1. 本选题研究的目的及意义
海雾是一种发生在海洋上的天气现象，由于其具有突发性、局地性以及维持时间长等特点，对海上航运、渔业捕捞、海洋资源开发、海上交通运输以及沿海地区经济发展等方面都会造成严重的影响，甚至会造成重大的经济损失和人员伤亡。
随着我国海洋经济的快速发展以及海洋强国战略的不断推进，对海洋环境保障服务提出了更高的要求。
海雾作为一种灾害性天气，及时准确地对其进行监测和预报，对于保障海上航行安全、减少经济损失和保护人民生命财产安全具有十分重要的意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对海雾识别技术开展了大量的研究，并取得了一些进展。
总的来说，海雾识别技术的研究主要集中在以下几个方面：利用卫星遥感数据进行海雾识别、利用数值模式进行海雾预报以及利用机器学习等方法提高海雾识别的精度等。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以FY-4A卫星数据为基础，结合海雾的光谱特征和纹理特征，研究和改进现有的海雾识别算法，并利用机器学习等方法，开发出更加精准、高效的海雾识别模型。
主要研究内容包括：
1.FY-4A卫星数据分析：对FY-4A卫星数据进行预处理，包括辐射定标、几何校正、云检测等，并分析海雾在不同通道下的光谱特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集和预处理：收集FY-4A卫星的多光谱数据以及同期海雾观测资料，并对数据进行预处理，包括辐射定标、几何校正、云检测等。
2.海雾特征分析：分析海雾在FY-4A卫星不同通道下的光谱特征，以及海雾的纹理特征，为海雾识别提供依据。
3.海雾识别算法研究：研究和改进现有的海雾识别算法，例如阈值法、纹理分析法、支持向量机等，并根据FY-4A卫星数据的特点进行改进和优化。
5. 研究的创新点
1.利用新一代静止气象卫星FY-4A的数据，结合其高时空分辨率和多通道的特点，开展海雾识别研究，可以弥补传统方法的不足，提高海雾识别的精度和时效性。
2.结合海雾的光谱特征和纹理特征，构建多特征融合的海雾识别模型，可以有效提高模型的识别精度和鲁棒性。
3.利用机器学习等方法，构建海雾识别模型，可以充分挖掘海雾数据中的潜在信息，提高模型的识别精度和泛化能力。
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] 张海龙,冯建辉,王立志,等.基于FY-4A卫星的海雾遥感监测方法[J].海洋预报,2019,36(05):41-50.
[2] 张杰,董佩明,李晓峰,等.FY-4A卫星在近海海雾监测中的应用[J].气象,2020,46(01):112-120.
[3] 孙培业,董佩明,张杰,等.基于FY-4A卫星的多源数据协同反演海雾[J].海洋学报,2021,43(02):1-11.
