基于海洋遙感數(shù)據(jù)的島礁特征提取方法研究.pdf

1、海洋遙感技術作為實時獲取海洋數(shù)據(jù)的重要手段，在智能導航、海洋監(jiān)測和船舶精確定位等方面得到了廣泛的應用。特別是在智能化航海導航領域，由于遙感衛(wèi)星具有的時效性高、全球覆蓋范圍非常之廣的特點，通過衛(wèi)星獲取實時、大面積海域的遙感圖像進行智能航海導航以及船舶航行蔽障，可以增強導航的精確度。但是，在實際應用中，海洋遙感圖像中包含的信息比較豐富，地物種類比較復雜，如何能夠進行地物精確的識別，特別是海洋中島礁的自動識別，是在實際應用中應用遙感圖像進行智

2、能航海導航、海洋數(shù)據(jù)立體監(jiān)測以及船舶蔽障的前提。本文以多光譜遙感圖像作為研究對象，從圖像處理的前期出發(fā)，進行圖像數(shù)據(jù)的聚類分析。針對多光譜遙感圖像具有尺度大、多波段、內(nèi)容豐富多樣、多尺度等特征，原始的特征提取算法顯示出其不足，為此本文提出了兩種改進聚類分析算法來進行圖像特征提取，并通過實驗仿真驗證了算法的可行性。
　　本研究首先對獲取的海洋遙感圖像進行了預處理操作，其中預處理過程包括輻射校正和幾何校正兩部分，并分別闡述了他們進行校

3、正的原理和具體方法。其次，分別從基于遙感圖像的光譜特征，紋理特征以及分類方法進行常用特征提取算法的介紹，為后續(xù)算法進行改進提供了方向。再次，深入研究了模糊核聚類算法。針對模糊核聚類算法在使用過程中存在的不足進行了改進：將原始數(shù)據(jù)進行核主成分分析，提高了數(shù)據(jù)處理速度問題；利用馬氏聚類代替歐氏聚類，提高了數(shù)據(jù)處理的精度問題；利用薛定諤方程求取聚類中心，解決了局部最優(yōu)解的問題；并在此基礎上進行實驗仿真驗證，實驗結果表明該改進算法的正確性。最后