激光遥感探测海面溢油智能识别算法的研究

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1、大连海事大学硕士学位论文激光遥感探测海面溢油智能识别算法的研究姓名：林彬申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：安居白2003.3.1摘要海洋溢油污染足各种海洋污染中影响范围最』“、危害时问最长、对牛态环境破坏最人的一种。本论文根据对箨种海洋遥感器的对比研究，总结出激光荧)匕遥感在此方面是最为有力的工具。目前我国在激光遥感的硬件设备方面已绎具备一定的条件，而软件的溢油信息智能处理方向仍存在空缺。由十ANN方法适合于处理非线性系统，媳肯自组织、fj学习、白适应和联想能力，故通过对样小反复训练，能辨别各类样本特子『}：差异，本论文的核心T作就是将人丁神经网络(ANN)的方

2、法应用于激光遥感光谱数据的智能分析。币汤：众多的人T神经网络模型r扎本论文选择ri种模式U!别J衄川最普遍效果相对较好的网络模犁，即感知器、BP、SOM嘲络，提出j，适j}j于海面溢油激光遥感光谱的智能分析与识别的神经网络理论模型。应用!种神经嘲络的理论模犁设计光谱智能分析系统，以激光荧光光谱样本作为输入，训练神经嘲络系统，并对3种神经网络模犁系统的推广能力进行比较实验分析。实验表明，SOM网络模璎算法自身的特点决定r它存多光谱数据智能分析及海面溢{{{1谚{刖方『f『『良好适用性，成为解决此类问题最好的算法。本论文卜要进行的是理论建模和分析下作，片且用计算机软件方法实现r神

3、经焖络系统的模式识别和分类功能。在论文的最后还提iB-r利用ANN方法解决溢油浓度算法的思路。ANN技术必将在海洋遥感领域里发挥它独特的功效。关键宁：神经$洚I模式溉u，激光荧芫遥感，Percep。tron．B—P，SO。M关键宁：神经网络，模式识别，激光荧光遥感，’．一，XABSTRACTInthispaperanartificialneuralnetwork(ANN)approach，whichisbasedonflexiblenonlinearmodelsforaverybroadclassoftransferfunctions，isappliedformulti-sp

4、ectraldataanalysisandmodelingofairbornelaserfluorosensorinordertodifferentiatebetweenclassesofoilonwatersurfaceWeusethreetypesofalgorithm：PerceptronNetwork，Back—Propagation(B—P)NetworkandSelf-OrganizingfeatureMaps(SOM)NetworkUsingthedatainformof64一ctmnnelspectraasinputs，theANNpresentstheana

5、lysisandestimationresultsoftheoiltypeonthebasisofthetypeofbackgroundmaterialsasoutputs．TheANNistrainedandtestedusingsampledatasettothenetworkTheresultsoftheabove3typesofnetworkarecomparedinthispapefSOMNNisthemosteffectiveandadvancedoneasclassifierforlittoraloil—spillinthatSOMalgorithmcanext

6、racttheinternall’ealuresofparameterbyself-organizing’FhispaperhasnotonlydevelopedANNmodelsintheorybutalsocompletedsoftwarepackageforspectraintelligentanalysisfortheairbornedetectionofoilspillsbylaser-inducedfluorescenceTheANNmodelwouldplayasignificantroleintheoceanoil—spillidentification1nt

7、hefutllureKeywords：ArtificialNeuralNetwork(ANN)，PatternRecognition，LaserFluorosensorRemoteSensing，Perceptron，Back-Propagation(B-P)，Self-OrganizingfeatureMaps(SOM)Ⅱ第1章绪论1．1海洋环境及海面溢油监测的意义海洋是我国的蓝色国土，是人类社会可持续发展的宝贵财富，它有丰富的渔业资源、石油资源，有畅通的海上航道，有丰富的海底矿藏⋯⋯，它不仅给予我们