2802.基于VC+SQL的光谱数据库管理系统设计【论文+开题报告】 .doc
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1、开题报告一、 研究的目的和意义水资源是人类赖以生存和发展的基本要素之一,地球上的水资源虽然总量有限,但是可以循环利用。然而水资源却极易受到污染,并且是污染物的载体,能导致污染物的扩散与蔓延。随着我国经济的稳步发展,水污染问题也变得日益严重。水质监测是水质评价与水污染防治的主要依据。随着水体污染问题的日渐严重,水质监测成为经济社会可持续发展必须解决的重大问题,尤其是内陆水体,因为其水质影响到国民生产和人们的生活用水,准确、快捷的水质监测显得尤为重要。充足、优质的水资源是21世纪可持续发展战略实施的重要保障。随着社会经济的发展,水在国民经济和社会发展中的地位和作用越来越突出。内陆水体中的悬浮物含量
2、(SS:Suspended Sediment)是重要的水质参数之一, SS不仅可以作为污染物的示踪剂,其含沙量的多少直接影响水体透明度、浑浊度、水色等光学性质,也影响水生生态条件和河口海岸带冲淤变化过程,对近岸工程、港口航道建设等都具有重要的意义,是了解和管理海岸信息的重要依据。遥感监测内陆水体悬浮物含量是通过研究水体反射光谱特征与悬浮物含量之间的关系,并建立悬浮物反演算法的基础上进行的。近年来随着高光谱技术的发展,许多学者进行了悬浮物光谱特征和利用成像光谱仪监测内陆水悬浮物含量的研究,并取得较大的进展。本研究的目的就是利用地物光谱仪测量水体的光谱反射率,数据存储入SQL数据库中,用VC编程软
3、件进行分析,并在分析光谱反射率与同步水体悬浮物含量关系的基础上,利用统计方法建立悬浮物含量的反演算法,为将来利用成像光谱仪数据估算我国内陆水体悬浮物含量提供参考。二、分析国内外现状和发展趋势早在20世纪70年代初LandSat 1刚刚发射成功,Klemas等提出了用MSS遥感数据估算特拉华湾(Delawane Bay)SS含量的统计模型。随后许多学者提出了不同模型来模拟SS与遥感数据的关系,尤其在利用NOAAAVHRR来获取SS的含量方面作了大量的工作。但其1.1km的分辨率对河口海岸带区域来说显得太粗糙,而TM 数据30m的分辨率具有较大的优势。黎夏推导出一个统一式,其形式包含了Gordon
4、表达式和负指数关系式:(1) Gordon关系式为R=C+S/(A+BS),式中R为水面光谱反射率S为含沙量ABC为系数它是根据准单散射近似公式得到,在实际应用中用得不多但较有名适用区间包括低含沙量和高含沙量区;(2) 负指数关系式为R=A+B(1-e-DS)或ln(D-L)=A+BS,式中R为水面光谱反射率S为含沙量L为亮度值ABD为系数各常数项均由与水层内的光学性质,和悬浮颗粒粒径有关的参数构成较难准确表达高含沙量区的高阶变化。利用TM数据,该式被应用于珠江口SS的遥感定量分析中。Tassan对海岸带SS、叶绿素、黄色物质的卫星遥感信息提取进行了深入的研究。国内对陆地水体的遥感研究从单纯的
5、水域识别发展到对水质参数进行遥感监测、制图和预测。随着对物质光谱特征研究的深入、算法的改进以及遥感技术本身的不断革新,遥感监测水质从定性发展到定量,且可通过遥感预测的水质参数种类逐渐增加,包括悬浮颗粒物、水体透明度、叶绿素a浓度以及溶解性有机物、水中入射与出射光的垂直衰减系数,和一些综合污染指标如营养状态指数等。数据库技术是现代计算机技术中的一个重要的组成部分,是人们处理数据的有效的工具。计算机的应用技术也已从用户模式逐步向客户机/ 服务器网络模式发展,企事业单位对于一些数据库资源共享、数据的集中处理与分布式处理要求越来越高,而Microsoft 的SQL Server 作为一个优秀的大型关系
6、型数据库管理系统(DBMS) ,已成为许多数据库应用程序首选的数据存储和检索的后台支持,同时VisualC+ + 6. 0 作为前台开发工具,具有对数据库应用支持全面,访问速度快,占用资源少等优点,并且广泛应用于基于数据库应用程序中。 光谱库是存储各类地物的数据库。地面或大气光谱库的建立对于成像光谱仪的应用来说是十分重要的,也是十分费时和费力的。一旦建立了光谱库,我们就能够从图像立方体中提取出光谱曲线并根据其光谱特性与光谱库中检索到的类似的光谱做匹配处理,找到最接近的光谱,达到像元分类的目的;同时也为地物光谱重建及重建光谱的比较分析提供了依据。光谱库资料来自实验室或现场光谱测量数据,这些数据应
7、折算到某成像光谱仪的特定波段(光谱重采样)。美国 USGS(国家地质调查局)和 JPL (NASA)有内容丰富的光谱库。此外,成像光谱仪或地面光谱仪可以用于测量地面或大气光谱,可以丰富波谱库。VC+是可视化、面向对象的开发工具,其具有逻辑概念深刻清楚,结构井然,与Windows编程结合紧密的特点。在VC+,Delphi,VB几种开发平台中VC+是最灵活,功能最强大的,也是最难用好的。VC+特别适宜编写系统软件,大型的对数据实时性和稳定性要求高控制软件。开放式数据库连接(ODBC)是一个调用级接口,VC+等通过ODBC数据源,与SQL、Access等数据库通信,可开发用数据库存储各种数据表格的第
8、三方数据库管理系统。SQL Server 2000是中型数据库,满足中小型企业对数据与信息的存储要求。三、主要研究目标,实现的途径及技术路线主要的研究目标:(1)利用遥感方法进行水质监测的基础工作是建立不同污染物含量水体的特征光谱,并由特征光谱比较推算待研究水体的污染物质含量。水体中悬浮物质可能泥沙进行模拟,所以可较方便地对水体中悬浮物的浓度进行控制。(2)在实验室条件下,将待测纯水中加入不同含量的泥沙,形成不同悬浮物的浓度的水体,测量其光谱特征,得到典型浓度的光谱特征。(3)要求利用SQL Server 2000建立光谱库,熟悉SQL语言的使用,能够将在大量数据存入数据库中。(4)有了光谱库
9、数据后,要求利用VC开发,后台用SQL Server 2000数据库保存光谱数据和相关辅助参数来分析光谱数据。(5)对未知浮物浓度的水体,可由其特征光谱利用多种方法和标准光谱相比较,从而反演得出水体悬浮物含量,要求采用VC编程实现。实现的途径和主要技术路线:(1) 在实验室条件下,将待测纯水中加入不同含量的泥沙,形成不同悬浮物的浓度的水体,测量其光谱特征,得到典型浓度的光谱特征。(2) 用SQL Server 2000建立一个数据库,主要用来存储不同含量悬浮物的浓度水体的相关信息和不同含量悬浮物的浓度水体的光谱数据,以及其它的一些数据。(3) 把获得到的悬浮物水体的光谱特征数据导入上面已经建好
10、的数据库中,最好用VC编程实现数据的导入。(4)采用VC+6.0编程语言来实现相关功能,利用ODBC 驱动程序来与SQL Server数据库进行连接,进行数据的读取写入。(5)用VC编程实现不同含量悬浮物的浓度的光谱特征曲线的显示,显示其它的一些相关信息。(6)模拟一条光谱特征曲线,用VC编程实现从SQL Server数据库中调入数据进行匹配,看是否存在相关的数据与之符合。(7)利用光谱数据和标准光谱相比较进行反演,推出当前光谱数据的相关光谱信息,从而获取水体悬浮物含量。四、工作的主要阶段,进度及完成时间:第一阶段(1 4周):收集资料,理论学习第二阶段(5 7周):熟悉VC开发环境和SQL
11、Server 2000数据库,实验,收集光谱资料第三阶段(8 10周):完成软件开发工作第四阶段(1116周):撰写论文,答辩28目 录摘 要I第一章 引 言11.1研究背景简介11.2国内外研究现状21.3水质遥感监测原理及方法31.4本文研究的意义4第二章 实验的整体过程及泥沙模型建立和结果分析52.1 地面光谱分析仪的简介及使用方法52.2实验目的和原理72.3光谱数据的采集方案7第三章 光谱数据库的设计与分析83.1数据库简介83.2光谱数据库设计93.3光谱数据库设计分析11第四章 光谱数据处理124.1数据存储处理124.2数据图像显示及分析16第五章 光谱数据反演205.1数据反
12、演原理方法205.2数据反演结果分析22结 论266.1 研究进展266.2 研究的不足之处266.3 研究的展望26参考文献27致 谢28摘 要本文在制定了水体光谱信息采集的测量规范后,对水槽中的不同浓度含沙水体的反射光谱特征进行了采集和分析。根据已建立的一个光谱数据库管理系统, 详细探讨了光谱数据库系统的数据规范、结构设计、功能组成等关键技术问题。再将光谱数据存储到光谱数据库中,进行光谱曲线的显示分析。在光谱数据库的基础上再进行光谱数据的反演工作,使未知浓度的水体跟已知类别分析比较从而得到正确的类别信息。关键词:悬浮泥沙;地物光谱;光谱库;光谱匹配;光谱数据反演AbstractThis a
13、rticle which has formulated the water body spectrum information gathering survey standard, contains that different sand density in water reflected spectrum characteristic on gathering and the analysis. According to a spectrum database management system which has already established, this article dis
14、cusses the spectrum database system data standard, the structural design, the function composition and so on in detail. After the above function we can storage the spectrum data into the spectrum database and carries on the spectrum curve into the demonstration analysis. Based on the spectrum databa
15、se inversion work, it enables the unknown sand density of the water to obtain the correct category information with the known category analysis comparison.Keywords: Suspended sand; Spectral features; Spectrum Database; Spectrum match; Spectrum data inversion第一章 引 言1.1研究背景简介水是自然环境中一个重要的因子,水的质量直接关系到人类
16、以及自然环境的生存与发展。地球上的水资源总量有限,而且水资源极易受到污染,进一步能导致污染物的扩散与蔓延。随着我国经济的发展,水污染问题也变得日益严重,影响到了人类的生存和发展。水体中悬浮物的含量是重要的水质参数,尤其是悬浮泥沙的含量大小直接影响水体的透明度、混浊度和水色等光学性质,也影响水体的生态条件和河道、海岸带冲淤变化过程,因此悬浮泥沙含量的调查对河流、海岸带的水质、地貌、生态、环境的研究以及海岸工程、港口建设等具有重要的意义。常规的调查方法是用船逐点采样、分析,调查速度慢、周期长,且只能获得在时间、空间分布上都很离散的少量点的数据,而河流、海岸带地区水流情况复杂多变,悬浮泥沙含量的时间
17、变化率很大,这种在时空分布上很离散的采样数据,对比精度很差,使研究者难于对大面积水域悬浮泥沙含量的分布和变化有连续性的、同步的准确认识。卫星遥感技术的发展使这一状况得到了彻底的改观。遥感具有大尺度快速同步的特点,所获得的水体悬浮物影像,都是在几秒至几十秒,或更短的时间内“瞬时同步”扫描或摄制的。这种瞬时同步影像,对于研究水面悬浮泥沙的输移和沉降,是非常直观和有用的资料。采用遥感定量技术能迅速地获得大面积水域悬浮物质含量的资料,瞬间同步性好,重复获取数据周期短,能有效地监测悬浮泥沙含量分布和动态变化,克服了常规方法的不足,具有十分重要的研究价值。遥感技术作为一种区域性水环境调查和监测手段,日益受
18、到重视,北美和欧洲的一些国家早已开展了利用航空遥感数据监测湖泊群内叶绿素分布的研究,为水质监测提供了一种有效的技术手段。水质遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系,建立水质参数反演算法进行的,具有监测范围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测的优势,并且还能发现一些常规方法难以揭示的污染源和污染物迁移特征,与常规方法相比,具有不可替代的优越性。比较而言,早期的人工水质监测未能克服本身的缺点,而具有较大的应用局限性。遥感监测水质的方法能从丰富的地面、航空和航天遥感数中获取大面积、长期和迅速的水质信息,成为监测内陆湖泊、水库等水体质量的有效和重要手段。由于不同的地物具有不同的
19、光谱特征,这已成为利用高光谱遥感数据认识和识别地物、提取地表信息的主要思想和手段。光谱数据库是由高光谱成像光谱仪或野外光谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合,对准确地解译遥感图像信息、快速地实现未知地物的匹配、提高遥感分类识别水平起着至关重要的作用。因此,建立地物光谱数据库,运用先进的计算机技术来保存、管理和分析这些信息,是提高遥感信息的分析处理水平并使其得到高效、合理应用的途径,并给人们认识、识别及匹配地物提供了基础。为了建立一个高效实用的高光谱遥感数据库系统,这里我们详细探讨了光谱数据库系统的数据规范、结构设计、功能组成等关键技术问题。1.2国内外研究现状1.2.1多光谱遥感卫
20、星的发展和现状自1972年美国发射的第一颗地球资源卫星(LandSat-1)投入使用后,遥感在对地观测中的作用越来越显著,遥感实现了从单波段、单极化走向多波段、多极化、多时相、多模式发展。随着波谱分辨率与地面分辨率的不断提高,遥感在各个领域得到了广泛的应用。早在LandSat-1刚刚发射成功,Weisblatt EA和Yarger H.L.等就提出了用LandSat-1 MSS遥感数据定量计算水体悬浮泥沙含量的统计模型,这无疑是最早采用陆地卫星影像进行的遥感定量工作之一,此后很多学者在这方面进行了很多实验,采用的遥感传感器有MSS、TM、AVHRR和CZCS等,采用的方法有相关分析、回归分析等
21、方法。Klemas等人提出了用MSS遥感数据估算特拉华湾(Delawane Bay)SS含量的统计模型。随后许多学者提出了不同模型来模拟SS与遥感数据的关系,尤其在利用NOAA/AVHRR来获取SS的含量方面作了大量的工作。但其1.1km的分辨率对河口海岸带区域来说显得太粗糙,而TM 数据30m的分辨率具有较大的优势。我国一些研究者从20世纪八十年代初期开始在沿海地区进行悬浮泥沙遥感定量研究,基于信息源及研究手段的限制,绝大部分利用陆地卫星(MSS, TM,SPOT)和气象卫星(NOAA)多时相遥感图像,根据特定区域的现场实测资料(与卫星同步或准同步)建立统计相关关系,提出了含沙水体反射率或反
22、射函数f(R)概念。通过理论计算、含沙水体光谱发射率实验测试及现场同步测量数据验证相结合的方法,分别获取了二种不同信息源的悬浮泥沙遥感定量模式。1986-1990年“七五”国家科技攻关期间,国家海洋局第一海洋研究所以长江口及黄河口含沙水体为研究对象,以海洋光学理论为基础,以实验室和现场测量为手段,着重讨论含沙水体的固有光学性质、反射率波谱特征和最佳遥感波段,在此基础上提出适合于我国河口高浓度含沙水体遥感定量模式和基本算法。 目前,我国内陆水体水质监测分为直接和间接两种方法。直接法就是对要监测的湖泊采集水样,然后在实验室进行水质分析。根据分析数据,采用单一参数评价指数法或多参数的综合评价法进行评
23、价。该方法虽然能对众多的水质指标做出精确的分析和评价,但是费时费力,不经济;而且水样采集和分析的数量很有限,对于整个水体而言,这些测点数据只具有局部和典型的代表意义。间接法常见的是利用遥感的技术和方法来监测水体水质,即水质遥感监测方法。目前常用的内陆水体水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数光谱特征选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行统计分析,建立水质参数反演算法实现的。总之,国内外对遥感反演泥沙含量已经做了很多的研究工作,但是如何建立一种通用模式,如何进一步提高模式的精度,则是很多遥感工作者仍在潜心研究的问题。目前大部分研究是基于对卫星图像的灰度值和准同步的悬浮泥沙之间进行回归分析
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