基于图像处理的GOCI卫星海冰漂移监测技术研究

摘要

海冰灾害是黄渤海地区主要的海洋自然灾害之一，是影响冰区船舶运输、钻采施工、生产作业的重要海洋环境条件，已成为黄渤海海域海上航运和开发生产中必须考虑的重要环境要素之一。海冰漂移监测是提高海冰灾害预报精度、减少海冰灾害的有效途径。由于环境条件的限制和时间、空间的约束，用传统方法进行大范围监测的实施与操作比较困难。韩国GOCI卫星所获取的遥感图像是目前应用于黄渤海海域大范围海冰漂移监测的主要依据，但该类图像目前仍主要依靠人工进行海冰漂移的图像解译，因而亟需研究海冰漂移自动监测技术，以提高图像解译效率，推动海冰漂移业务化监测的开展。
　　本文结合北海分局预报中心的实际业务需求，综合利用形态学、聚类分析、SIFT特征匹配以及规则推理等方法，研究GOCI卫星图像中大面积海冰的漂移监测技术，提出了针对GOCI卫星图像中海冰漂移的自动监测算法。本文的主要研究内容包括以下几个方面:
　　(1)调研了图像匹配以及尺度不变特征等相关理论知识，重点研究了SIFT算法的设计原理和基本思想，并将其应用于GOCI卫星图像的海冰特征匹配。
　　(2)深入研究图像分割、形态学、聚类等图像处理方法，设计了GOCI卫星图像海冰识别算法，该方法可自动识别图像中存在的不同海冰。
　　(3)针对SIFT算法无法实现随时间发生形变的海冰的特征匹配问题，本文提出了基于专家经验的海冰匹配推理规则，结合海冰识别和SIFT特征匹配结果进行发生了形变的海冰的匹配。
　　(4)结合北海预报中心的业务需求，开发了一套卫星图像海冰漂移监测系统，能根据两幅卫星图像自动计算海冰漂移的方向和距离。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 本文的研究背景

1．2 国内外研究现状

1．3 本文的主要研究内容

1．4 课题的研究意义

1．5 本文的组织结构

第2章 相关理论介绍

2．1 相关数据源介绍

2．1．1 GOCI卫星图像数据源介绍

2．1．2 影响GOCI图像采集的主要因素

2．2 图像匹配基础理论

2．2．1 图像匹配的定义

2．2．2 图像匹配的数学描述

2．2．3 图像空间几何变换模型

2．2．4 图像匹配的关键要素

2．2．5 图像匹配的一般流程

2．2．6 图像匹配的算法分类

2．3 尺度不变特征理论基础

2．3．1 尺度空间概述

2．3．2 尺度空间数学定义

2．3．3 高斯尺度空间概述

2．3．4 图像在尺度空间中的表示

2．3．5 金字塔算法

2．3．6 图像金字塔结构

2．4 阈值分割算法

2．4．1 阈值分割算法基本概念

2．4．2 阈值分割数学描述

2．4．3 阈值分割算法分类

2．5 形态学处理方法

2．5．1 形态学方法概述

2．5．2 膨胀与腐蚀

2．6 聚类分析算法

2．6．1 聚类分析概述

2．6．2 基于密度的算法

2．6．3 基于网格的算法

第3章 基于SIFT的海冰特征匹配

3．1 SIFT算法概述

3．2 SIFT算法实现原理

3．3 SIFT算法实现步骤

3．4 SIFT算法实验

第4章 卫星图像海冰识别算法

4．1 基于扩展凝聚点和网格的聚类算法(CECPG)

4．2 CECPG算法基本原理

4．3 CECPG算法设计思想

4．4 CECPG算法设计步骤

4．5 海冰识别算法实验结果

第5章 基于规则推理的海冰匹配与漂移监测

5．1 规则推理概述

5．1．1 规则推理基本概念

5．1．2 规则推理基本方式

5．2 基于规则推理的海冰匹配

5．2．1 基于规则推理的海冰匹配方法思想

5．2．2 基于规则推理的海冰匹配与漂移监测主要步骤

5．3 海冰漂移监测系统功能及运行结果

总结

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的学术论文

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