基于无人机CCD图像和小波神经网络的内河油污实时监测方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

内河水资源作为重要的生态资源和经济命脉，其水质安全关乎社会发展和民生福祉。

然而，近年来，随着工业化和城市化的快速发展，内河水环境面临着日益严峻的挑战，其中油污染事故频发，对水体生态系统、居民生活用水安全以及社会经济发展构成严重威胁。

传统的内河油污监测手段主要依靠人工巡检和船只采样，存在着效率低下、成本高昂、难以实时监测等弊端，难以满足现代化水环境管理的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在内河油污监测方面开展了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用遥感技术进行油污监测方面展开了积极探索，并在油膜光谱特征分析、图像处理算法等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题研究的主要内容如下：1.无人机CCD图像采集系统设计：-研究无人机平台选择和搭载CCD相机的方案，并对相机参数进行优化配置，以获取高质量的内河水域图像数据。

2.内河油污图像特征分析：-分析内河油污的光谱特性、纹理特征和几何特征，为油污识别模型的构建提供理论依据。

3.小波神经网络油污识别模型构建：-研究小波变换原理及其在图像处理中的应用，构建基于小波神经网络的油污识别模型，并通过实验优化模型参数，提高油污识别精度。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解内河油污监测技术现状、无人机遥感技术应用、小波神经网络算法等方面的研究进展，为本课题研究提供理论基础和技术参考。

2.无人机CCD图像采集系统设计：根据内河水域环境特点和监测需求，选择合适的无人机平台和CCD相机，并对相机参数进行优化配置，构建无人机CCD图像采集系统。

3.内河油污图像特征分析：采集不同类型和浓度的内河油污图像样本，分析其光谱特性、纹理特征和几何特征，为油污识别模型的构建提供依据。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种基于无人机CCD图像和小波神经网络的内河油污实时监测方法，实现了对内河水域的快速、高效、低成本监测。

2.研究了内河油污图像的光谱特性、纹理特征和几何特征，并将其应用于小波神经网络油污识别模型的构建，提高了油污识别的准确率。

3.开发了内河油污实时监测系统，实现了对无人机CCD图像的实时处理和油污识别，为水环境污染预警和应急处理提供了技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 孙才华,张永生,周成,等. 基于无人机遥感技术的河流垃圾识别方法研究[J]. 水资源与水工程学报, 2020, 31(04): 217-224.

2. 谢绍荣,黄秀,王华,等. 基于改进YOLO v3的无人机遥感图像油污检测[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(22): 216-222.

3. 陈超,杨永亮,郭超,等. 无人机遥感图像水体油污识别方法研究[J]. 激光与红外, 2021, 51(04): 521-527.

您可能感兴趣的文章

• 基于无人机CCD图像和小波神经网络的内河油污实时监测方法研究开题报告