水体光谱特性监督分类方法研究

中国近岸海水是典型的二类水体,其光学特征复杂.利用黄东海2003年春季航次获取的高光谱数据,以最值为判断特征的监督分类方法对水体光谱进行分类研究.经分析试验数据,得出叶绿素主导类、混合过渡类,悬沙主导类、超高悬沙类和中高叶绿素低悬沙类等五类光谱特征.此分类方法对不同季节黄东海有较好的一致性和适用性,其分类分布图在一定程度上展现了黄东海水体光学特性的基本规律.     

红树林遥感智能分类方法研究

利用ＧＩＳ信息中的红树林地域分布规律作向导，充分利用械树林区的光谱信息进行红树林植被信息提取。在对比研究常规的红树林图象自理方法的基础上，提出了适用于红树林植被信息遥感监测的智能分类方法。     

基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究

利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低.     

广饶盐田有机地球化学的初步研究

样品于1992年采自山东广饶盐场，用气相色谱和气质联用等方法对样品进行有机分析。结果表明，盐田表层上（包括藻席）中存在大量的烷烃和芳烃类生物标志物，低Pr／Ph比值（＜0．25）反映植烷存在于姥鲛烷之前，大量不饱和化合物的存在显示了有机质演化的初始状态，也反映了表层土的氧化还原性质。不同层位样品中烷烃和芳烃的含量变化很大，同一剖面烷烃含量最大变幅为：1.73×10-5（表层藻垫）至4.10×10-5（表层下3．5－8.5cm土样），说明有机质在常温常压下即开始了演化过程。大量常见生物标志物的存在，说明生物有机质的最初演化是比较容易的。研究生物有机质在常压常温条件下的演化，也许对生物标志物的研究和油气的地质成因有重要意义。     

塘沽盐场遥感图像模式识别方法的研究

通过塘沽盐场遥感图像的模式识别,对该盐场的盐田水体类别进行了监督分类,其成果将为塘沽盐场的开发管理、产量估算及资源调查等提供重要依据。     

利用盐田卤水池塘养殖卤虫的研究

1988年和1989年,作者在山东省盐场利用盐田卤水池进行了卤虫池塘养殖的研究。研究内容包括微藻培养试验、卤虫群体生长能力试验和间捕法养殖卤虫试验。通过试验在6个投饵池塘获得的鲜活卤虫产量为423.5—551.0公斤/亩(平均491.6公斤/亩),在4个不投饵池塘获得的产量为240.5—299.5公斤/亩(平均272.3公斤/亩)。本文报告了以上三个试验的内容和结果,并对卤虫养殖中出现的几个问题进行了讨论。     

基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究

利用Landsat7 ETM 遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5m的水深值反演精度较高,而对大于10m的水深值反演精度较低。     

基于ENVI 的唐山湾三岛土地利用遥感分类方法的比较分析

对唐山湾三岛2010年10月10 m分辨率的SPOT5多光谱数据源,采用不同分类方法进行识别和判断,并对比不同分类器在遥感影像分类中的应用效果和分类精度。有针对性地探究海岛土地利用遥感分类过程中不同方法的优劣,获取最适于岛陆地区土地利用的遥感分类方法。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010-2007)和海岛陆域土地利用类型划分的相关规定,将唐山湾三岛主要分为滩涂、裸地、林地、草地、居住区、内陆水体和潮间带(潮水覆盖区)6类。并分别构建结合人为控制的非监督分类、监督分类和基于专家知识的决策树分类系统,参照更高分辨率影像、先验知识和野外调查资料,评价分类结果与实地调查结果的吻合程度,最终通过总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度进行评价和对比分析。     

盐田藻垫生长与环境因子关系的研究

本文研究测定了卤水浓度、营养盐、温度、光照强度、pH等环境因子对盐田藻垫生长的影响。提出了利于藻垫生长的上述环境因子的最适范围及最适点：1．卤水浓度为6—12°Be。2．在无机氮0～8mg／L，无机磷0～0．8mg／L的范围内，藻垫生长随营养盐浓度的增加而增加。3．温度为30℃。4．在自然条件下，光照越强越有利于藻垫生长。5．pH为8．5。     

一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法

提出了一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法。该算法通过借鉴生物免疫网络的分类和泛化能力,训练出能反映训练数据分布特性的网络细胞,然后使用这些网络细胞进行分类。实验结果表明,基于人工免疫网络的遥感图像分类算法具有较好的分类性能,其分类总精度、kappa系数均优于一些传统分类算法。     

基于遥感水边线的潮滩面积提取方法研究

潮滩作为动态变化的后备土地资源,对其研究具有重要意义。文章以江苏省如东县为研究区,使用环境资源卫星(HJ1A/1B)影像为数据源,应用面向对象技术创建分类规则,实现批量半自动提取水边线,随后利用DSAS软件处理水边线集获得潮位点集,基于最外边界法实现高(低)潮位点的提取,进而获得潮滩范围,估算的如东县潮滩面积为55 182hm~2。最后利用误差矩阵进行精度验证(Kappa系数为0.945)。结果表明:该方法对于潮滩面积提取具有适用性,无论在空间域还是时间域都具有一定的推广性。     

纹理特征提取及辅助遥感影像分类技术研究

研究了利用灰度共生矩阵提取纹理特征的方法,并对利用纹理特征影像辅助光谱特征分类的方法进行了研究。实验结果表明,纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度。     

中巴资源卫星在红树林遥感调查中的应用研究

利用资源卫星信息提取技术，探讨中巴资源卫星(CBERS-1 CCD)数据在红树林资源调查中的应用能力。由于红树林群落间光谱特征的近似性和数据本身光谱信息的限制，给分类信息提取带来了困难。将红树林植被分布区与陆地植被分开，结合实地调查结果准确选取各群落训练区，采用神经网络分类法分类，获得了精度较高的分类结果。在此基础上，对主要群落的空间分布特征进行了简要分析。     

基于数学形态学的遥感影像水域提取

利用数学形态学的方法对遥感影像上的水渠进行了提取试验。经试验结果得出,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子高低帽变换滤波与阈值截取相结合的增强方法,选择合适的结构元素,对图像进行预处理后进行分割,可以完成遥感影像上灰度变化较小水体的提取,其结果优于直接对原图进行分割。矢量跟踪后,得出的结果可以直接应用到GIS中去。     

基于人工神经网络的海水漫射衰减系数的遥感反演方法

利用NOMAD数据集建立了基于人工神经网络的漫射衰减系数Kd490的反演算法。该人工神经网络是3层的反向传输神经网络。其结构为输入层有4个节点,它们分别对应4个波段443,490,555,665 nm的遥感反射比,隐含层有10个节点,输出层1个节点对应于漫衰减系数Kd490。利用另一独立的现场测量数据集(COASTLOOC)印证该反演算法的性能。结果表明,该研究建立的反演算法的性能明显好于业务化SeaWiFS算法,略好于Lee等人的半分析算法。     

Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用

针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。     

基于ZY-3遥感影像的不同地貌水边线提取方法

水边线的精确提取对于沿海地区的经济开发和海域的使用管理具有重要意义。以雷州半岛东北部为研究区域,利用2017年资源三号(ZY-3)卫星数据为数据源,基于不同海岸地貌特征为划分依据,运用阈值分割法、神经元网络分类法和面向对象法对多光谱数据的人工海岸、砂质海岸、淤泥质海岸和红树林海岸进行水边线提取。通过目视解译提取融合图像的海岸线为基线,将提取的水边线与基线进行定性、定量分析。研究结果表明,对于人工岸线,神经元网络分类法最优,均方根误差为6.4m;对于砂质岸线,阈值分割法最优,均方根误差为5.4m;对于淤泥质及红树林岸线,面向对象法最优,均方根误差分别为23.3m和15.2m。该研究对于不同岸线的提取具有重要的借鉴和指导意义。