高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2006年
6期
652-656
,共5页
EM-MLC%小波分解%海洋赤潮%高光谱图像%赤潮识别
EM-MLC%小波分解%海洋赤潮%高光譜圖像%赤潮識彆
EM-MLC%소파분해%해양적조%고광보도상%적조식별
提出了一种综合利用小波变换高低通滤波数据的海洋赤潮识别方法.基于低通滤波数据,利用基于有限混合密度理论期望最大(EM)算法作为最大似然分类(MLC)参数估计的方法(EM-MLC)来进行赤潮、非赤潮和过渡水体的分类识别,并可进一步识别出不同优势种藻类引发的赤潮区域;利用高通滤波数据,可以分析赤潮爆发中非优势种藻类的信息,这就为引发赤潮的藻类种类的判断奠定了基础.通过实验验证了本方法可以有效地进行赤潮识别.同时,根据检测出的过渡水体区域信息,可以进行赤潮爆发前的预测.
提齣瞭一種綜閤利用小波變換高低通濾波數據的海洋赤潮識彆方法.基于低通濾波數據,利用基于有限混閤密度理論期望最大(EM)算法作為最大似然分類(MLC)參數估計的方法(EM-MLC)來進行赤潮、非赤潮和過渡水體的分類識彆,併可進一步識彆齣不同優勢種藻類引髮的赤潮區域;利用高通濾波數據,可以分析赤潮爆髮中非優勢種藻類的信息,這就為引髮赤潮的藻類種類的判斷奠定瞭基礎.通過實驗驗證瞭本方法可以有效地進行赤潮識彆.同時,根據檢測齣的過渡水體區域信息,可以進行赤潮爆髮前的預測.
제출료일충종합이용소파변환고저통려파수거적해양적조식별방법.기우저통려파수거,이용기우유한혼합밀도이론기망최대(EM)산법작위최대사연분류(MLC)삼수고계적방법(EM-MLC)래진행적조、비적조화과도수체적분류식별,병가진일보식별출불동우세충조류인발적적조구역;이용고통려파수거,가이분석적조폭발중비우세충조류적신식,저취위인발적조적조류충류적판단전정료기출.통과실험험증료본방법가이유효지진행적조식별.동시,근거검측출적과도수체구역신식,가이진행적조폭발전적예측.
