[发明专利]基于遥感影像的蓝藻生物量时空变化监测与可视化方法有效
| 申请号： | 201210588045.6 | 申请日： | 2012-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN103063202A | 公开（公告）日： | 2013-04-24 |
| 发明（设计）人： | 林怡;潘琛;王嘉楠;任文伟;叶勤;屈铭志;刘冰;陆渊 | 申请（专利权）人： | 同济大学;复旦大学 |
| 主分类号： | G01C11/00 | 分类号： | G01C11/00;G01C11/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于遥感影像的蓝藻生物量时空变化监测与可视化方法，该方法包括以下步骤：1)对研究区的遥感影像进行预处理，并构建归一化蓝藻指数；2)采用基于VPRS_GID的特征优化模型对遥感影像的特征进行优化，获得优化后的多特征空间；3)根据多特征空间建立基于小波核的双重加权SVM分类模型，对蓝藻水华空间分布信息进行提取识别和变化检测，结合实地观测数据进行综合验证和精度分析；4)将处理后的遥感影像、GIS矢量数据与实地观测数据进行叠加显示，从而实现蓝藻水华爆发时空变化过程和规律的仿真模拟。与现有技术相比，本发明具有蓝藻识别精度和可靠性高等优点，有利于对蓝藻水华的成因和分布变化做出分析和判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遥感 影像 蓝藻 生物量 时空 变化 监测 可视化 方法 | ||
【主权项】：
一种基于遥感影像的蓝藻生物量时空变化监测与可视化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)获取蓝藻研究区域的遥感影像，并对其进行图像预处理，构建归一化蓝藻指数；2)采用基于VPRS_GID的特征优化模型对遥感影像的特征进行优化，获得优化后的多特征空间；3)根据多特征空间建立基于小波核的双重加权SVM分类模型，获取SVM最优分类决策面，并利用该分类模型提取蓝藻空间分布信息、检测蓝藻空间分布的变化，结合实地观测数据进行综合验证和精度分析；4)将处理后的遥感影像、研究区域的GIS矢量数据与该区域的实地观测数据进行叠加显示，从而实现蓝藻水华爆发时空变化过程和规律的仿真模拟。
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