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时序水色遥感图像融合与赤潮信息提取研究
作 者: 陈芸芝
导 师: 励惠国; 汪小钦
学 校: 福州大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 时序 水色遥感 图像融合 赤潮信息提取
分类号: TP751
类 型: 博士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
水色遥感数据凭借较高的光谱分辨率和时间分辨率,以及覆盖范围广等优势,在海洋生产力评估、海洋污染监测等领域中都得到了广泛应用。在多云多雨地区,水色遥感数据应用的一个最大的限制就是数据覆盖问题,而在信息提取方面,数据的时间动态信息尚未充分应用。论文面向赤潮信息提取的应用,通过研究时间序列水色遥感图像的融合方法,进行赤潮信息的提取与预测研究。主要研究内容和结论如下:(1)多传感器水色遥感图像处理与光谱分析。对多平台水色遥感图像进行预处理,包括地理校正、大气校正、参数反演、镶嵌等过程,建立了服务于时序水色遥感图像融合和赤潮信息提取的数据集。(2)水色遥感图像融合。对叶绿素浓度、叶绿素荧光高度、443nm和667nm波段遥感反射率的数据进行比较,结果表明同一天不同传感器数据一致性良好,在空间覆盖上形成互补。提出了自适应加权平均融合算法,并把其应用于叶绿素浓度和叶绿素荧光高度融合,该融合方法能减小融合像元与邻近像元的差异,提高图像的空间覆盖率和数据采样频率,并降低图像噪声。开展GSM01模型在遥感反射率图像融合中的应用研究,该模型能充分利用光谱的冗余信息,提高融合数据的置信度,但对图像噪声敏感。(3)基于时序水色遥感图像的赤潮信息提取研究。在分析赤潮光谱特征的基础上,利用统计分析和可视化分析方法,对赤潮典型案例进行分析。发展了综合应用叶绿素浓度及差值、叶绿素荧光高度、MRI、离水反射率以及海表温度等综合特征进行赤潮信息的提取方法,并提出了简单可行的阈值确定方案。通过可视化分析方法,迅速获取参数信息在时间和空间上的变化拐点,提高赤潮监测的精度和效率。(4)赤潮信息提取技术在赤潮预报中的应用。利用融合的时序水色遥感图像和赤潮信息提取技术,以2010年福建省沿海数据为例,提取赤潮发生前期的水色异常信息,开展其在赤潮预报中的应用研究。结果表明赤潮发生前期的水色异常信息特别是叶绿素浓度和荧光高度的时空异常可作为赤潮预报的重要依据。(5)赤潮信息处理原型系统开发。基于赤潮信息提取的关键技术,构建赤潮信息处理系统,包括图像融合、赤潮光谱信息增强和时间序列数据分析等主要模块,为利用多源时序水色遥感数据进行赤潮预报提供了一个良好的平台。
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全文目录
中文摘要 4-5 Abstract 5-13 第一章 引言 13-31 1.1 研究意义 13-14 1.2 国内外相关研究综述 14-21 1.2.1 水色遥感图像融合研究进展 14-16 1.2.2 赤潮遥感研究进展 16-21 1.3 研究目标与内容 21 1.4 研究技术路线 21-28 1.4.1 研究区域 23-25 1.4.2 数据源 25-28 1.5 论文章节安排 28-31 第二章 水色遥感图像预处理 31-45 2.1 水色遥感图像的地理校正 31-35 2.1.1 MODIS数据预处理 31-33 2.1.2 SeaWiFS数据预处理 33-34 2.1.3 MERIS数据预处理 34-35 2.2 水色遥感图像的大气校正 35-40 2.3 遥感参数反演 40-42 2.4 数据投影与拼接 42-43 2.5 小结 43-45 第三章 水色遥感图像融合 45-79 3.1 水色遥感数据融合过程 45-46 3.2 水色遥感图像一致性比较 46-60 3.2.1 叶绿素浓度图像一致性比较 47-53 3.2.2 叶绿素荧光高度图像一致性比较 53-55 3.2.3 遥感反射率图像一致性比较 55-60 3.3 自适应加权平均法的提出 60-68 3.3.1 数据源权值的自适应计算 60 3.3.2 加权平均方法的自适应选择及应用 60-63 3.3.3 自适应加权平均法的扩展应用 63-68 3.4 生物光学方法融合应用 68-76 3.4.1 生物光学模型GSM01 模型介绍 68-74 3.4.2 GSM01 在数据融合中的应用 74-76 3.5 融合前后时序水色数据采样频率对比 76-77 3.6 小结 77-79 第四章 赤潮信息的提取 79-109 4.1 赤潮信息提取的依据 79-88 4.1.1 赤潮暴发在遥感图像上的体现 79-84 4.1.2 赤潮暴发的外因 84-88 4.2 统计法提取赤潮 88-101 4.2.1 叶绿素浓度异常法 88-92 4.2.2 叶绿素浓度差值异常法 92-95 4.2.3 综合其它信息 95-101 4.3 可视化分析法提取赤潮 101-107 4.4 小结 107-109 第五章 赤潮信息提取技术的应用及系统构建 109-121 5.1 赤潮信息提取技术应用 109-113 5.2 赤潮信息处理系统构建 113-119 5.2.1 基本模块 114-115 5.2.2 信息增强模块 115-116 5.2.3 时间序列数据分析模块 116-118 5.2.4 系统其它说明 118-119 5.3 小结 119-121 第六章 结论与展望 121-123 6.1 主要工作总结 121-122 6.2 创新点 122 6.3 不足与展望 122-123 参考文献 123-129 致谢 129-131 个人简历 131-133 在读期间已发表和录用的论文 133 参与的科研项目及成果 133-134
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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