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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：学习和了解已有的浒苔遥感信息提取方法，运用缨帽变换后的高分四号卫星数据，建立新的浒苔分布识别算法，从而达到获取浒苔空间特征具体信息的目的。

研究意义：目前浒苔遥感信息提取方法可分为：单波段阈值分割法、多波段比值法、辐射传输模型法、图像分类法等。而多波段比值法是应用最广和有效的方法，主要有双波段比值法、归一化植被指数法（ndvi）、浮游植物指数法（fai）和归一化藻类指数法（ndai）4种较为经典的算法。缨帽变换是针对植被信息提取的影像增强方法，是一种特殊的线性变换方法，可以视为一种固定系数的主成分变换，通过多维旋转产生新的主分量，并达到降维的目的，此方法多用于对地表植被分布的监测，如：对于森林蓄积量的估算、小麦地表参数的监测等。

该选题具有一定的创新性，可以为浒苔监测打开新的思路，前人的研究多将缨帽变换应用于陆地植被，浒苔属于绿藻的一种，也是植物，所以尝试将缨帽变换应用于对其分布的监测，并探究缨帽变换对于高分四号卫星数据的适用性，最终尝试建立新的浒苔分布识别算法。

2. 研究的基本内容

1. 将高分4号（GF-4）卫星数据进行缨帽变换，并与Landsat TM卫星数据进行缨帽变换后结果进行对比，探究缨帽变换对于高分4号（GF-4）卫星数据的适用性

2. 选取缨帽变换后的分量，参考已有的浒苔遥感信息提取方法，如归一化植被指数法（NDVI）、浮游藻类指数法（FAI）等，建立新的浒苔分布识别算法
3. 对新算法得出的结果与已有算法（NDVI、FAI等）的结果进行分析比较，对新算法进行评估改进
4. 最终得出海表浒苔的空间范围，规模等级等空间特征的具体信息

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一阶段：（2018年1月—3月）阅读缨帽变换的相关文献，对此方法有初步的认识。获取高分4号（gf-4）卫星数据，对其进行缨帽变换，并完成与landsat tm卫星数据结果的对比工作。

第二阶段：（2018年4月）选取缨帽变换后的分量，参考已有的浒苔遥感信息提取方法，完成新的浒苔分布识别算法的建立工作。对新算法得出的结果与已有算法的结果进行比较，并完成对于新算法的评估改进。得出海表浒苔的空间范围、规模等级等具体信息，得出最终的结论。

第三阶段：（2018年5月）对论文进行修改，完成外文文献翻译及论文初稿的提交工作，收集更多资料，准备论文答辩的ppt。

4. 参考文献

[1] 李三妹, 李亚君, 董海鹰, 等. 浅析卫星遥感在黄海浒苔监测中的应用. 应用气象学报,2010,21(1):76-82.

[2] 叶娜, 贾建军, 田静, 等. 浒苔遥感监测方法的研究进展. 国土资源遥感,2013,25(1):7-21

[3]蒋兴伟,邹亚荣,王华，等.基于sar快速提取浒苔信息应用研究[j].海洋学报,2009,31(2):53-69.