本文選題：綠潮　切入點(diǎn)：信息提取　出處：《海洋學(xué)報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：綠潮面積信息提取是綠潮遙感監(jiān)測中極其重要的環(huán)節(jié),其結(jié)果將直接影響后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測預(yù)警工作。目前科研人員一般基于傳統(tǒng)閾值方法對綠潮面積信息進(jìn)行提取,其提取結(jié)果具有不穩(wěn)定、效率低、人為因素影響大等缺點(diǎn)。針對上述問題,本文基于變分水平集的對偶方法和分裂Bregman投影方法對綠潮面積信息進(jìn)行了提取,并提出一種對上述兩種方法提取出的綠潮面積信息結(jié)果進(jìn)行量化的新方法。分別基于傳統(tǒng)閾值方法、變分水平集的對偶方法和分裂Bregman投影方法進(jìn)行了3幅影像的綠潮信息提取實(shí)驗(yàn),對提取結(jié)果進(jìn)行了比對分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對分辨率較高的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),無論從運(yùn)行效率還是從綠潮面積信息提取結(jié)果的精確性及穩(wěn)定性上,基于變分水平集的對偶方法和分裂Bregman投影方法均優(yōu)于基于傳統(tǒng)閾值方法。
[Abstract]:The extraction of green tide area information is an extremely important link in the remote sensing monitoring of green tide, and its results will directly affect the subsequent statistical analysis and prediction and early warning work. At present, researchers usually extract the green tide area information based on traditional threshold method. The extraction results are unstable, inefficient, and influenced by human factors. In this paper, based on the dual method of variational level set and split Bregman projection method, the area information of green tide is extracted. A new method for quantifying the results of the green tide area information extracted by the two methods is proposed, which is based on the traditional threshold method, respectively. Based on the dual method of variational level set and split Bregman projection method, the green tide information extraction experiments of three images are carried out, and the results are compared and analyzed. The experimental results show that, for satellite remote sensing data with high resolution, The dual method based on variational level set and the split Bregman projection method are superior to the traditional threshold method in terms of the accuracy and stability of the operation efficiency and the extraction results of the green tide area information.
【作者單位】： 國家海洋局北海預(yù)報中心;山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;青島大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41306028)
【分類號】：TP751

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本文編號：1578719