基于浮游植物吸收光谱的有害赤潮藻类信息提取方法

论文摘要

赤潮是危害性极大的海洋灾害,识别赤潮中的有害浮游植物是赤潮监测的重要工作之一。海洋光学监测方法由于其可现场测量、快速、自动的优势得到了广泛的研究和应用,吸收光谱法便是其中一种重要的监测方法。本文建立了基于浮游植物吸收光谱的有害赤潮藻类信息提取和识别方法。首先测量了我国38种浮游藻(属于7个大类:甲藻、硅藻、针胞藻、定鞭藻、绿藻、蓝藻和隐藻)的吸收光谱,然后利用小波分析技术提取了这些浮游藻吸收光谱的特征信息,建立了我国常见赤潮藻的特征吸收光谱库。在此基础上,归纳出7大类浮游藻的特征光谱指纹信息。根据这些特征指纹信息建立了赤潮藻类的识别方法,并开发了相应的识别软件系统。初步的实验印证表明,当目标赤潮藻达到一定的浓度(目标藻为优势种,且比例超过60%)时,可对门类水平上的目标赤潮藻(包括甲藻、硅藻、定鞭藻、隐藻、绿藻、蓝藻)进行识别,并达到较高的识别率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 海洋光学测量技术的发展现状
• 1.3 吸收光谱法的应用和分析手段
• 1.4 本论文研究方向
• 第二章 建立单种藻类吸收光谱库
• 2.1 浮游植物吸收光谱的测量方法——定量滤膜技术QFT
• 2.1.1 QFT 的测量原理
• 2.1.2 悬浮粒子和非藻类粒子的吸收系数测量
• 2.1.3 不同β校正因子对吸收系数的影响
• 2.2 吸收光谱的预处理
• 2.3 吸收光谱库的建立
• 第三章 藻类特征光谱提取
• 3.1 小波技术
• 3.1.1 小波理论和mallat 算法
• 3.1.2 小波函数的特征分析
• 3.2 小波分解
• 3.2.1 小波函数的选取
• 3.2.2 小波分解层数的选取
• 3.3 特征光谱提取
• 3.4 特征光谱的检验——聚类分析
• 第四章 光谱的识别方法
• 4.1 浮游植物特征光谱分析
• 4.2 藻类识别方法
• 4.3 赤潮藻类识别软件系统
• 4.3.1 软件构成及其设计
• 4.3.2 软件流程
• 4.4 藻类识别法的初步印证
• 4.4.1 模拟混合实验验证
• 4.4.2 2006 年黄海现场数据的验证
• 4.4.3 2007 年东海现场数据的初步验证
• 第五章 总结和展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历
• 发表的学术论文