一、日本开展海洋环境遥感信息解译方法研究（论文文献综述）
陈全[1]（2021）在《喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估及时空演变机制研究》文中研究指明自20世纪以来,随着对自然资本价值的认识以及可持续发展机制研究的不断深入,对自然资源和生态系统服务为核心的生态资产估算需求日益迫切。喀斯特石漠化地区由于受复杂地表与光学卫星成像条件的限制,区域生态环境遥感长期以来面临着混合像元现象严重、高质量光学遥感影像缺失等瓶颈问题,传统基于像元/格网尺度的定量遥感研究方法无法满足区域生态资产精准评估、时空演变机制挖掘以及生态修复决策支持的需求目标,引入遥感图谱认知的前沿理论与方法开展喀斯特石漠化地区生态资产时空演变评估研究具有重要的理论与现实意义。本研究以贵州省关岭-贞丰花江石漠化治理示范区为典型研究区,以遥感图谱认知理论的“图谱耦合”思想和地理图斑智能计算模型“分区分层感知—时空协同反演—多粒度决策”的方法论为指导,从生态资产质量与生态资产服务功能维度出发构建了喀斯特石漠化地区生态资产时空演变评估框架,按照“空间—时间—属性”的线性认知过程,深度探索融入地貌分区控制的生态资产基本地理空间单元解构,开展多源数据协同的关键生态因子反演计算与生态资产时空动态评估,并基于经典地理空间分析方法挖掘生态资产时空演变模式与驱动机制,初步实现对区域近20年来生态资产“位置—结构—指标—演化”的深层理解。主要研究结果如下:（1）针对生态资产遥感评估与时空演变研究的理论背景深入分析,从评估与挖掘喀斯特石漠化地区近20年来生态资产时空演变的角度出发,构建了基于遥感图谱认知理论和地理图斑智能计算模型的生态资产时空演变评估框架,提出了深度融入地貌分区控制的生态资产地理单元解构、多源数据协同的生态资产时空动态评估、基于地学空间分析的生态资产时空演变格局理解和驱动机制揭示等关键问题,为按照“空间—时间—属性”的维度递进开展生态资产时空演变机制研究奠定理论基础。（2）在分析传统生态环境定量遥感研究方法长期存在的问题与短板的基础上,论述了以具有明确地理意义的基本空间单元为空间基准开展喀斯特石漠化地区生态资产时空演变机制研究的必要性,提出了基于分区分层感知模型的喀斯特石漠化地区基本空间单元解构思路,并基于高精度DEM与高分辨率遥感影像,实现了区域地貌单元、地理单元与地理图斑/地块三级基本空间单元的解构。（3）针对喀斯特石漠化地区脆弱生态环境特征,基于生态资产“存量（stock）”和“流量（flow）”的理论内涵和去价值化的系统评估思路,系统构建了以生态系统类型与数量、NPP植被净初级生产力、岩石裸露率、植被覆盖度等关键生态因子驱动的生态资产质量与服务功能状况评估模型和生态资产综合指数评估模型,完成不同监测期生态资产质量与服务功能等级划分以及地理单元尺度下区域2000-2018年的生态资产综合评估。（4）围绕喀斯特石漠化地区生态资产时空演变机制理解的目标,以地理单元与地貌单元为基准,将经典地理空间分析方法引入生态资产时空演变机制研究中,从生态资产时空变化格局和生态资产时空变化驱动机制分析两个方面,分别叠加2000-2018年生态资产变化“图”和驱动因素作用“图”,实现了对不同时间阶段、不同空间尺度下喀斯特石漠化地区生态资产时空演变格局及驱动机制的阐述和揭示,为区域生态治理与修复提供理论基础与科技支撑。
张永盛[2]（2021）在《基于HJ-CCD遥感数据海冰监测平台一体化设计》文中研究说明黄渤海区域是我国冬季海冰灾害的多发地之一。由于偏北的地理位置,再加上频繁的冷空气影响,每年冬季都会导致黄海北部和渤海出现不同程度的海冰现象,严重时还会发生冰情灾害。近年来,随着全球极端天气的不断增加,海冰灾害也具有愈演愈烈的趋势。使用遥感卫星,根据冰的光谱反射特点,通过对遥感卫星数据的提取,进行海冰发生、发展、消融的全天候监测,现已成为进行海冰冰情研判、海冰灾害预警的重要手段之一。HJ-CCD数据是我国自主发射的环境小卫星HJ-1A、1B所拍摄并返回的数据,具有中高空间分辨率、高时间分辨率的特点,为进行黄渤海海冰监测提供了有力保障。虽然HJ-CCD在进行针对研究海冰监测的过程中起到了一定的效果,但也存在一定的问题。目前已有的海冰监测系统存在操作自动化欠佳、监测实时性较差、监测可视化不完善等问题。因此基于HJ-CCD遥感数据海冰监测平台一体化设计,提供预报黄海北部和渤海区域的监测、预报业务服务,为相关海事部门提供及时、准确、可靠的海冰卫星遥感监测数据。数据内容包含海冰范围、密集度、厚度、外缘线、海冰表面温度等数据,为预报部门提供海冰分布范围、密集度、厚度初始场等信息。本文主要研究以HJ-CCD卫星遥感数据为基础,构建基于以HJ-CCD数据的全自动化的可视平台,针对采集而来的数据进行图像处理,提取海冰冰层及面积等相关信息。具体研究内容有:（1）使用C#、ArcGIS Engine和IDL等工具采用GIS一体化技术,架构海冰监测平台一体化模型。针对CCD遥感数据影像,采用ENVI和IDL对影像进行预处理,ArcGIS Engine进行制图和影像展示。（2）确立系统建设内容,包括软件系统建设、数据库建设,建立平台的流程、功能结构模块,设计主界面和工作状态面板。（3）研究海冰监测中HJ-CCD数据预处理、海冰信息提取、海冰信息反演到产品信息输出一系列过程。
陈睿彤[3]（2021）在《海域使用格局预测遥感研究 ——以大连近岸海域为例》文中指出科学的海域使用格局是沿海地区用海的重要基础,为提高海域结构合理性有着关键价值。文章首先选用1992年、2002年和2012年Landsat卫星影像数据作为研究区的主要数据源,建立用海类型的分类体系以及用海类型的相关解译标志,采用决策树遥感分类方法,实现对用海类型遥感信息的提取。然后运用CA-Markov模型对1992年、2002年和2012年的大连海域使用现状数据,并结合适宜性图像集,模拟分析了2022年大连近岸海域使用格局的变化趋势与潜在发展规律。经过研究分析得出以下结论:（1）本研究采用大连近岸海域的Landsat卫星遥感影像,提取遥感图像的纹理、几何、光谱等特质,构建决策树遥感分类的方法,实现了各用海类型信息提取。通过精度验证,分类结果的整体精度为96.89%,这表明了决策树遥感分类方法对获取海域信息方面具有很好的应用价值,可以满足实际应用的需求和研究宗旨。（2）针对三个时期的大连海域使用现状数据,运用CA-Markov模型,实现对研究区2022年用海类型的模拟。该模型模拟结果与遥感解译的2012年海域利用格局结果相比较,模拟结果的Kappa值为81%,说明模型运行比较良好。从模拟结果发现,大连近岸海域使用格局显现“渔业主导,用海均衡”的特征模式,渔业用海占比达70%以上。从时间序列上正逐步呈现从单一化走向多元化、从单目标走向多目标的趋势发展,也说明该海域结构的发展模式契合可持续发展需要。模拟结果可为未来海岸带的治理整顿和资源合理调配提供一定数据支撑。
李晓敏[4]（2021）在《南海西沙群岛珊瑚岛礁高分遥感监测与动态研究》文中研究说明珊瑚岛礁的动态变化既能反映其发育演变过程,也能体现珊瑚岛礁生态环境特征变化及其与珊瑚岛礁区社会经济发展和政策体制的博弈关系。对珊瑚岛礁进行高精度监测与长时序动态分析,是进行珊瑚岛礁资源开发和可持续管理的基础。南海珊瑚岛礁中,西沙群岛的珊瑚礁生态系统最具代表性,也是开发南海资源和保护南海环境的依托,具有重要的政治、军事和生态价值。本文将西沙群岛的珊瑚岛礁作为一个系统性整体,利用高分辨率光学遥感影像结合现场调查数据,发展珊瑚岛礁周边水深精细化反演算法和珊瑚暗礁高精度检测模型,查清西沙群岛珊瑚岛礁周边水深情况和珊瑚暗礁分布情况,阐明西沙群岛珊瑚礁沙洲和珊瑚岛在自然条件和人为活动影响下的变化情况,最终高效、准确地获取西沙群岛珊瑚岛礁的大范围时空动态信息。主要研究内容与结论如下:1)西沙群岛珊瑚岛礁周边水深高精度遥感反演:珊瑚岛礁周边水深极不规则,精确的水深数据对于确保船只航行安全至关重要。本文将新一代人工智能技术深度学习中的LSTM（Long-Short Term memory,长短时记忆）神经网络引入到多光谱遥感水深探测,提出了一种适用于珊瑚岛礁周边水深遥感反演的LSTM神经网络模型。在5-25m深海域,LSTM水深反演模型的平均相对误差在7%～9%之间,最小为4.02%,最大为14.62%,不仅能清晰地反映出礁坪、礁前斜坡（向海坡）、点礁等较大的珊瑚礁地貌单元,还能精细地刻画礁坪表面和礁坪外缘沟谷系统等细微的地貌特征;同时,LSTM水深反演模型具有很好的普适性和可扩展性,即使在控制点数量较少时,也显现出了极强的水深反演能力。2)西沙群岛珊瑚暗礁高分光学遥感检测:珊瑚暗礁与海洋的影像光谱特征极其相似,且珊瑚暗礁区光信号因在海水中的指数衰减而十分微弱,所以珊瑚暗礁精准检测较为困难。本文联合采用深度信念网络DBN和边缘检测算法GVF-Snake,构建了一种珊瑚暗礁高精度光学遥感检测方法,可实现珊瑚暗礁的高精度检测,且DBN联合GVF-Snake的珊瑚暗礁检测结果在暗礁轮廓的刻画上更精细,适当人工修正后可替代以往手工绘制的繁琐过程。综合多期遥感影像检测结果,银砾滩礁体面积约20 km2,呈西北-东南向分布;滨湄滩面积约130km2,呈东北-西南向分布;北边廊由三块礁体组成,总面积约5.1 km2;湛涵滩面积约6.4 km2,大致呈椭圆形分布;珊瑚东暗沙面积较小,仅0.05 km2,呈东北-西南向椭圆形分布;永南暗沙面积约2.4 km2,基本呈东西向半圆形分布。3)西沙群岛珊瑚礁沙洲稳定性评估:珊瑚礁沙洲大多无植被生长,易受气候条件和水文动力条件的影响,位置不稳定,形态多变。经评估,研究时段内北沙洲、中沙洲、盘石屿和筐仔北岛相对稳定,质心总位移都不到30 m;而西新沙洲、三峙仔、全富岛和银屿仔尚不稳定,质心总位移都超过100 m。珊瑚礁沙洲稳定性是沙洲沉积物供应、海洋动力环境条件和珊瑚礁地形地貌综合作用的结果,在相同的季风浪和台风浪作用下,由于各个沙洲在礁坪中所处位置和岸滩沉积物类型等不同,使得各个沙洲经受不同的水动力作用,形成了8个珊瑚礁沙洲各自不同的演变过程和稳定状态。4)西沙群岛典型珊瑚岛时空变化分析:2012年三沙市成立之后,西沙群岛社区建设和旅游、港口行业大力发展,主要珊瑚岛的开发强度不断加大。本文按社区驻地海岛、领海基点所在海岛和自然保护区所在海岛三类典型珊瑚岛进行分析。社区驻地海岛变化普遍较大,特别是永兴岛、赵述岛、筐仔沙洲和银屿,主要是由吹沙填岛和岛上开发利用活动日益增多造成的;而领海基点所在海岛和自然保护区所在海岛相对较稳定,岛上地形、地貌及植被等基本保持原有的自然状态,变化区域主要分布在各个海岛的端头沙嘴处。海滩岩对海岛起到了极大的保护作用,海滩岩发育较好的海岛基本保持稳定状态,而没有海滩岩发育的海岛或海滩岩被破坏的岸段则变化较大。本文研究结果可为西沙群岛珊瑚岛礁资源的合理开发利用和珊瑚礁生态系统的保护等提供支撑数据和技术方法,进而为南海和三沙市的海洋及相关部门的海洋管理和国家海洋权益维护提供决策支持服务。
周敏[5]（2021）在《烟台海岸带人类活动强度与近海大型藻类灾害关系研究》文中进行了进一步梳理烟台市海岸线曲长,海岸带资源丰富,但当前海岸带区域正面对着重大的压力。近年来,海岸带地区的开发利用如港口码头、围海养殖等人类活动对近海海水产生较大影响,烟台近海不断监测到有赤潮和浒苔的发生,海域生态环境也受到严重影响,其灾害的发生是否与海岸带人类活动有关引发了社会广泛关注,烟台海岸带人类活动强度对近海大型藻类灾害的影响尚不明确。因此,本研究采用遥感、地理信息系统技术和统计分析方法对烟台市近海2公里范围的海岸带地表覆盖信息及烟台近海大型藻类灾害信息进行矢量提取和数据统计,在此基础上构建了海岸带人类活动强度模型,同时对海岸带人类活动强度对近岸赤潮和绿潮灾害的影响进行分析,最后研究讨论了两种藻类灾害的主要影响因素,主要有以下研究结论:（1）根据遥感提取的2000-2019年烟台市海岸带地表覆盖信息,分析发现研究区面积呈现先快速增长后缓慢增加的趋势,由2000年的818.11 km2增加到了2019年的984.02 km2,受人类活动影响,各地类监测面积在不断增加,构筑物、人工堆掘地和水域的面积增加尤为明显,海岸带地表覆盖类型主要从裸露地和水域转移到构筑物和林草覆盖等。烟台海岸带的人类活动强度数值总体上出现上升的趋势,其中龙口市、芝罘区、莱山区、福山区等区域的海岸带人类活动强度较高且较为集中。（2）烟台市近海海域赤潮灾害的发生在时空分布上具有一定的变化规律,其影响因素也是多方面、不确定的。从时间分布特征上看,2000-2019年烟台市赤潮灾害暴发的次数及影响面积呈先增加后减少的趋势,赤潮暴发次数最多的时段为2000-2010年间,共暴发14次,累积影响面积达到2108.40 km2。在空间分布特征上,该海域赤潮灾害多发区域位于莱州湾和四十里湾近海海域。2011-2019年南黄海的浒苔覆盖面积整体上是有所增加的,浒苔灾害的覆盖面积达到最大值是发生在2015年6月21日,其面积值为1714.21 km2,而后其覆盖面积开始减少,但影响范围没有随之减少,反而有升高的趋势。监测发现浒苔灾害一般于5月中下旬出现在江苏省浅滩近海区域,然后迅速生长繁殖并于6月末7月初会出现在烟台威海南部近海海域等区域并进入消亡阶段。（3）海岸带人类活动强度的变化与赤潮灾害的相关性主要体现在近岸陆源人类活动导致的不同地表覆盖类型的污染,相关关系较强的陆源用地类型是水域（R=0.807）、构筑物（R=0.786）等。而烟台市南部海域的浒苔灾害则是由发生在江苏浅滩的紫菜养殖阀架上的浒苔漂移而来产生的,其产生与烟台市海岸带人类活动强度的变化的相关性较小,而其生长繁殖则会直接影响海水水质指标的变化,进而对近岸人类活动等造成影响。
孙宏亮[6]（2021）在《基于深度学习的星载SAR南海海洋内波自动识别研究》文中研究表明海洋内波广泛存在于世界各大洋和边缘海中,在海水能量串级中扮演着重要角色。南海作为我国最大的边缘海,除了地缘政治的重要性和蕴藏丰富的资源外,还是内波发生最频繁的海域之一。海洋内波研究在海洋资源开发、海上工程生产和海洋军事活动等方面均具有重要学术价值与实际意义。卫星海洋遥感技术可远距离、大范围、快速地对海洋现象进行观测,为海洋研究提供数据基础。合成孔径雷达（SAR）因具备全天时、全天候工作的技术优势,更是成为海洋内波研究不可或缺的数据源。长时间序列下的数据积累使得SAR海洋观测数据呈现出“5V”的大数据特性,现有的SAR图像海洋内波自动检测方法主要基于几何特征进行,由于在设计特征的过程中引入了大量主观因素和缺乏泛化性,导致识别精度低。此外,船舰尾迹、海面溢油和海洋锋面等在SAR图像呈现出的特征易与海洋内波混淆,更加剧了现有检测算法识别精度低的问题。深度学习为SAR图像海洋内波自动检测带来新的机遇。本文基于海洋内波在SAR图像上呈现出明暗相间的不规则条纹状特征,结合深度学习方法,构建了基于特征学习的多源SAR图像海洋内波自动识别模型,论文主要研究内容与结果如下:利用2001-2020年间南海区域的多源SAR数据,构建了包含多波段（C、L、X）、不同极化方式和不同空间分辨率的SAR图像海洋内波数据集,数据量达5480个。选择Faster R-CNN网络框架,利用迁移学习方法实现网络训练,模型识别的准确率（AP）高达0.957,查全率（AR）达到0.923,平均检测速度为5 fps,并分别对多源SAR数据以及不同场景下的海洋内波进行检测,检测结果表明:（1）本文检测算法对多波段、不同极化方式和不同分辨率的SAR图像均具有良好的检测效果;（2）针对不同空间尺度内波以及复杂形态的波包群,本文检测算法均能将其很好的识别出来,并且漏检率较低;（3）对于复杂背景下的SAR图像检测,本文检测算法也对易混淆的特征具有一定的抗干扰能力。论文研究取得如下成果:（1）构建了基于多波段、不同极化方式和不同空间分辨率的SAR图像海洋内波训练数据集,为利用深度学习进行海洋内波自动检测研究提供了数据基础;（2）结合深度学习方法,构建了有效的海洋内波自动识别模型,实现了SAR图像的海洋内波完全自动化的高精度检测;（3）为SAR图像上的海洋内波自动检测提供了新方法。同时,为其他海洋动力学过程现象在SAR图像的自动检测提供参考。
李冠男[7]（2020）在《基于星载极化SAR图像的海上溢油检测与分析研究》文中研究表明随着世界航运的快速发展,载油船舶碰撞、非法排污和输油管道破裂等溢油事故频繁发生,增加了海上通航环境的溢油事故风险。海洋溢油的快速有效识别和检测,对保障海上交通安全、溢油事故应急指挥、海上搜救以及海洋环境灾后修复都具有重要意义。合成孔径雷达遥感技术打破了传统监测方法的局限性,因具备全天时和全天候的宏观成像能力,已被广泛应用于海洋溢油检测研究。随着SAR系统的不断发展和完善,逐渐由单极化向多极化拓展,极化 SAR（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol-SAR）系统通过测量目标复散射矩阵进而获取目标的“全息”信息,有助于对油膜的散射机理进行分析、解译,进而实现油膜的提取和检测。但是,极化SAR溢油检测仍然存在一些重、难点问题,如不同模式极化SAR系统溢油识别性能差异尚待研究,极化特征空间有待进一步拓展,极化信息没有得到充分的利用等。本文针对极化SAR溢油检测中存在的问题开展研究,以极化理论为基础,对不同模式极化SAR溢油散射机制的识别性能进行分析与比较,分别对获取部分极化信息的双极化SAR和获取完整极化信息的全极化SAR开展海洋油膜的识别与检测研究。本文开展的主要创新性工作如下:（1）针对多时相双极化SAR溢油检测中时间维度造成的计算冗余以及缺乏对不同油水边界条件综合分析的问题,本文首先提出了基于多时相潜在暗区域发生频率的溢油感兴趣区域提取方法,实现了时间序列下宽幅影像溢油感兴趣区域的快速提取,有效降低了空间维度的运算量。在此基础上,扩展信息丰度的同时综合考虑不同边界条件下的优势特征的利用,基于随机森林模块提出一种兼顾不同油水边界条件的极化-纹理优势特征的溢油检测方法,实现了不同油水边界条件下溢油的有效提取。此外,依托本文提出的方法,以Sentinel-1A卫星在里海中部相同观测条件下的多时相影像为例,分析了溢油的空间分布和年内月际动态变化趋势。（2）针对全极化SAR溢油检测的极化特征扩展问题,提出了新的组合极化特征参数。为提高油膜与类油膜、背景海水之间的区分度,进一步拓展极化特征空间,本文基于极化散射熵H和改进的各向异性A12提出了一组新的组合极化特征——HA12组合,实验结果表明HA12组合的溢油检测能力整体优于传统的HA组合,可作为后者在溢油检测中的替代方案;其中,H（1-A12）形式的组合参数表现最佳,在油水分离度和分类贡献度方面整体优于其他四种类型的极化特征,能够凸显油膜目标信息的同时有效抑制海杂波和类油膜信息,在不同溢油场景中保持优势性和鲁棒性。（3）针对目前全极化SAR溢油检测方法缺乏对极化特征谱的构建、描述及充分利用的问题,提出一种基于多维极化特征强度模型匹配的溢油检测方法。本文构建了油膜目标的多维极化特征强度模型,引入光谱泛相似性测度SPM（Spectral Pan-similarity Measure,SPM）对模型和待测样本之间特征谱的相似性进行度量,进而搜寻并匹配同质像素进行归类,实现了极化空间下对油膜相对厚度信息的描述和有效分类。实验结果表明本文方法在兼顾分类精度和时间复杂度条件下整体优于传统的相似性测度和分类器算法。本文基于星载极化SAR图像对海洋溢油检测开展了系统性研究,在溢油散射机理分析研究的基础上,分别构建了双极化SAR和全极化SAR系统下的溢油检测方法,取得的溢油检测结果验证了所提出极化SAR溢油检测方法的有效性和鲁棒性。该研究对保障海上交通安全和提高海事应急管理能力具有重要意义,为实现极化SAR对不同场景海上溢油的识别与检测奠定了理论基础。
陈超,陈慧欣,陈东,张自力,张旭锋,庄悦,褚衍丽,陈建裕,郑红[8]（2021）在《舟山群岛海岸线遥感信息提取及时空演变分析》文中提出作为我国第一个由岛屿组成的地级市,舟山市具备丰富的海洋资源,准确监测海岸线动态信息对其意义重大。而悬浮泥沙含量较大、岸线曲折、滩涂众多等给舟山群岛海岸线提取和时空演变分析带来了挑战。针对此问题,基于缨帽变换在表征地物含水量方面的优势,利用长时间序列卫星遥感数据开展海岸线时空演变分析。结果表明,该方法能够有效去除悬浮泥沙、岸线曲折、滩涂的影响,准确提取了海岸线动态信息。2000—2018年间的海岸线遥感信息提取结果表明,由各种人类活动主导的围填海使得舟山市海岸线总长度增加了约327.36 km,年均增加长度为18.19 km/a,年均增长速率为0.72%,岛屿面积增加了约112.26 km2,年均增加面积为6.24 km2/a,年均增长速率为0.49%。研究可为提高复杂海洋环境下海岸线遥感信息提取精度、海岸开发与保护等提供参考。
王君[9]（2020）在《海岸带典型用海地物遥感监测与时空演变分析》文中进行了进一步梳理海岸带是对物理化学、生物、形态过程做出反应的敏感区域,由于海岸带区域覆盖范围广、变化速度快,导致对该区域的长时间监测和管理具有很大的挑战性。同时,因为其特殊的地理位置及丰富的自然资源,所以极易受到人类化（如城市化、工业化、农业和海水养殖）和气候变化（如河流排放、海浪、海平面上升）的影响,这些变化直接或间接地影响着人类生活的质量和生态环境的稳定性,因此受到各国学者、管理者与决策者的密切关注。受人类活动和气候变化影响较为强烈的典型用海地物主要包括海岸线和海水养殖区。海岸带作为人类活动密集的场所,其频繁的经济和贸易活动导致海岸线功能类型发生变化,同时,人口增长带来的食物需求的增大促进了海水养殖业的迅速发展。因此,亟需对海岸带典型用海地物进行遥感监测,深入研究监测的方法并进行时空演变分析。该研究是有效保护海岸带资源,科学管理海岸带生态环境、海岸带经济以及海岸可持续发展的前提与基础。本文在分析利用不同遥感技术手段对海岸带区域典型用海地物开展调查和监测分析的优缺点基础上,对海岸带典型用海地物的自动提取方法开展了一系列关键技术研究,然后将提取方法分别应用于不同研究区进行检验,并将其进行时空机理分析,实现了海岸带典型用海地物时序信息提取及时空分析的系统研究。本文的主要研究结论如下:（1）针对目前海岸线特征存在模糊性、不同环境背景下海岸线特征表现复杂等问题,本文提出了一种基于面向对象的海岸线自动提取与属性分类思想。该方法通过海岸线提取和海岸线周边面状用地类型分类,将线面进行结合,实现海岸线自动分段及其属性的判别。实验结果表明,基于随机样本和实测数据,本文方法提取的海岸线位置精度可达到87%以上,且分类的总体精度可以达到84%以上。该方法在参数设置和属性分类方面有了极大的简化,有利于解译者的操作,且鲁棒性较强。（2）针对目前复杂海水背景下海水养殖区存在特征不明显,提取困难的问题,本文提出了一种融合边缘特征的面向对象海水养殖区提取方法。该方法利用浮筏养殖区目标叶绿素浓度较高的特点,将基于分割的图像解译思路和基于人眼视觉显着机理相结合,充分利用海水养殖区边界在15-30米的中分辨率影像中较为清晰的特点,进一步提高海水养殖区域的提取精度。定量评价结果表明,在海水背景单一时本文方法的F-Measure值达到95%左右;在海水背景复杂时本文方法的F-Measure值较OBVS-NDVI方法提高10个百分点左右,证明了本文所提方法的鲁棒性。（3）基于上述海岸线自动提取及分类方法研究,以印度尼西亚研究区为例,开展了该区域28年间海岸线不同类型的时空演变格局分析研究,解决了印度尼西亚群岛国家长时序海岸线时空演变信息空缺的问题。从海岸线利用度指数、海陆格局面积指数、等级分割角度综合分析海岸线的空间格局变化和开发利于程度。结果表明:在全国尺度上,28年间印度尼西亚海岸线总长度呈增加趋势,主要表现为人工岸线的增长;在岛屿尺度上,海岸线开发利用度上涨最大的岛屿是加里曼丹岛,其开发利用的形式是以牺牲红树林岸线为代价;在省级尺度上,海岸线开发利用度变化最大的省份是南苏门答腊省,开发利用度指数从1900年的100提升到2018年的266.43;印度尼西亚海岸线陆海格局变化趋势主要是向海扩张,其中,廖内省陆地面积的扩张规模最为显着,增加约177.73km2,占全国陆地增加总面积的23.08%,西爪哇省的海水侵蚀最为严重。通过结合同期的人口、经济等数据分析发现,地形因素是该区域人工海岸线不断增长及发展的主要约束条件。（4）基于上述海水养殖区自动提取方法研究,开展了中国渤海-黄海区域1990-2018年间海水养殖区遥感提取与监测研究,解决了中国渤海-黄海区域长时序海水养殖区制图分析信息空缺的问题。从土地利用动态度、重心迁移、欧氏距离角度综合分析海水养殖区的演变轨迹、格局变化及开发利用程度。结果表明:1990-2018年期间,中国渤海-黄海区域不同省份的海水养殖区面积均呈增长趋势,其中增长速度最快的省份为江苏省,增加面积为520.34km2;海水养殖区面积重心迁移的距离从大到小排列为江苏省、辽宁省、山东省,其中江苏省迁移距离最大,为48.78km;探讨海水养殖区时空变化的原因发现,各时期海水养殖区分布变化主要受当地政策和经济发展双重因素的制约。（5）通过研究海岸线和海水养殖区的时空演变特征,利用GIS技术将海岸带典型用海地物同海域功能政策管理进行叠加分析,解决了政策管理制定与监督中缺乏基础数据支持、理论与实践相结合困难的问题。结果表明:1990-2018年期间,印度尼西亚区域严格保护岸段的百分比由74.05%下降至67.95%,下降了6个百分点,长度减少了4997.47km,因此对印度尼西亚岛屿海岸线划分不同保护等级并监测,将有助于海岸线的管理和控制。对山东省海洋功能区政策的评估发现,海洋功能区划的颁布对农渔业区海水养殖的发展有一定的促进作用,但是在监测期间也发现了一些与政府规划不一致的区域,其中港口航运区域和海洋保护区域是海水养殖扩展的主要区域,同时,本文发现研究区存在海水养殖区与旅游相结合的海洋复合功能现象。
沈亚峰[10]（2020）在《基于HY-1C星数据的海洋溢油提取方法研究》文中研究说明中国首颗海洋水色业务卫星（HY-1C）搭载有水色水温扫描仪（COCTS）、海岸带成像仪（CZI）、紫外成像仪（UVI）等多个光学载荷,已于2019年6月开展业务化运行。溢油是海洋环境监测的重要目标之一。近年来,光学遥感对海面溢油不同污染类型的识别、分类与估算原理得以阐明,其技术优势获得认可,能有效促进海面溢油的精细化定量探测。本研究以我国南海东沙岛礁附近的溢油事件为例,系统评估HY-1C星对溢油的探测能力以及信号中的不确定性;针对CZI数据,基于耀光反射差异原理,开展溢油提取方法研究;收集典型溢油区域数据,测试提取方法的普适性与精准度。主要研究内容包括:（1）以2019年中国南海东沙岛附近海域的溢油事件为例,收集了HY-1C星COCTS和CZI数据,并获取了同一天的VIIRS、MODIS Terra&Aqua遥感数据,开展了海面溢油的识别分类及其对比分析,重点评估COCTS与CZI光学载荷对海面溢油识别的效能。（2）优选CZI数据近红外波段,基于耀光反射差异原理设计溢油提取方法,并分析溢油与水体的反射率混淆、水体细节等干扰因素的特性,设计各类误判信息的解决方案,实现不同水体环境、不同耀光强度下的溢油信息提取。（3）收集国内外典型溢油区域的CZI影像,测试溢油提取方法的普适性及精准度,并针对MODIS数据测试提取方法在低分辨率数据上的效果。基于上述研究内容,得出主要结论如下:（1）在弱耀光对比条件下,COCTS、CZI、VIIRS均能有效识别东沙岛溢油,且COCTS对溢油的识别能力不弱于VIIRS数据;CZI不仅能识别此次溢油,还能区分溢油形成的海面油膜与溢油乳化物,从而提供更多的判定信息;CZI数据中,不同溢油污染类型的光谱信号离散度大于清洁海水平均噪声,展现了利用光学卫星遥感数据定量估算溢油量的潜力。（2）本文针对HY-1C星CZI数据设计的、基于耀光反射差异的溢油提取方法,经过不同水体环境的溢油区域测试,可以较好地去除油水反射率混淆、海面粗糙度异常等干扰,并且对弱耀光条件下的溢油具备分类的能力,kappa系数表明提取精度较高。对于空间分辨率较粗的影像,该提取方法同样适用,但由于高异质性空间混合的影响较大,溢油提取效果弱于CZI数据。（3）HY-1C星光学载荷展现了优良的辐射分辨率、高信噪比等性能,随着2020年6月HY-1D星的发射,双星组网观测还能提供更佳的时相分辨率数据,未来会在海洋溢油的实时、定量、精细化观测中提供更为丰富的数据支撑。
二、日本开展海洋环境遥感信息解译方法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、日本开展海洋环境遥感信息解译方法研究（论文提纲范文）
（1）喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估及时空演变机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 研究现状 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 生态资产理论研究进展 |
| 1.2.2 生态资产评估体系与方法研究进展 |
| 1.2.3 生态资产遥感评估方法研究进展 |
| 1.2.4 喀斯特地区生态资产评估研究进展 |
| 1.2.5 研究进展小结 |
| 第二章 研究设计 |
| 2.1 科学问题 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.2.1 研究内容设计 |
| 2.2.2 研究内容逻辑关联 |
| 2.3 研究方案与技术路线 |
| 2.3.1 研究方案 |
| 2.3.2 研究技术路线 |
| 2.4 研究区选择与代表性论证 |
| 2.4.1 研究区代表性论证 |
| 2.4.2 研究区概况 |
| 2.4.3 研究区自然环境 |
| 2.4.4 研究区社会经济 |
| 2.4.5 研究区的生态环境问题 |
| 第三章 生态资产评估与时空演变研究框架构建 |
| 3.1 喀斯特石漠化区生态资产评估 |
| 3.1.1 生态资产评估范围 |
| 3.1.2 生态资产评估内容 |
| 3.2 喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估面临的困难 |
| 3.3 遥感图谱认知理论 |
| 3.3.1 地学信息图谱 |
| 3.3.2 遥感信息图谱 |
| 3.3.3 遥感图谱认知理论 |
| 3.3.4 地理图斑智能计算模型 |
| 3.4 基于遥感图谱认知的生态资产时空演变研究框架 |
| 3.4.1 评估框架 |
| 3.4.2 关键问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 生态资产评估基本空间单元解构 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于分区分层感知模型的生态资产基本空间单元解构 |
| 4.2.1 分区分层感知模型 |
| 4.2.2 喀斯特石漠化地区生态资产基本空间单元解构 |
| 4.3 基于高精度DEM的地貌/地理单元划分 |
| 4.3.1 基于高精度DEM的地貌单元边界优化 |
| 4.3.2 基于高精度DEM的地理单元划分 |
| 4.4 基于高分辨率遥感影像的地理图斑/地块提取 |
| 4.4.1 地理图斑/地块提取方法 |
| 4.4.2 地理图斑/地块精度验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多源数据协同的生态资产时空动态评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估 |
| 5.2.1 喀斯特石漠化地区生态资产评估体系 |
| 5.2.2 喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估方法 |
| 5.3 多源数据协同的喀斯特石漠化地区岩石裸露率反演 |
| 5.3.1 喀斯特石漠化地区岩石裸露率反演 |
| 5.3.2 数据来源与处理 |
| 5.3.3 喀斯特山区岩石裸露率反演方法 |
| 5.3.4 喀斯特山区岩石裸露率反演结果 |
| 5.4 基于时序遥感数据的喀斯特石漠化地区NPP估算 |
| 5.4.1 喀斯特石漠化地区NPP估算 |
| 5.4.2 数据来源与处理 |
| 5.4.3 喀斯特石漠化地区NPP估算方法 |
| 5.4.4 喀斯特石漠化地区NPP估算结果 |
| 5.5 不同尺度下生态资产时空动态评估结果 |
| 5.5.1 地块与像元尺度的生态资产质量与服务功能状况评估 |
| 5.5.2 地理单元尺度的生态资产综合评估结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 生态资产时空演变格局与驱动机制分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于时空动态度模型的生态资产时空演变特征分析 |
| 6.2.1 不同地理单元生态资产时空变化特征 |
| 6.2.2 不同地貌单元生态资产时空变化特征 |
| 6.3 基于ESTDA的生态资产时空演变格局分析 |
| 6.3.1 生态资产全局空间自相关分析 |
| 6.3.2 生态资产局部空间自相关分析 |
| 6.3.3 生态资产局部空间格局演化趋势分析 |
| 6.4 基于地理探测器的生态资产时空演变驱动因素分析 |
| 6.4.1 生态资产时空变化分异的地理探测 |
| 6.4.2 生态资产空间分异的驱动因素及交互作用分析 |
| 6.4.3 生态资产动态变化的驱动因素作用强度变化分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究成果总结 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（2）基于HJ-CCD遥感数据海冰监测平台一体化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 HJ-CCD卫星数据监测研究现状 |
| 1.2.2 遥感数据处理平台研究现状 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 遥感数据海冰监测平台研究 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 遥感数据 |
| 2.1.2 海冰监测平台 |
| 2.1.3 遥感与GIS平台一体化 |
| 2.1.4 有关ENVI和 ArcGIS功能简介 |
| 2.2 基于HJ-CCD数据下的海冰监测平台 |
| 2.2.1 平台界面设计 |
| 2.2.2 设计流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 HJ-CCD数据及其预处理工作 |
| 3.1 HJ环境与灾害监测预报小卫星简介 |
| 3.2 CCD相机简介 |
| 3.3 数据资料选择 |
| 3.4 数据预处理 |
| 3.4.1 辐射校正 |
| 3.4.2 几何校正 |
| 3.4.3 云检测 |
| 3.4.4 陆地去除 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 冰水分离与海冰信息反演 |
| 4.1 冰水识别 |
| 4.1.1 区域划分 |
| 4.1.2 冰水识别 |
| 4.2 海冰信息反演 |
| 4.2.1 密集度反演 |
| 4.2.2 厚度反演 |
| 4.2.3 温度反演 |
| 4.2.4 外缘线反演 |
| 4.2.5 面积计算 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 产品功能实现 |
| 5.1 初始场文件 |
| 5.2 影像图 |
| 5.3 解译图 |
| 5.4 快报输出 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）海域使用格局预测遥感研究 ——以大连近岸海域为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 海岸类型提取研究 |
| 1.2.2 海域使用结构概述 |
| 1.2.3 海域使用结构分析研究 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 2 研究区概况与数据基础 |
| 2.1 研究区范围 |
| 2.2 自然地理条件 |
| 2.3 社会经济条件 |
| 2.4 海域资源条件 |
| 2.5 数据基础 |
| 3 海域使用类型提取 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 图像几何校正 |
| 3.1.2 图像融合 |
| 3.1.3 图像镶嵌与裁剪 |
| 3.2 海域使用类型分类体系 |
| 3.3 遥感解译标志 |
| 3.4 决策树分类方法提取信息 |
| 3.4.1 标志性样本采集 |
| 3.4.2 海域类型影像特征分析 |
| 3.4.3 决策树规则集构建 |
| 3.4.4 精度验证 |
| 4 海域使用格局的模拟预测 |
| 4.1 CA-Markov模型 |
| 4.2 模型实现的基本流程 |
| 4.3 数据的转换 |
| 4.4 转移矩阵的获取 |
| 4.5 转变适宜性图像集 |
| 4.6 海域使用格局的模拟 |
| 5 海域使用格局的模拟及预测结果分析 |
| 5.1 模型精度评定 |
| 5.1.1 实际结果与模拟结果对比 |
| 5.1.2 Kappa系数验证 |
| 5.1.3 模拟结果与实际用海类型空间对比 |
| 5.2 模拟预测及结果分析 |
| 5.2.1 模拟海域结构空间布局演变分析 |
| 5.2.2 转移矩阵分析 |
| 5.2.3 定量结果分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）南海西沙群岛珊瑚岛礁高分遥感监测与动态研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 珊瑚礁水深遥感研究进展 |
| 1.2.2 珊瑚礁检测与分类遥感研究进展 |
| 1.2.3 珊瑚岛动态遥感研究进展 |
| 1.3 本文研究目标和内容 |
| 1.3.1 拟解决的关键问题 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 第二章 研究区域和研究方法 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 数据源 |
| 2.2.2 数据处理 |
| 2.3 珊瑚岛礁分类体系和遥感解译标志 |
| 2.3.1 珊瑚岛礁分类体系 |
| 2.3.2 珊瑚岛礁遥感解译标志 |
| 第三章 西沙群岛珊瑚岛礁周边水深高精度遥感反演研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水深遥感反演LSTM神经网络模型 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 LSTM模型参数对水深反演精度的影响 |
| 3.3.2 LSTM水深反演模型评价 |
| 3.3.3 东岛周边水深遥感反演 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 LSTM水深反演模型的可扩展性分析 |
| 3.4.2 LSTM水深反演模型输入数据的探讨 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 西沙群岛珊瑚暗礁高分光学遥感检测研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 DBN联合GVF-Snake的珊瑚暗礁光学遥感检测方法 |
| 4.2.1 珊瑚暗礁DBN分类模型 |
| 4.2.2 珊瑚暗礁边缘检测方法GVF-Snake |
| 4.2.3 珊瑚暗礁光学遥感检测流程 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 滤波窗口尺度的选择 |
| 4.3.2 GVF-Snake与传统检测算子的边缘检测结果比较 |
| 4.3.3 DBN联合GVF-Snake的银砾滩检测结果及精度评价 |
| 4.3.4 DBN与 Maximum Likelihood、SVM和 ANN的珊瑚暗礁检测结果比较 |
| 4.3.5 西沙群岛珊瑚暗礁检测结果分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 光学影像空间和光谱分辨率对珊瑚暗礁检测结果的影响 |
| 4.4.2 珊瑚暗礁高分辨率SAR检测的可行性 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 西沙群岛珊瑚礁沙洲稳定性评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 珊瑚礁沙洲信息提取 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 沙洲大小和形状变化 |
| 5.3.2 沙洲平面位置移动 |
| 5.3.3 沙洲稳定性的影响因素探析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 西沙群岛典型珊瑚岛时空动态分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 珊瑚岛信息提取 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 社区驻地海岛时空变化特征 |
| 6.3.2 领海基点所在海岛时空变化特征 |
| 6.3.3 自然保护区所在海岛时空变化特征 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 特色、不足与展望 |
| 7.2.1 特色与创新 |
| 7.2.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表或已录用的学术论文目录 |
| 论文资助项目 |
（5）烟台海岸带人类活动强度与近海大型藻类灾害关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海岸带人类活动强度研究 |
| 1.2.2 浒苔灾害监测研究现状 |
| 1.2.3 赤潮灾害监测研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文结构与技术路线 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据获取与处理 |
| 2.2.1 遥感影像数据获取及预处理 |
| 2.2.2 实测数据获取及预处理 |
| 2.2.3 其他参考数据 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 海岸带人类活动强度变化分析 |
| 3.1 海岸带地表覆盖类型变化监测研究 |
| 3.1.1 海岸带地表覆盖提取方法 |
| 3.1.2 海岸带地表覆盖分布情况 |
| 3.1.3 海岸带地表覆盖变化及转移分析 |
| 3.1.4 海岸带地表覆盖类型及影像分类精度分析 |
| 3.2 海岸带人类活动强度空间模拟 |
| 3.2.1 海岸带人类活动强度指标体系的建立 |
| 3.2.2 海岸带人类活动强度空间变化情况 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 大型藻类灾害的时空分异规律研究 |
| 4.1 浒苔赤潮分析方法研究 |
| 4.1.1 浒苔提取及分析方法 |
| 4.1.2 赤潮统计分析方法 |
| 4.2 浒苔时空分布情况 |
| 4.3 赤潮时空分布情况 |
| 4.3.1 赤潮灾害的时间变化特征 |
| 4.3.2 赤潮灾害的空间变化特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 海岸带人类活动与近海大型藻类灾害响应关系分析 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 多元回归分析方法 |
| 5.1.2 核密度估计方法 |
| 5.2 人类活动与赤潮灾害响应关系分析 |
| 5.2.1 人类活动强度对赤潮灾害影响分析 |
| 5.2.2 赤潮灾害对近海生态环境因子响应分析 |
| 5.3 人类活动与浒苔灾害响应关系分析 |
| 5.3.1 人类活动强度对浒苔灾害影响分析 |
| 5.3.2 浒苔灾害对近海生态环境因子响应分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（6）基于深度学习的星载SAR南海海洋内波自动识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 海洋内波观测技术发展现状 |
| 1.2.2 海洋内波自动识别研究现状 |
| 1.2.3 深度学习在目标识别领域的研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 基于多源SAR数据的海洋内波训练数据集构建 |
| 2.1 海洋内波SAR成像理论 |
| 2.1.1 海洋内波SAR成像机制 |
| 2.1.2 海洋内波在SAR图像特征 |
| 2.2 SAR数据介绍 |
| 2.2.1 ERS-1/2 SAR数据 |
| 2.2.2 Envisat ASAR数据 |
| 2.2.3 GF-3 SAR数据 |
| 2.2.4 ALOS PALSAR数据 |
| 2.2.5 TerraSAR-X/TanDEM-X数据 |
| 2.3 南海海洋内波SAR影像数据集构建 |
| 2.3.1 海洋内波样本制作 |
| 2.3.2 数据集扩充 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 Faster R-CNN算法介绍 |
| 3.1 RPN网络结构 |
| 3.2 Fast R-CNN网络结构 |
| 3.2.1 卷积层 |
| 3.2.2 RoI池化层 |
| 3.2.3 全连接层 |
| 3.3 RPN与 Faster R-CNN共享卷积特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于Faster R-CNN的海洋内波自动检测模型构建 |
| 4.1 训练网络模型构建 |
| 4.2 网络参数设定 |
| 4.2.1 训练测试数据划分 |
| 4.2.2 学习速率 |
| 4.2.3 迭代次数 |
| 4.3 精度阈值设定 |
| 4.4 目标边界框合并 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Faster R-CNN的内波检测结果应用与分析 |
| 5.1 多源SAR数据的内波检测分析 |
| 5.1.1 C波段GF-3 SAR检测结果分析 |
| 5.1.2 L波段ALOS PALSAR检测结果分析 |
| 5.1.3 X波段TerraSAR-X检测结果分析 |
| 5.2 不同场景下的适用性分析 |
| 5.2.1 不同空间尺度的内波检测结果分析 |
| 5.2.2 复杂背景下SAR图像的检测结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 个人简介、硕士科研项目以及论文成果 |
| 致谢 |
（7）基于星载极化SAR图像的海上溢油检测与分析研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 星载SAR系统发展状况 |
| 1.2.1 单极化系统 |
| 1.2.2 双极化系统 |
| 1.2.3 全极化系统 |
| 1.3 国内外极化SAR海洋溢油检测研究现状及进展 |
| 1.3.1 双极化SAR溢油检测研究进展 |
| 1.3.2 全极化SAR溢油检测研究进展 |
| 1.4 本研究领域存在的问题 |
| 1.5 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.6 技术路线图 |
| 2 极化SAR溢油检测的基本理论 |
| 2.1 极化SAR的基本工作原理 |
| 2.1.1 SAR的成像概述 |
| 2.1.2 极化SAR溢油探测机理 |
| 2.2 波的极化状态及其表征形式 |
| 2.2.1 极化波和极化基 |
| 2.2.2 Jones矢量与Jones相干矩阵 |
| 2.2.3 Stokes矢量 |
| 2.3 目标极化散射的描述和表征 |
| 2.3.1 散射目标描述 |
| 2.3.2 散射坐标系 |
| 2.3.3 散射目标雷达方程 |
| 2.3.4 极化散射矩阵与散射矢量 |
| 2.3.5 极化协方差矩阵与极化相干矩阵 |
| 2.4 极化分解 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多模式极化SAR海洋溢油散射机制与特性研究 |
| 3.1 实验区与数据源介绍 |
| 3.2 多模式极化SAR溢油散射机制研究 |
| 3.2.1 不同极化通道信噪水平对比 |
| 3.2.2 全极化SAR溢油散射机制研究 |
| 3.2.3 多模式双极化SAR溢油散射机制研究 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 不同极化通道的信噪水平结果 |
| 3.3.2 多模式极化SAR下油膜相对厚度的H/α对比结果 |
| 3.3.3 多模式极化SAR下油膜和类油膜的H/α对比结果 |
| 3.3.4 多模式极化SAR下不同种类油膜的H/α对比结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多时相感兴趣区边界优势特征的双极化SAR溢油检测 |
| 4.1 实验区与数据源介绍 |
| 4.2 基于多时相感兴趣区边界优势特征的溢油检测算法 |
| 4.2.1 基于CMOD5模型的风场信息反演 |
| 4.2.2 基于潜在暗区域频率的感兴趣区提取方法 |
| 4.2.3 兼顾不同复杂度边界优势特征的溢油检测算法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 不同海面风速条件下油膜的雷达信号特征 |
| 4.3.2 基于潜在暗区域频率的感兴趣区提取结果与分析 |
| 4.3.3 兼顾不同复杂度边界优势特征的溢油检测结果 |
| 4.3.4 基于多时相双极化SAR图像的溢油空间分布和时序变化结果 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 基于改进的全极化SAR组合特征的海洋溢油检测 |
| 5.1 实验区与数据源介绍 |
| 5.2 改进的组合极化特征参数提取 |
| 5.2.1 H~*(1-A_(12))组合极化特征理论基础 |
| 5.2.2 H_A_(12)和H_A组合特征溢油检测能力对比 |
| 5.3 H~*(1-A12)组合特征参数溢油检测能力评估 |
| 5.3.1 Michelson对比度 |
| 5.3.2 Jeffreys-Matusita距离 |
| 5.3.3 随机森林分类及重要性评估 |
| 5.4 溢油检测能力评估结果 |
| 5.4.1 特征参数对不同油膜检测的MC测度结果 |
| 5.4.2 特征参数对不同油膜检测的JM测度结果 |
| 5.4.3 特征参数对不同油膜检测的分类结果及重要性评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于多维极化特征强度模型匹配算法的海洋溢油检测 |
| 6.1 实验区与数据源介绍 |
| 6.2 基于多维极化特征强度模型匹配的溢油检测算法 |
| 6.2.1 优势极化特征筛选 |
| 6.2.2 多维极化特征强度模型建立 |
| 6.2.3 多维极化特征模型匹配算法 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 优势极化特征筛选结果 |
| 6.3.2 多维极化特征强度模型构建结果 |
| 6.3.3 多维极化特征强度模型匹配结果 |
| 6.3.4 时间复杂度分析结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（8）舟山群岛海岸线遥感信息提取及时空演变分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究区概况及数据源 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据源 |
| 2 研究方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 海岸线遥感信息提取 |
| 3.2 海岸线时空演变分析 |
| 3.2.1 时间演变特征分析 |
| 3.2.2 空间演变特征分析 |
| 4 结论与讨论 |
（9）海岸带典型用海地物遥感监测与时空演变分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 适用于遥感监测的用海地物 |
| 1.1.2 海岸线遥感监测发展趋势 |
| 1.1.3 海水养殖区遥感监测发展趋势 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 海岸线解译及遥感监测研究现状 |
| 1.3.2 海水养殖区提取及遥感监测研究现状 |
| 1.3.3 海岸带典型用海地物变化与海域政策 |
| 1.3.4 存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 论文结构 |
| 第二章 基于面向对象的海岸线自动提取与属性分类方法研究 |
| 2.1 海岸线分类体系及解译标志 |
| 2.1.1 海岸线分类体系 |
| 2.1.2 海岸线解译标志 |
| 2.2 海岸线提取分类算法详细步骤 |
| 2.2.1 影像预处理 |
| 2.2.2 融合边缘特征的区域合并算法海岸线提取 |
| 2.2.3 基于海岸线的陆地-海洋缓冲区建立 |
| 2.2.4 基于面向对象的缓冲区土地分类 |
| 2.2.5 海岸线属性分类 |
| 2.3 实验区简介 |
| 2.4 精度评价 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 融合边缘特征的面向对象海水养殖区提取方法研究 |
| 3.1 海水养殖区提取算法技术路线 |
| 3.2 提取算法详细步骤 |
| 3.2.1 水陆分离 |
| 3.2.2 Canny边缘检测线状目标提取 |
| 3.2.3 基于OBVS-NDVI特征的面状目标提取 |
| 3.2.4 基于边缘重叠度的潜在目标筛选 |
| 3.2.5 基于形状特征的筛选 |
| 3.3 实验区简介 |
| 3.4 实验与参数设置 |
| 3.4.1 精度评价 |
| 3.4.2 影像分割参数设置 |
| 3.4.3 三个关键阈值参数设置 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 不同边缘重叠度阈值的结果与分析 |
| 3.5.2 提取结果对比分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 印尼全国海岸线提取与时空演变分析 |
| 4.1 研究区概况 |
| 4.2 数据选取及预处理 |
| 4.3 海岸线时空分析方法 |
| 4.4 精度评价 |
| 4.5 结果 |
| 4.5.1 海岸线空间分布特征及开发利用度 |
| 4.5.2 岛屿尺度上印度尼西亚海岸线利用度的时空动态研究 |
| 4.5.3 省级尺度上印度尼西亚海岸线利用度的时空动态研究 |
| 4.5.4 印度尼西亚海岸线陆海格局的时空变化 |
| 4.6 海岸线变化机理探讨 |
| 4.6.1 海岸线变化自然因素 |
| 4.6.2 海岸线变化社会因素 |
| 4.6.3 海岸线遥感变化监测的优缺点 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 我国渤海-黄海区域海水养殖区提取与时空演变分析 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.2 数据选取及预处理 |
| 5.3 海水养殖区提取精度评价 |
| 5.4 海水养殖区时空动态信息的多模型分析 |
| 5.5 结果 |
| 5.5.1 辽宁省海水养殖区时空变化与分析 |
| 5.5.2 山东省海水养殖区时空变化与分析 |
| 5.5.3 江苏省海水养殖区时空变化与分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 海岸带典型用海地物变化与海域功能政策管理 |
| 6.1 典型用海地物变化与海域政策管理分析方法 |
| 6.2 海岸线分类保护与管理策略 |
| 6.2.1 海岸线不同保护等级分布结果 |
| 6.2.2 海岸线管控措施 |
| 6.2.3 海岸线保护政策建议 |
| 6.3 海水养殖区与海洋功能区政策评估 |
| 6.3.1 山东省海域功能规划区简介 |
| 6.3.2 政策评估数据预处理方法 |
| 6.3.3 评估结果 |
| 6.3.4 原因分析 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要工作与总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于HY-1C星数据的海洋溢油提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 溢油的光谱响应特征 |
| 1.2.2 耀光反射影响研究现状 |
| 1.2.3 溢油光学遥感的提取方法 |
| 1.3 研究思路与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标与内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第二章 光学遥感数据及其预处理 |
| 2.1 卫星光学遥感数据 |
| 2.1.1 HY-1C星光学遥感数据 |
| 2.1.2 其它光学传感器数据 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 大气校正 |
| 2.2.2 耀光反射率计算 |
| 第三章 HY-1C星光学载荷的海面溢油识别能力评估 |
| 3.1 溢油光学影像的耀光反射差异评估 |
| 3.2 溢油的卫星反射光谱特征 |
| 3.3 基于HY-1C卫星数据的溢油探测不确定性分析 |
| 第四章 基于耀光反射差异的溢油提取方法 |
| 4.1 溢油的CZI图像特征与干扰因素 |
| 4.2 基于耀光反射差异的疑似溢油提取方法 |
| 4.2.1 局部区域内的亮暗特征提取 |
| 4.2.2 误判信息的消除策略 |
| 4.3 典型溢油的算法应用与评价 |
| 4.3.1 典型溢油区域的算法测试 |
| 4.3.2 溢油提取精度评价 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间主要科研情况 |
| 致谢 |
四、日本开展海洋环境遥感信息解译方法研究（论文参考文献）
- [1]喀斯特石漠化地区生态资产遥感评估及时空演变机制研究[D]. 陈全. 贵州师范大学, 2021
- [2]基于HJ-CCD遥感数据海冰监测平台一体化设计[D]. 张永盛. 青岛科技大学, 2021(01)
- [3]海域使用格局预测遥感研究 ——以大连近岸海域为例[D]. 陈睿彤. 辽宁师范大学, 2021(08)
- [4]南海西沙群岛珊瑚岛礁高分遥感监测与动态研究[D]. 李晓敏. 内蒙古大学, 2021
- [5]烟台海岸带人类活动强度与近海大型藻类灾害关系研究[D]. 周敏. 鲁东大学, 2021(12)
- [6]基于深度学习的星载SAR南海海洋内波自动识别研究[D]. 孙宏亮. 桂林理工大学, 2021(01)
- [7]基于星载极化SAR图像的海上溢油检测与分析研究[D]. 李冠男. 大连海事大学, 2020(04)
- [8]舟山群岛海岸线遥感信息提取及时空演变分析[J]. 陈超,陈慧欣,陈东,张自力,张旭锋,庄悦,褚衍丽,陈建裕,郑红. 国土资源遥感, 2021(02)
- [9]海岸带典型用海地物遥感监测与时空演变分析[D]. 王君. 长安大学, 2020(06)
- [10]基于HY-1C星数据的海洋溢油提取方法研究[D]. 沈亚峰. 南京大学, 2020(12)