188—189.
5. Архипов В. И., Бурыкин С. Н., Маслянкин Г. Е. и др. Автоматизация определения вероятного распределения промысловых рыб на основе комплексного анализа и прогноза параметров // Материалы XIII Международной научно-технической конференции «Современные методы и средства океанологических исследований» (МСОИ-2013). М., 2013. Т. 2. С. 181—184.
6. Smith W. H. F., Wessel P. Gridding with continuous curvature splines in tension// Geophysics. 1990. Vol. 55, No. 3. P. 293—305.