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高光谱数据在浅海底质分类及水深反演中的应用

作　者: 李珏东
导　师: 张文涛
学　校: 桂林电子科技大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 高光谱 水深反演 底质分类 四阶微分 神经网络
分类号: P715.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


海洋遥感是目前科学研究的热点,高光谱遥感作为海洋遥感领域近年发展起来的新技术,对高光谱遥感数据信息提取方法的研究有着十分重要的实用价值和学术价值。本文基于微分算法和人工神经网络算法,对浅海底质分类和水深反演问题进行了分析和研究。本文首先阐述了遥感的基础理论,描述了现有遥感图像的分类方法。其次,基于光在水体中的辐射衰减特性和浅海底质的光谱特征,采用理论解析模型和经验参数相结合的方式,实现了半理论半经验模型的构建,以此为基础生成了三类不同底质的浅海反射率模拟数据,为本文的相关研究提供了数据基础。此外,本文利用四阶微分算法,对半理论半经验模型模拟的底质反射率数据进行处理,突出了不同底质光谱之间的细微差距。分析结果表明,在对底质的反射率光谱进行四阶微分处理后,能够利用两波段之间的斜率值对底质的类别进行区分。进而根据模拟海底底质实验的实测数据,验证了四阶微分算法的实用性和准确性。另外,本文使用人工神经网络算法对底质分类和水深反演问题也进行了相应研究。选择了适当的隐层数和隐层神经元数,进行了实测数据的仿真,结果表明神经网络能够正确的反演底质类型和水深。最后,针对混合底质的情况,本文运用了一种基于底质分类的水深反演算法。利用不同水深反演模型对实测数据进行水深反演,通过比较反演结果与实测水深的误差,证明了基于底质分类的水深反演算法更适用于混合底质情况。并且,基于这种算法对我国某浅海区域进行了水深反演,发现对水域进行底质的分类,能够提高水深反演的精度。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 研究意义  7-8
  1.2 浅海底质分类概述  8-10
    1.2.1 浅海底质分类的研究意义  8
    1.2.2 浅海底质分类的国内外发展现状  8-10
  1.3 高光谱遥感概述  10-12
    1.3.1 高光谱遥感的基本概念  10-11
    1.3.2 高光谱遥感的国内外发展现状  11-12
  1.4 论文主要研究内容  12-13
第二章 遥感基础及原理  13-18
  2.1 遥感理论基础  13-14
  2.2 水体的光谱特性  14-17
  2.3 小结  17-18
第三章 基于微分算法的浅海底质分类  18-38
  3.1 常用遥感图像分类算法  18-21
    3.1.1 监督分类法  18-19
    3.1.2 非监督分类法  19-21
  3.2 创建浅海反射率模拟数据  21-28
    3.2.1 半理论半经验模型  21-25
    3.2.2 浅海底质的光谱特征  25-28
  3.3 微分算法区分底质类型  28-32
    3.3.1 微分算法简介  28-29
    3.3.2 基于模拟数据的底质分类  29-32
  3.4 模拟海底底质实验  32-35
  3.5 模拟海底底质实验对算法的验证  35-37
  3.6 小结  37-38
第四章 基于人工神经网络的浅海底质分类  38-53
  4.1 人工神经网络简介  38-41
    4.1.1 人工神经网络的特点及用途  38-39
    4.1.2 误差反向传播前馈网络  39-41
  4.2 人工神经网络模型建立  41-43
    4.2.1 样本数据的处理和划分  41
    4.2.2 网络输入数据和输出数据的预处理  41-43
  4.3 隐层数设计和隐层神经元数目的选择?  43-44
    4.3.1 隐层数设计  43
    4.3.2 隐层神经元数目的选择  43-44
  4.4 网络训练以及结果输出  44-48
  4.5 实测数据对BP 网络的验证  48-49
  4.6 基于人工神经网络算法的混合底质光谱分解  49-52
    4.6.1 光谱混合模型  50
    4.6.2 混合底质的定量分析  50-52
  4.7 小结  52-53
第五章 基于底质分类的水深反演  53-71
  5.1 水深反演模型简介  53-54
  5.2 基于模拟海底底质实验的水深反演  54-62
    5.2.1 不同底质反射率与水深的关系  54-56
    5.2.2 基于底质分类的水深反演算法原理  56-57
    5.2.3 不同水深反演模型的反演误差分析  57-59
    5.2.4 基于不同水深反演模型的底质分类水深算法的比较  59-62
  5.3 我国某浅海区域的水深反演实例  62-70
    5.3.1 预处理  62-64
    5.3.2 最大似然法底质分类  64-66
    5.3.3 水深反演  66-69
    5.3.4 误差分析  69-70
  5.4 小结  70-71
第六章 结论与展望  71-73
  6.1 底质分类算法结论  71
  6.2 基于底质分类的水深反演算法结论  71-72
  6.3 展望  72-73
参考文献  73-76
致谢  76-77
作者在攻读硕士期间主要研究成果  77

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 海洋学 > 海洋调查与观测 > 调查与观测技术设备 > 遥测技术设备
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