基于关联分类方法的MODIS影像赤潮检测技术研究的开题报告

基于关联分类方法的MODIS影像赤潮检测技术研究的开题报告一、选题背景赤潮是一种由藻类引起的海洋生态现象，常常导致水域中的有害藻华暴发，引发大面积鱼虾等海洋生物死亡，对海洋生态环境和渔业生产造成严重影响。近年来，全球气候变化、水质污染等因素导致赤潮发生频次和范围不断扩大，成为了关注的焦点。因此，快速、准确地检测和预警赤潮对于保护海洋生态环境、保障渔业生产以及维护社会稳定具有极其重要的意义。卫星遥感技术是监测海洋赤潮的重要手段之一。MODIS是一种常用的卫星传感器，能够快速获取全球范围内的高空间分辨率、高时间分辨率的影像数据，可以为赤潮检测提供数据支持。然而，由于赤潮藻类的特殊生理、光学性质及海域环境的动态复杂性，直接使用单一的高光谱参数进行赤潮的检测精度较低。为此，开发一种能够提高赤潮检测精度的有效方法至关重要。关联分类是一种常用的影像分类方法，能够利用图像中不同光谱波段之间的相关性进行分类，并广泛应用于卫星影像的分类、矢量化等领域，因此有望用于赤潮的快速准确检测。二、研究目的和意义本研究旨在利用MODIS卫星数据和关联分类方法，开展赤潮检测的探索性研究。具体研究目的包括：1.采用MODIS卫星数据，获取海洋表面反射率的不同光谱波段数据。2.构建赤潮光谱反射率特征参数，提高赤潮检测精度。3.基于关联分类方法，探讨赤潮检测的空间联系、时序联系和相关性，并对比其他分类方法的优缺点。4.开展实地考察、实验验证和误差分析，评价该方法在实际应用中的可行性和适用性。三、研究内容和方法本研究将采用以下方法完成：1.收集MODIS卫星数据，获取海洋表面反射率的不同光谱波段数据，并进行预处理。2.构建赤潮光谱反射率特征参数。在已有文献的基础上，结合实际需求和数据情况，选取合适的参数构建赤潮的光谱反射率特征参数。3.基于关联分类方法进行赤潮检测。通过对影像中不同波段之间的相关性进行统计和分析，建立影像的空间联系、时序联系和相关性，在此基础上进行赤潮检测。4.开展实地考察、实验验证和误差分析。选择赤潮发生频次高、典型的海域地区进行实地考察，并与其他赤潮检测方法进行对比实验。开展误差分析，评估该方法的准确性和可行性。四、预期成果1.赤潮光谱反射率特征参数。结合现有文献和实际数据情况，构建赤潮检测的光谱反射率特征参数。2.基于关联分类方法的赤潮检测技术。通过研究关联分类方法，建立赤潮检测的空间联系、时序联系和相关性，提高赤潮检测精度。3.实地考察、实验验证和误差分析。选择典型海域地区进行实地考察和实验验证，评估该方法的准确性和可行性。开展误差分析，为进一步优化方法提供参考。五、研究进度安排2019年12月-2020年1月：文献调研、数据获取、预处理2020年2月-2020年4月：构建赤潮光谱反射率特征参数2020年5月-2020年7月：基于关联分类方法进行赤潮检测2020年8月-2020年10月：实地考察、实验验证和误差分析2020年11月-2020年12月：论文撰写和答辩六、参考文献EnriquezC.,PlourdeS.,LegendreL.,2005.ChaetocerosdiademaandChaetocerosconcavicornis:twodominantdiatomspeciescontributingtothefallbloomintheGulfofSt.Lawrence.EstuarineCoastalandShelfScience,62:327–339.ShimY.K.,WookJ.J.,Kyoung-HoK.,2010.Anempiricalalgorithmfortheassessmentoftheredtideindex(RTI)usingMODISimagesintheEastChinaSea.RemoteSensingofEnvironment,114(10):2238–2249.Wang,J.,Su,G.,Chen,C.,Wang,L.,Song,Q.,Xu,Z.,&Cong,Y.(2019).Redtidede