遥感图像分类与深海碳氢资源数据处理研究

### 遥感图像分类与深海碳氢资源数据处理研究 #### 1. 支持向量机在遥感图像分类中的应用 支持向量机（SVM）在遥感领域的应用十分广泛，且取得了显著的成果。 - **叶绿素浓度估计**：有研究人员利用迭代优化技术获取最佳三波长因子，将其输入到 SVM 中以估算太湖的叶绿素含量。与传统线性回归模型相比，该方法更为可靠。 - **珊瑚礁鱼类研究**：Knudby 等人使用 Ikonos 图像和预测模型研究珊瑚礁鱼类的丰富度、多样性和生物量。结果显示，SVM 与排名靠前的集成算法表现相近。 - **高光谱数据集降维**：Clevers 等人采用基于 SVM 的波段削减策略，研究如何降低高光谱数据集中的维度。在草地生物量估计的应用中，确定三个波段足以进行实地调查。 - **全球海洋初级生产力计算**：基于 SVM 的模型计算全球海洋初级生产力，发现其具有更高的生产力。垂直广义生产模型（VGPM）方法因其能够检测海洋初级生产力与其他因素之间的非线性关系，所以更为准确，但面临的数据稀缺问题使其难度较大。 - **海洋环境水分传输计算**：Xie 等人在使用 MISR 计算海洋环境中的水分传输时，支持向量回归（SVR）的表现优于线性回归和反向传播神经网络。SVM 也优于 k - NN 方法和高斯最大似然分类。并且，纳入 LiDAR 变量通常能提高分类性能，其中首次返回数据是最重要的组成部分。 - **树种分类评估**：Heikkinen 等人使用航空四波段传感器系统和模拟光辐射模型评估树种分类。 SVM 分类器在遥感数据的智能处理中被证明是一种相当可靠的方法，具有自适应性、快速学习速度和小训练样本量需求等特点。然而，它也存在一些局限性，例如在处理遥感数据中常见的离群值效应和噪声数据方面表现不佳。测量误差、图像采集系统的有限精度以及大气和地形扭曲等因素会导致数据杂质，少量错误标记的数据会严重损害 SVM 分类器的性能。 相关的贝叶斯处理选项——相关向量机（RVM）为 SVM 提供了多种优势，如概率预测、自动参数估计和灵活的核函数。它还允许进行模糊（或亚像素）数据分类，产生概率性结果。 #### 2. 深海碳氢资源数据处理 ##### 2.1 碳氢资源简介 碳氢化合物是由氢和碳组成的有机化合物，存在于各种原油、石油和天然气中。由于工业化的快速发展，地表碳氢资源日益减少，而深海可以成为碳氢资源的重要来源。数百万年前，微生物沉积并埋在沉积物中，在足够的压力和温度下释放出碳氢化合物。这些以气体形式泄漏并扩散到海洋中的碳氢化合物，对海洋生物构成威胁，但同时也可能成为未来能源的巨大资源，推动蓝色经济的发展。 不同的碳氢气体液体有不同的用途和终端产品，具体如下表所示： | 碳氢气体液体（HGL） | 用途 | 终端产品 | 终端使用部门 | | --- | --- | --- | --- | | 乙烷 | 乙烯生产的石化原料；发电 | 塑料；防冻剂；洗涤剂 | 工业 | | 丙烷 | 空间加热、水加热、烹饪、干燥和运输的燃料；石化原料 | 加热、烹饪和干燥的燃料；塑料 | 工业、住宅、商业和运输 | | 丁烷 | 石化和石油精炼原料；汽油混合 | 汽油；塑料、合成橡胶 | 工业和运输 | | 天然汽油（戊烷加） | 石化原料；汽油添加剂或稀释剂 | 汽油；乙醇变性剂；溶剂 | 工业和运输 | | 炼油烯烃（乙烯、丙烯、正丁烯和异丁烯） | 石化工业的中间原料 | 塑料；人造橡胶；油漆和溶剂；树脂 | 工业 | ##### 2.2 数据采集与清洗 数据采集是识别碳氢资源区域的首要任务。数据挖掘的发展为资源预测提供了先进的分析工具，可通过地质调查、地震调查或磁测调查来收集待预测的数据。遥感技术的进步加速了从各种复杂地形收集数据的过程，卫星图像在过去十年中也受到了广泛关注。 数据清洗过程包括五个阶段：数据分析、定义转换工作流程和映射规则、验证、转换以及最后回流清洗后的数据。同时，有许多数据清洗的插补技术可供选择。 ##### 2.3 数据科学概述 数据科学运用科学方法、流程、算法和系统，从结构化和非结构化数据中提取知识和见解，并将这些知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。数据科学的生命周期包括以下几个阶段： - **数据收集**：收集数据集特定特征的数据。 - **数据准备**：对数据进行清洗或整理，以便进一步处理。 - **探索性数据分析**：总结清洗后的数据，帮助识别数据的结构、离群值和模式。 - **数据建模**：根据问题选择合适的模型类型，如分类、回归或聚类等。 - **模型评估**：根据数据集选择最佳模型，主要分为分类评估和回归评估两部分。 - **模型部署**：应用模型对新数据进行预测。 ##### 2.4 数据清洗流程 数据清洗主要包括以下四种可能性： - **去除不需要的观测值**：去除重复观测值和无关数据。 - **处理缺失数据**：任何特征的缺失数据都不能忽视，但如果某个特征 80%的数据缺失，则可以忽略该特征列。对于缺失数据少于 80%的情况，可使用均值、中位数和 KNN 算法等技术进行填充。 - **解决结构错误**：处理未知命名、约定或不正确的大小写等问题。 - **管理离群值**：处理与总体随机样本中其他值