基于植被指数的航空高光谱赤潮检测方法

论文摘要

本文在国家海洋局局管项目“渤海海岸带典型要素的光谱波段敏感性研究”的支撑下，面向赤潮海洋航空监测业务的需求，将植被指数的表达形式引入海洋航空高光谱研究领域，提出了遴选最佳波段组合和最佳植被指数形式的显著性度量的概念，发展了一种赤潮航空高光谱检测模型和方法，并利用国内首批赤潮航空高光谱数据开展了检测模型的应用。论文的工作包括 (1)提出了用于判别图像分类效果的量——显著性度量，并以其为判据，遴选出用于赤潮探测的敏感组合波段和敏感指数。分类结果表明：显著性度量是一种合理并有效的两种地物的分类判据。 (2)应用比值植被指数RVI，归一化差植被指数NDVI，转换型植被指数TVI和差值植被指数DVI的表达式，基于相应的最佳组合波段建立了赤潮航空高光谱检测模型，该模型通过选取植被指数图像灰度的阈值来确定赤潮水体和正常水体的类别。 (3)基于显著性度量和检测偏差值评估赤潮航空高光谱检测模型的检测效果。结果表明：基于四种植被指数图像的赤潮探测效果均优于单一波段图像的探测效果，故在敏感组合波段已知的前提下，以植被指数的形式探测赤潮的方法是可行的。 (4)通过在样点的选取过程中人为混入噪声样点，评估噪声样点对赤潮检测效果的影响，结果表明：赤潮检测模型具有一定的抗噪能力，但引入噪声样点对赤潮检测效果是有影响的。 最后，就赤潮航空高光谱遥感检测模型的完善，提出了需要进一步开展的研究工作。

论文目录

• 0 前言
• 1 赤潮与高光谱遥感技术
• 1.1 赤潮及其危害
• 1.2 海洋高光谱遥感技术发展现状
• 1.3 赤潮水体的高光谱特征分析
• 2 显著性度量
• 2.1 显著性度量定义
• 2.2 显著性度量定义的例说
• 3 组合波段和植被指数类型对赤潮的敏感响应
• 3.1 样点选择
• 3.2 敏感波段
• 3.3 敏感指数
• 3.4 结果分析
• 4 基于植被指数的赤潮检测模型
• 4.1 基于植被指数的赤潮检测模型
• 4.2 阈值的选取
• 4.3 检测结果
• 5 赤潮检测模型的检测效果分析
• 5.1 植被指数图像与单波段图像分类效果比较
• 5.2 植被指数检测效果分析
• 6 噪声样点对赤潮检测效果的影响
• 6.1 评估方法介绍
• 6.2 评估结果
• 6.3 评估结果分析
• 7 结论、讨论与进一步工作
• 7.1 结论
• 7.2 讨论
• 7.3 进一步工作
• 致谢
• 参考文献