声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 赤潮发生机理及影响因素研究
1.2.2 赤潮预警预报模式
1.2.3 赤潮信息决策服务系统研究
1.2.4 当前研究存在的不足
1.3 研究区域与数据来源
1.3.1 研究区域
1.3.2 研究数据及来源
1.4 研究内容与章节安排
1.4.1 研究目的
1.4.2 研究内容
1.4.3 技术路线
1.4.4 论文组织与章节安排
2 基于SOM神经网络和关联规则挖掘的赤潮表征规律探究
2.1 基于SOM的赤潮关键因子识别
2.1.1 SOM聚类分析
2.1.2 赤潮特征因子提取
2.1.3 环境限制因子分析
2.2 基于多维关联规则的赤潮时空判据挖掘
2.3 赤潮表征规律提取实例分析
2.4 本章小结
3 考虑时间序列相似性匹配的赤潮灾害实时预警预报
3.1 赤潮预警时间序列及其定义
3.1.1 赤潮时间序列概况
3.1.2 赤潮预警时间序列定义
3.1.3 赤潮历史时序特征库构建
3.2 RWTS特征分析
3.2.1 时间序列基本变形
3.2.2 RWTS变形分析
3.3 基于特征点的分段RWTS相似性度量算法
3.3.1 时间序列近似表示
3.3.2 相似性距离度量
3.3.3 RWTS分段相似性度量算法
3.3.4 RWTS突变序列聚类分析
3.4 相似匹配与关联规则联合赤潮预警
3.4.1 赤潮预警信号识别模式
3.4.2 联合预警实例应用
3.4.3 模式应用及准确率
3.5 本章小结
4 基于多时相GOCI影像的赤潮时空变化监控与面积提取
4.1 数据准备与影像分析
4.1.1 数据准备
4.1.2 瑞利散射校正
4.2 基于RrcH指数的赤潮卫星遥感识别算法
4.2.1 典型水体光谱特征分析
4.2.2 赤潮水体识别指标-RrcH的构建
4.3 基于多时相GOCI影像的赤潮时空变化监控
4.3.1 基于RrcH的赤潮时空变化监控
4.3.2 RrcH遥感结果与浮标比对
4.3.3 赤潮遥感面积提取
4.4 本章小结
5 赤潮预警与决策支持服务体系的设计与实现
5.1 面向赤潮预警与决策服务的时空多源监测数据组织与管理
5.1.1 结构化/非结构化混合存储模式
5.1.2 赤潮多源监测数据组织策略
5.1.3 赤潮多源监测数据级联更新及自动入库
5.2 赤潮预警与决策服务体系建设及实现
5.2.1 服务体系架构
5.2.2 服务体系模块集成
5.2.3 系统运行环境
5.3 赤潮多源监测数据管理
5.4 赤潮动态监测与决策服务
5.5 赤潮预警与服务信息发布
5.6 本章小结
6 结论与展望
6.1 本文研究结论
6.2 研究特色与创新
6.3 展望
参考文献
作者简历