眾所周知,我國(guó)擁有豐富的海洋資源,除了能夠滿足人們對(duì)海產(chǎn)品的基本需求之外,還為工業(yè)、旅游業(yè)的發(fā)展提供了有力的支持與保障,同時(shí)又是構(gòu)成我國(guó)物流運(yùn)輸體系的重要組成部分,扮演了重要的角色,發(fā)揮了不可替代的作用,是我國(guó)得天獨(dú)厚的自然資源優(yōu)勢(shì)。但是,在近些年來(lái),海洋中爆發(fā)了多次規(guī)模相對(duì)較大的滸苔災(zāi)害,每一次的持續(xù)周期相對(duì)較長(zhǎng),規(guī)模較大,造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,危及到青島等沿海城市的近海環(huán)境。由于滸苔在治理上需要大量的人力和物力,治理成本很高,因此如何盡早的發(fā)現(xiàn)和治理,減少經(jīng)濟(jì)損失成為現(xiàn)如今研究的一項(xiàng)重要課題。遙感技術(shù)由于成本低,監(jiān)測(cè)范圍廣等優(yōu)勢(shì)已成為滸苔災(zāi)害的重要監(jiān)測(cè)手段,本文基于遙感技術(shù)開(kāi)展對(duì)圖像中滸苔信息識(shí)別的研究,通過(guò)選取不同的遙感圖像識(shí)別方法,發(fā)現(xiàn)雙波段比值法與增強(qiáng)型植被指數(shù)法在識(shí)別滸苔圖像上效果比較好,達(dá)到了識(shí)別滸苔圖像信息的目的。單波段閾值法的識(shí)別效果相對(duì)較差,增強(qiáng)型植被指數(shù)法對(duì)比歸一化植被指數(shù)法實(shí)現(xiàn)了增強(qiáng)植被信息的效果。由于現(xiàn)如今在滸苔災(zāi)害的監(jiān)測(cè)上多種方法相結(jié)合的研究相對(duì)較少,且遙感圖像通常數(shù)據(jù)量較大,存在大部分無(wú)關(guān)的背景區(qū)域,而閾值分割技術(shù)能夠?qū)D像中的特征提取出來(lái),所以本文引入圖... 

【文章來(lái)源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)域圖

輻射

大氣

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圖像閾值分割的滸苔圖像提取[J]. 張日升,原明亭,丁軍航,官晟,孟憲法.  自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用. 2020(02)
[2]應(yīng)用長(zhǎng)時(shí)序NDVI評(píng)價(jià)雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)冬小麥全生育期受旱狀況[J]. 郭鈮,蘆亞玲,韓蘭英,張某草.  高原氣象. 2019(06)
[3]基于對(duì)比度增強(qiáng)與最大熵的工件表面圖像分割算法[J]. 王延年,程燕杰.  國(guó)外電子測(cè)量技術(shù). 2019(12)
[4]高分六號(hào)遙感衛(wèi)星新增波段下的樹(shù)種分類精度分析[J]. 張沁雨,李哲,夏朝宗,陳健,彭道黎.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(10)
[5]滸苔和馬尾藻遙感區(qū)分方法在業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 王寧,曹叢華,黃娟,丁一,辛蕾,宋彥.  海洋預(yù)報(bào). 2019(04)
[6]通過(guò)訓(xùn)練樣本采樣處理改善小宗作物遙感識(shí)別精度[J]. 樊東東,李強(qiáng)子,王紅巖,張?jiān)?杜鑫,沈宇.  遙感學(xué)報(bào). 2019(04)
[7]Fleiss’ Kappa系數(shù)在貝葉斯決策樹(shù)算法中的應(yīng)用[J]. 安葳鵬,程小博,劉雨.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020(07)
[8]黃海海域滸苔災(zāi)害和沿海城市氣溫的特征分析[J]. 吳昊.  遙感信息. 2019(02)
[9]基于線性混合模型和NDVI閾值法的MODIS影像黃海滸苔監(jiān)測(cè)[J]. 丁一,曹叢華,程良曉,王寧,溫連杰.  生態(tài)學(xué)雜志. 2018(11)
[10]滸苔綠藻的成因及其治理[J]. 丁筱菡.  科技資訊. 2018(23)

博士論文
[1]光學(xué)遙感圖像典型目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]. 吳迪.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019

碩士論文
[1]基于AVIRIS影像繪制的高光譜礦物圖的制圖精度校驗(yàn)方法及制圖可重復(fù)性研究[D]. 姜廷軒.長(zhǎng)安大學(xué) 2019
[2]遙感圖像處理在城市綠地提取中的應(yīng)用研究[D]. 張?chǎng)?西安建筑科技大學(xué) 2018
[3]遙感影像分類結(jié)果的空間抽樣精度檢驗(yàn)方法研究[D]. 陳珂.上海海洋大學(xué) 2016
[4]基于半監(jiān)督聚類的赤潮預(yù)測(cè)和滸苔檢測(cè)[D]. 王營(yíng).青島大學(xué) 2014
[5]藻華災(zāi)害對(duì)沿海區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響分析[D]. 孫曉娜.中國(guó)海洋大學(xué) 2014
[6]嵌入式Linux環(huán)境下基于OpenCV的人臉檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)研究[D]. 劉建輝.河北科技大學(xué) 2014
[7]基于OpenCV的圖像分割算法研究及其在屈光度測(cè)量中的應(yīng)用[D]. 萬(wàn)寶月.西安電子科技大學(xué) 2014
[8]曹妃甸近岸海域水色遙感大氣校正與懸沙濃度反演[D]. 潘明紅.長(zhǎng)安大學(xué) 2012
[9]水庫(kù)水體葉綠素a光學(xué)性質(zhì)及濃度遙感反演模式研究[D]. 周方方.浙江大學(xué) 2011
[10]青島—黃海滸苔衛(wèi)星光學(xué)遙感[D]. 于風(fēng).中國(guó)海洋大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3490957