本文關(guān)鍵詞：基于模糊決策樹(shù)的HJ-1影像海冰分類(lèi)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：海冰災(zāi)害是我國(guó)主要的海洋自然災(zāi)害之一,給沿岸水產(chǎn)養(yǎng)殖、漁業(yè)生產(chǎn)、交通運(yùn)輸、油氣生產(chǎn)以及海島居民的生產(chǎn)生活等帶來(lái)了巨大影響。海冰冰型可以表示海冰生成和發(fā)展過(guò)程的不同形式,可為反演海冰厚度提供參考值,為海冰預(yù)報(bào)提供基礎(chǔ)信息,使之能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)海冰災(zāi)害來(lái)臨,實(shí)時(shí)監(jiān)控災(zāi)情發(fā)展,為災(zāi)害的防控提供強(qiáng)有力的支持。我國(guó)自主研發(fā)的“HJ-1”衛(wèi)星,由于其波譜范圍與海冰的反射波譜范圍一致,因此其圖像非常適合進(jìn)行海冰的災(zāi)害預(yù)報(bào)。但該類(lèi)圖像目前仍主要依靠人工進(jìn)行海冰冰型的圖像解譯,因而亟需研究海冰冰型自動(dòng)分類(lèi)技術(shù),以提高圖像解譯效率,推動(dòng)海冰業(yè)務(wù)化監(jiān)測(cè)的開(kāi)展。本文結(jié)合北海分局預(yù)報(bào)中心的實(shí)際業(yè)務(wù)需求,綜合利用灰度共生矩陣、聚類(lèi)分析、模糊決策樹(shù)等方法,研究“HJ-1”衛(wèi)星圖像中海冰的自動(dòng)分類(lèi)技術(shù),提出了針對(duì)“HJ-1”衛(wèi)星圖像中海冰的自動(dòng)分類(lèi)算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)調(diào)研了海冰圖像特征屬性以及如何提取圖像特征屬性相關(guān)的理論知識(shí),重點(diǎn)研究了利用灰度共生矩陣方法對(duì)海冰圖像進(jìn)行特征提取。本文通過(guò)提取海冰圖像的有代表性的特征屬性來(lái)構(gòu)建了海冰冰型特征數(shù)據(jù)集。(2)使用聚類(lèi)分析算法對(duì)海冰冰型分類(lèi)數(shù)據(jù)集中的連續(xù)屬性值進(jìn)行離散化,并利用聚類(lèi)中心確定三角隸屬度函數(shù)的各參數(shù),從而完成對(duì)海冰冰型分類(lèi)數(shù)據(jù)集的模糊化處理,為之后的海冰分類(lèi)模型的構(gòu)建提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(3)將模糊化的海冰數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分,利用訓(xùn)練集和模糊ID3算法構(gòu)造海冰冰型分類(lèi)決策樹(shù),利用測(cè)試集測(cè)試決策樹(shù)的分類(lèi)準(zhǔn)確性,并根據(jù)該決策樹(shù)提取海冰冰型的分類(lèi)規(guī)則。(4)結(jié)合北海預(yù)報(bào)中心的業(yè)務(wù)需求,開(kāi)發(fā)了一套“HJ-1”衛(wèi)星圖像海冰自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠利用本文構(gòu)造的海冰分類(lèi)決策樹(shù)模型對(duì)“HJ-1”海冰圖像中的海冰進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。
【關(guān)鍵詞】：海冰分類(lèi) 灰度共生矩陣 模糊決策樹(shù) 聚類(lèi) HJ-1衛(wèi)星
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 選題背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)9-12
• 1.2.2 模糊決策樹(shù)算法研究現(xiàn)狀12
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 2 圖像的特征處理14-30
• 2.1 相關(guān)數(shù)據(jù)源介紹14-17
• 2.1.1 HJ-1 衛(wèi)星介紹14-16
• 2.1.2 HJ-1 海冰圖像介紹16-17
• 2.2 圖像特征提取相關(guān)技術(shù)17-29
• 2.2.1 圖像特征簡(jiǎn)介17-19
• 2.2.2 紋理特征概念與描述方法19-24
• 2.2.3 灰度共生矩陣（GLCM）24-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 3 模糊決策樹(shù)算法相關(guān)理論30-39
• 3.1 模糊集理論30-34
• 3.1.1 模糊集定義30-31
• 3.1.2 模糊集合的表示方法31-32
• 3.1.3 模糊集合的關(guān)系運(yùn)算32-33
• 3.1.4 模糊集合的隸屬函數(shù)33-34
• 3.2 模糊決策樹(shù)34-38
• 3.2.1 模糊決策樹(shù)概述35-36
• 3.2.2 模糊決策樹(shù)擴(kuò)展屬性選取36-38
• 3.3 本章小結(jié)38-39
• 4 海冰分類(lèi)數(shù)據(jù)預(yù)處理39-61
• 4.1 海冰分類(lèi)冰型特征39-42
• 4.2 海冰分類(lèi)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建42-49
• 4.2.1 海冰圖像特征屬性的選取43-44
• 4.2.2 海冰數(shù)據(jù)的預(yù)處理44-49
• 4.3 海冰分類(lèi)數(shù)據(jù)集的模糊化49-60
• 4.3.1 數(shù)據(jù)集離散化49-50
• 4.3.2 數(shù)據(jù)集模糊化50-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 5 海冰分類(lèi)模糊決策樹(shù)61-76
• 5.1 Fuzzy-ID3算法概述61-65
• 5.1.1 相關(guān)定義61-63
• 5.1.2 算法流程63-64
• 5.1.3 決策規(guī)則推理64-65
• 5.2 海冰自動(dòng)分類(lèi)模型的構(gòu)建65-71
• 5.2.1 模糊分類(lèi)決策樹(shù)的構(gòu)建65-68
• 5.2.2 模糊推理規(guī)則提取68-70
• 5.2.3 模糊分類(lèi)決策樹(shù)的測(cè)試70-71
• 5.3 海冰自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng)功能及運(yùn)行結(jié)果71-75
• 5.4 本章小結(jié)75-76
• 總結(jié)76-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 致謝82-83
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄83-85

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本文編號(hào)：412123