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申请/专利权人：山东大学;山东大学深圳研究院

摘要：本发明公开一种浒苔绿潮遥感监测方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及环境遥感监测技术领域，包括：对训练样本提取光学特征，包括通过对比浒苔绿潮像元与其他地物像元在光谱特征上的差异计算藻云差异指数；提取植被、云和陆地的光谱特征指数；将可见光波段的反射率数据转换至CIE颜色空间中，以CIE二维坐标作为光学特征；对训练样本提取浒苔边界，并经小波变化处理后，将处理得到的纹理特征使用灰度共生矩阵转换成形态学特征；基于形态学特征和光学特征训练得到浒苔绿潮识别模型，对待处理遥感影像采用浒苔绿潮识别模型得到浒苔绿潮提取结果。增强多类像元的分辨能力，提高整体预测性能，满足监测的时效性和空间代表性。

主权项：1.一种浒苔绿潮遥感监测方法，其特征在于，包括：获取目标地区的遥感影像，以此构建训练样本；对训练样本提取光学特征，包括：通过对比训练样本中的浒苔绿潮像元与其他地物像元在光谱特征上的差异，计算藻云差异指数；藻云差异指数为：ACI=+-*-（-）-；其中，、和分别表示660nm、680nm和745nm波段波长的地表反射率；、和分别表示660nm、680nm和745nm波段的波长；对训练样本提取植被、云和陆地的光谱特征指数；植被光谱特征指数包括归一化植被指数、增强型植被指数和浮游藻类指数；云光谱特征指数包括云表征、薄云检测和归一化差异雪指数；陆地光谱特征指数包括归一化水体指数；将训练样本中可见光波段的反射率数据转换至CIE颜色空间中，以CIE二维坐标作为光学特征；对训练样本提取浒苔边界，并经小波变化处理后，将处理得到的纹理特征使用灰度共生矩阵转换成形态学特征；通过边缘检测算法Canny提取出遥感影像中的浒苔边界，具体为：将输入的遥感影像转换为灰度图像；使用高斯滤波器平滑灰度图像，减少噪声的影响；通过求取灰度像素点的一阶导数，计算得到灰度图像中每个像素点的梯度幅值和方向；对梯度幅值进行非极大值抑制，保留局部极大值点，抑制非边缘点；应用双阈值处理，将像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类；使用连接分析将弱边缘点连接到强边缘点形成闭合的边缘；小波变换使用一组称为小波函数的基函数来分析信号；小波变换根据尺度和平移对信号进行多尺度分解，不同尺度的小波函数可以捕捉信号的不同频率成分；对信号进行小波变换后，得到一组小波系数，通过这些系数重构原始信号；小波公式：；其中，Wa,b表示小波系数，xt为原始信号，为小波基函数，a和b分别表示尺度参数和平移参数；使用灰度共生矩阵转换成形态学特征的过程包括：定义邻距和方向；对每个选择的邻距和方向计算灰度共生矩阵；灰度共生矩阵中的元素表示在给定方向和邻距下，灰度值为i的像素与灰度值为j的像素同时出现的次数；对灰度共生矩阵进行归一化处理，归一化后处理的灰度共生矩阵中的元素表示在给定方向和邻距下，灰度值为i的像素与灰度值为j的像素同时出现的概率；基于形态学特征和光学特征训练得到浒苔绿潮识别模型，对待处理遥感影像采用浒苔绿潮识别模型得到浒苔绿潮提取结果。

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