摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 引言 | 第13-27页 |
1.1 选题背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
1.2.1 绿潮信息提取技术的研究现状 | 第14-17页 |
1.2.2 绿潮暴发机制和演变过程的研究现状 | 第17-18页 |
1.2.3 多源数据应用于绿潮监测的研究现状 | 第18-19页 |
1.2.4 研究现状评述 | 第19-20页 |
1.3 研究区概况 | 第20-21页 |
1.4 研究内容和方法 | 第21-24页 |
1.4.1 研究内容 | 第21-22页 |
1.4.2 研究方法 | 第22-24页 |
1.5 论文组织结构 | 第24-27页 |
第2章 遥感数据源及数据预处理 | 第27-37页 |
2.1 遥感数据源 | 第27-31页 |
2.1.1 GF-1 WFV数据 | 第27页 |
2.1.2 HJ-1A/1B CCD数据 | 第27-29页 |
2.1.3 CBERS-04 WFI数据 | 第29页 |
2.1.4 Landsat-7 ETM+、Landsta-8 OLI数据 | 第29-30页 |
2.1.5 MODIS-SST产品数据 | 第30页 |
2.1.6 无人机和船载监测数据 | 第30-31页 |
2.2 数据处理软件 | 第31-32页 |
2.2.1 ENVI | 第31页 |
2.2.2 ArcGIS | 第31-32页 |
2.2.3 SeaDAS | 第32页 |
2.2.4 Pix4Dmapper | 第32页 |
2.3 遥感数据预处理方法 | 第32-37页 |
2.3.1 混淆因素掩膜与剪裁 | 第32-33页 |
2.3.2 辐射定标 | 第33页 |
2.3.3 大气校正 | 第33-36页 |
2.3.3.1 FLAASH大气校正 | 第34页 |
2.3.3.2 6S大气校正 | 第34-35页 |
2.3.3.3 COST大气校正 | 第35-36页 |
2.3.4 投影转换与影像镶嵌 | 第36-37页 |
第3章 不同大气校正方法对绿潮提取效果的影响研究 | 第37-49页 |
3.1 数据与方法 | 第37-39页 |
3.1.1 遥感数据 | 第37页 |
3.1.2 样本区选择 | 第37-39页 |
3.2 校正后影像地物光谱曲线分析 | 第39-41页 |
3.3 校正后影像NDVI分析 | 第41-43页 |
3.4 不同方法大气校正对绿潮探测能力影响的评价 | 第43-44页 |
3.5 绿潮面积对NDVI阈值的敏感性及提取结果对比 | 第44-48页 |
3.5.1 绿潮面积对NDVI阈值的敏感性分析 | 第44-46页 |
3.5.2 绿潮提取结果对比 | 第46-48页 |
3.6 小结 | 第48-49页 |
第4章 基于多源数据的2014至 2016 年黄海绿潮遥感监测 | 第49-65页 |
4.1 基于VB-FAH算法的绿潮信息提取 | 第49-51页 |
4.2 绿潮遥感监测结果对比与验证 | 第51-57页 |
4.2.1 CBERS-04 WFI数据与GF-1 WFV数据监测结果比较 | 第51-52页 |
4.2.2 船载监测及其与卫星影像监测结果比较 | 第52-55页 |
4.2.3 无人机监测及其对卫星影像监测结果的验证 | 第55-57页 |
4.3 2014 至2016年黄海绿潮遥感监测结果 | 第57-63页 |
4.4 小结 | 第63-65页 |
第5章 黄海海表温度与绿潮之间的响应关系及绿潮防控策略研究 | 第65-75页 |
5.1 黄海海表温度与绿潮之间的响应关系 | 第65-68页 |
5.2 黄海绿潮防控策略研究 | 第68-73页 |
5.2.1 绿潮的危害 | 第68-69页 |
5.2.2 绿潮防控策略 | 第69-73页 |
5.2.2.1 控制绿潮生长根源 | 第69-70页 |
5.2.2.2 提前打捞 | 第70-71页 |
5.2.2.3 提前预警,及时防治 | 第71-73页 |
5.3 小结 | 第73-75页 |
第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
6.1 研究结论 | 第75-76页 |
6.2 创新点 | 第76页 |
6.3 展望 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-85页 |
致谢 | 第85-87页 |
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第87-88页 |