摘要：EOS-MODIS是美国车家航空航天局（NASA）地球观测系统（EOS）计划的一个传感器。全名为中分辩率成像光谱仪——MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectro-radiometer）。它分别搭乘在美国新一代地球观测系统第一颗上午星（TERRA卫星）（1999年12月18日发射成功）和第一颗下午星（AQUA卫星）（2002年5月4日发射成功）上。它是美国地球观测系统第二阶段（第一代地球观测系统）开始的标志性代表作之一。它的主要任务是一日四次获取地球系统（主要包括大气、海洋、陆地）相关要素变化的数据。该系统设计了36个波段，250 m、500 m和1 000 m的空间分辩率，扫描带宽2 330 km，在资源、环境、生态、灾害监测和变化机理研究方面具有突出的优点。NASA制定了MODIS在世界范围内免费接收的数据政策，对MODIS相关的数据格式、数据接收、处理技术全部公开的技术政策。由于MODIS在数据质量和数据政策方面的特殊性，使之成为我国环境监测和相关科学研究不可多得的国际科学数据资源。在科技部863支持下，2000年11月中国气象局卫星气象中心研制出我国第一套EOS/MODIS接收系统，并投入业务运行。其技术通过中国气象局星地通公司成果转化成MODIS地面站产品。此后，中国长城工业总公司、中国气象局华云公司、信息产业部39所所办公司先后开发出MODIS地面站产品，美国海洋空间公司的MODIS地面站产品也进入中国市场。

摘要：随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。