卫星海洋遥感溢油检测软件的开发与设计

卫星海洋遥感溢油检测软件的开发与设计

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时间:2019-05-10

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1、中国海洋大学硕士学位论文卫星海洋遥感溢油检测软件的开发与设计姓名:王顺志申请学位级别:硕士专业:海洋信息探测与处理指导教师:赵朝方201106卫星海洋遥感溢油检测软件的开发与设计摘要海面溢油检测是海洋卫星遥感领域中一项重要的课题,在探索和发展遥感溢油监测技术的过程中,不同的科研人员编程实现其研究成果时,采用的编程语言及平台的不统一,研究成果的通用性和相互比较受到了限制。因此现阶段有必要开发一套针对遥感溢油监测的专业软件,为遥感溢油目标识别研究和应用提供有效的技术支持。本文以海面溢油检测软件的开发设计作为

2、研究对象,简单阐述了开发该软件的目的和意义,介绍了国内外遥感软件的现状。根据海面油污识别的方法和一般操作流程,提出了海面溢油检测软件的框架设计方法,并最终实现可独立发布的软件版本。本文开发设计的海面溢油检测软件按功能分为以下三大模块:数据读取显示模块、图像预处理模块和溢油目标识别模块。软件开发中用到的关键技术,包括GDAL库的功能介绍以及在读取遥感数据方面的应用,以及OpenGL图形接口在图像显示和处理方面的优势。软件的溢油目标识别模块,主要介绍了特征提取、模糊逻辑识别和神经网络识别的方法。本文以Vis

3、ualC++6.0作为主要开发平台,在MFC的“文档一视图”结构的基础上建立海面溢油检测软件的框架,最终实现遥感数据读取、图像显示、图像分块、辐射校正、几何校正、图像去噪、阈值分割、边缘检测和溢油目标识别等功能,并发布为可独立在Windows系统中运行的,具有功能实用、操作便捷为特点的遥感数据处理类软件。关键词:遥感软件;海面溢油检测;GDAL库;框架设计TheDeveIopmentandDesignof0iISpiIDetectionSoftwareofSateIIiteOceanRemoteSens

4、ingAbstractOilspilldetectionisanimportantissueinthesatelliteoceanremotesensing.Whenexploringanddevelopingthetechnologyofoilspilldetection.Astheprogramminglanguageandplatformisnotuniformwhendifferentresearchersimplementtheresults.SOthegeneralityandcouplin

5、goftheachievementshasbeenrestricted.Therefore.itiSnecessarythatdevelopsoftwareofoilspilldetectionwhichintegrateresultsofpreviousresearches.Italsocallprovidetechnicalsupportforthefuturestudies.1KSPapel"madethedevelopmentanddesignofoilspilldetectionsoftwar

6、eastheresearchobject,brieflyintroducedthepurposemeaningtodevelopthissoftware,andthedomesticandforei盟situationofremotesensingsoftware.Accordingtothemethodandoperatingofsensingtheseasurfaceoilspills,putsforwardaframeworkdesignofoilspilldetectionsoftware.Fi

7、nally,completeareleasedversionofthesoftware.oilspilldetectionsoftwareinthisPaperhasbeendividedintothreemainmodules:readanddisplay,imagepretreatment,oilsensing.Accordingtothekeytechnologyusedinthedevelopmentofsoftware,introducedemphaticallythefunctionandt

8、heapplicationofreadingremotesensingdataoftheGDALlibrary,andtheadvantagesofOpenGLgraphicsinterfaceintheimagedisplayandprocessing.Inoilsensingmodules,introducedthemethodoffeatureextracting,fuzzylogicrecognitionandartificialn

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