| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·遥感技术探测海面油膜的原理 | 第11-13页 |
| ·光学遥感探测海面油膜的研究进展 | 第13-14页 |
| ·研究内容与方法 | 第14-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 2 研究数据与预处理 | 第18-26页 |
| ·研究区概况 | 第18-19页 |
| ·HJ-1 星 CCD 数据 | 第19页 |
| ·HJ-1 星 CCD 数据预处理 | 第19-26页 |
| ·数据定标 | 第19页 |
| ·大气校正 | 第19-21页 |
| ·影像裁剪 | 第21页 |
| ·影像去噪 | 第21-23页 |
| ·主成分分析 | 第23页 |
| ·训练样本的选取 | 第23-26页 |
| 3 影像多元特征提取 | 第26-38页 |
| ·光谱特征提取 | 第26-27页 |
| ·纹理特征提取 | 第27-35页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第28-32页 |
| ·基于局部二值模式的纹理特征提取 | 第32-35页 |
| ·空间边缘特征提取 | 第35-38页 |
| 4 基于多元特征的油膜信息提取 | 第38-56页 |
| ·遥感图像识别方法 | 第38-39页 |
| ·SVM 方法 | 第39-43页 |
| ·SVM 原理 | 第39-42页 |
| ·SVM 分类器核函数的选择 | 第42-43页 |
| ·SVM 模型油膜信息提取 | 第43-48页 |
| ·基于光谱特征的油膜信息提取 | 第43-44页 |
| ·引入 GLCM 纹理特征的油膜信息提取 | 第44页 |
| ·引入 LBP 纹理特征的油膜信息提取 | 第44-45页 |
| ·引入 Sobel 边缘特征的油膜信息提取 | 第45页 |
| ·引入 GLCM 纹理与 Sobel 边缘特征的油膜信息提取 | 第45页 |
| ·引入 LBP 纹理与 Sobel 边缘特征的油膜信息提取 | 第45-48页 |
| ·SVM 模型油膜信息提取结果比较 | 第48-56页 |
| 5 油膜信息提取模型适用性验证 | 第56-66页 |
| ·验证数据选择 | 第56-58页 |
| ·大连新港溢油事故油膜信息提取 | 第58-61页 |
| ·大连新港溢油事故油膜分布状况分析 | 第61-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·主要工作及结论 | 第66-67页 |
| ·问题及展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 附录 | 第76页 |