基于关联分类方法的modis影像赤潮检测技术研究

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1、摘要近年来，我国沿海赤潮灾害频发且规模不断扩大，导致海洋生态系统失衡恶化，海洋经济损失严重。如何有效地预防和减少赤潮灾害的发生成为我国面临的重要问题，而赤潮检测方法的研究是解决该问题的关键技术之一。鉴于常规海面调查的限制，遥感技术以其覆盖面大、重复性高等特点，被越来越广泛地应用到赤潮检测研究中。赤潮检测问题可视为赤潮与普通海水的分类问题，数据挖掘中的关联分类方法，不仅可以解决分类问题，而且还能体现出各种因素与赤潮的关联关系，在遥感影像赤潮检测中体现出优越性。为此，本文研究了基于关联分类方法的MODIS影像赤潮检测方法，主要工

2、作包括：采用关联分类方法，挖掘MODIS影像中的赤潮与普通海水的分类规则；并将该规则应用于同类赤潮的检测，实验结果表明基于关联分类方法的MODIS影像赤潮检测方法可有效检测出赤潮的爆发区域。针对挖掘出的单类赤潮检测规则不能有效的检测不同藻类赤潮的问题，对MODIS影像中多种藻类赤潮检测技术进行研究，通过对多种藻类赤潮的数据进行整理，形成多类别赤潮数据集，基于此数据集运用关联分类方法挖掘出多藻类赤潮检测规则，实验结果表明挖掘出的多藻类赤潮检测规则，不仅保证了对多种藻类赤潮的检测的高效性和准确性，而且可以通过检测出的赤潮类别确定

3、赤潮优势种。·关键词：分类关联规则；MODIS；遥感影像；赤潮检测AbstractInrecentyears，China’ScoastalRedtidedisastersoccurfrequentlyandhavebeenexpandinginscale，leadingtounbalanceanddeteriorationoftilemarineecosystem，andbringingserousdamagetomarineeconomy．Thetechnologyoftheredtidedetectingispivota

4、ltopreventandreducetheoutbreaknumberoftheredtidedisaster．Becausetherestrictionofconventionalseasurveys，theremotesensingtechnologyhasbeenmoreandmoreappliedinthestudyondetectionoftheredtide．RedTidedetectionCallberegardedaSaclassificationofredtideandseawaterastwoclass

5、es．TheAssociativeclassificationmethodsnotonlyCansolvetheclassificationproblem，butalsocanreflecttherelationshipofavarietyoffactorsrelatedtoredtide，withwhichcanreflectstheadvantagesinredtidedetectionbasedonremotesensingimages．Sothispaperstudiestheredtidedetectionmeth

6、odofMODISimagesbasedonAssociativeclassificationmethods．ThemainworkinthispaperiSasfollows：Inthispaper,theassociativeclassificationmethodiSusedtominingtheclassificationruleswhichCanbeusedtodistinguishtheredtidefromtheseawaterinMODISimages．Andthen,theredtidedetectionr

7、ulesareappliedtodetecttheredtide，theresultshowingthattheredtidedetectionmethodbasedonclassificationassociatedrulesCandetecttheareawheretheredtideoutbreak．ForthatsingleredtidedetectionrulesCan’tdetectthemulti—algalredtideseffectively,amulti．algalredtidedetectionmeth

8、odisproposed．Theassociativeclassificationmethodisappliedtominingtherulestodetectthemulti—algaeredtide．Theresultoftheexperimentshowsthattherulesno