本文關(guān)鍵詞：面向水質(zhì)監(jiān)測(cè)的遙感影像反演關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 水質(zhì)監(jiān)測(cè) 遙感數(shù)據(jù) 混合遺傳算法 反演模型 IDL

【摘要】：當(dāng)前,全球?qū)τ诃h(huán)境污染問題高度關(guān)注,改善、防范環(huán)境污染意識(shí)不斷增強(qiáng)。其中,水污染作為環(huán)境污染的重要分支,給生活、作業(yè)帶來的后果尤為惡劣,如何防止水污染、對(duì)水環(huán)境進(jìn)行大范圍實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。伴隨空間科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,衛(wèi)星遙感影像的優(yōu)勢(shì)凸顯,為水質(zhì)污染監(jiān)測(cè)提供了新的途徑;專業(yè)的遙感圖像處理軟件,為水質(zhì)監(jiān)測(cè)可視化設(shè)計(jì)提供便捷開發(fā)平臺(tái)。通過將二者進(jìn)行有效結(jié)合,使水質(zhì)監(jiān)測(cè)變得更實(shí)時(shí)化、智能化和可視化。從光譜數(shù)據(jù)獨(dú)有特點(diǎn)和遙感技術(shù)的優(yōu)勢(shì)入手,充分考慮地物光譜曲線和國(guó)內(nèi)高分辨率多光譜衛(wèi)星遙感影像的光譜特性,進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)特有處理和特征分析,并以此為基礎(chǔ)結(jié)合水質(zhì)反演方法的建模思想完成反演模型的構(gòu)建。通過獲取歸一化、一階差分各自的反射率值與懸浮物真實(shí)濃度值之間的Pearson相關(guān)系,定位GF-1遙感波段范圍,確定最終作為建模變量的敏感波段或波段組合。對(duì)多波段比值法可以提升單波段相關(guān)系數(shù)的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了證明。針對(duì)龍泉湖這一研究對(duì)象,給與特有的幾何校正、FLASSH模型的大氣校正以及水體提取,證實(shí)簡(jiǎn)單的單波段提取水體掩膜對(duì)龍泉湖更加適用。水質(zhì)監(jiān)測(cè)研究的關(guān)鍵問題是解決水質(zhì)反演模型的構(gòu)建和應(yīng)用。從提高反演模型精度這一角度出發(fā),對(duì)基于半經(jīng)驗(yàn)法的水質(zhì)反演模型建立和混合遺傳算法在水質(zhì)反演中的應(yīng)用進(jìn)行研究,并經(jīng)統(tǒng)一檢驗(yàn)指標(biāo)檢驗(yàn),顯示混合遺傳算法從方法優(yōu)化方向改進(jìn)的思路的確可以提升反演精度,數(shù)據(jù)同時(shí)顯示遺傳、蟻群混合算法通過優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)可以使求解時(shí)間、效率達(dá)到雙優(yōu);從工程應(yīng)用角度出發(fā),立足于IDL具備專業(yè)遙感圖像處理方法、可視化界面處理機(jī)制,完成對(duì)高分辨率、寬領(lǐng)域監(jiān)測(cè)GF-1號(hào)遙感數(shù)據(jù)的水質(zhì)反演、專題制圖顯示,達(dá)到直觀展現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)濃度分布的效果,清晰表明水域富營(yíng)養(yǎng)程度的等級(jí)。為驗(yàn)證水質(zhì)反演系統(tǒng)的友好和反演結(jié)果的精度,設(shè)計(jì)測(cè)試流程說明水質(zhì)反演系統(tǒng)各項(xiàng)功能均滿足操作要求;設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)說明混合遺傳算法較常規(guī)反演方法足以提升反演結(jié)果的精度。最終可以為成都市環(huán)境污染水質(zhì)監(jiān)測(cè)研究項(xiàng)目提供強(qiáng)有力的支撐。
【關(guān)鍵詞】：水質(zhì)監(jiān)測(cè) 遙感數(shù)據(jù) 混合遺傳算法 反演模型 IDL
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X87
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究來源及研究背景11-12
• 1.1.1 研究來源11
• 1.1.2 研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)12-15
• 1.2.1 水質(zhì)遙感發(fā)展現(xiàn)狀13
• 1.2.2 水質(zhì)反演方法發(fā)展現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及研究目標(biāo)15-17
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.3.2 研究目標(biāo)17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 基于光譜數(shù)據(jù)的水質(zhì)反演相關(guān)理論分析19-27
• 2.1 光譜數(shù)據(jù)類型簡(jiǎn)介19-21
• 2.1.1 多光譜遙感數(shù)據(jù)19-20
• 2.1.2 光譜曲線20-21
• 2.2 水質(zhì)反演方法21-24
• 2.2.1 幾種主流方法分析21-22
• 2.2.2 半經(jīng)驗(yàn)法22
• 2.2.3 混合遺傳算法22-24
• 2.2.3.1 遺傳算法22-23
• 2.2.3.2 蟻群算法23
• 2.2.3.3 混合算法23-24
• 2.3 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境及方法24-26
• 2.3.1 開發(fā)工具概述24-25
• 2.3.2 基于軟件工程的開發(fā)方法25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 光譜數(shù)據(jù)分析與處理27-44
• 3.1 數(shù)據(jù)分析27-31
• 3.1.1 水樣本濃度值27-29
• 3.1.2 光譜曲線29-30
• 3.1.3 準(zhǔn)同步遙感數(shù)據(jù)30-31
• 3.2 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理31-43
• 3.2.1 實(shí)測(cè)光譜曲線處理31-33
• 3.2.1.1 歸一化處理32
• 3.2.1.2 一階差分平滑處理32-33
• 3.2.2 基于ENVI的多光譜遙感數(shù)據(jù)處理33-43
• 3.3.2.1 幾何精校正34-36
• 3.3.2.2 輻射定校正36-39
• 3.3.2.3 研究水域提取39-43
• 3.3 本章小結(jié)43-44
• 第四章 水質(zhì)反演方法研究44-56
• 4.1 基于半經(jīng)驗(yàn)法的水質(zhì)反演研究44-50
• 4.1.1 敏感波段的獲取44-47
• 4.1.1.1 基于歸一化與ss濃度值相關(guān)性45-46
• 4.1.1.2 基于一階差分光譜確定ss相關(guān)性46-47
• 4.1.1.3 結(jié)果分析47
• 4.1.2 反演模型的建立47-49
• 4.1.2.1 遙感數(shù)據(jù)相關(guān)性分析47-48
• 4.1.2.2 模型建立48-49
• 4.1.3 模型檢驗(yàn)49-50
• 4.2 混合遺傳算法在水質(zhì)反演中的研究50-55
• 4.2.1 混合算法的設(shè)計(jì)50-52
• 4.2.2 混合遺傳算法獲取反演結(jié)果52-55
• 4.2.2.1 前光學(xué)模型獲取53-54
• 4.2.2.2 反演結(jié)果求解54-55
• 4.2.3 模型檢驗(yàn)55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 第五章 水質(zhì)反演系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)56-68
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)56-62
• 5.1.1 邏輯處理設(shè)計(jì)57-60
• 5.1.1.1 水質(zhì)反演邏輯處理57-58
• 5.1.1.2 模型設(shè)置邏輯處理58-59
• 5.1.1.3 制圖顯示邏輯處理59-60
• 5.1.2 可視化界面設(shè)計(jì)60-62
• 5.1.2.1 水質(zhì)反演界面60-61
• 5.1.2.2 反演模型設(shè)置界面61-62
• 5.1.2.3 遙感專題圖界面62
• 5.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)62-67
• 5.2.1 水質(zhì)反演62-65
• 5.2.2 模型加載導(dǎo)向65-66
• 5.2.3 制圖顯示66-67
• 5.3 本章小結(jié)67-68
• 第六章 系統(tǒng)測(cè)試及精度驗(yàn)證68-75
• 6.1 水質(zhì)反演系統(tǒng)測(cè)試68-72
• 6.2 反演精度檢驗(yàn)72-74
• 6.2.1 半經(jīng)驗(yàn)法反演精度72
• 6.2.2 混合遺傳算法反演精度72-73
• 6.2.3 對(duì)比結(jié)果分析73-74
• 6.3 本章小結(jié)74-75
• 第七章 結(jié)論與展望75-77
• 7.1 研究結(jié)論75-76
• 7.2 進(jìn)一步工作展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-82

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1126037