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协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和次优标号、自组织映射神经网络以及增强的聚类多样性算法来选择兼具不确定性和差异性的样本参与训练;在半监督学习部分,利用直推式支持向量机,并且融合主动学习思想从大量未标签样本中选取相对可靠且包含一定信息量的样本进行迭代训练;然后协同主动学习分类结果和半监督分类结果,通过一致性验证保证所加入伪标签样本的正确性。为了验证方法的有效性,分别采用巴芬湾地区30 m分辨率的Hyperion高光谱数据(验证数据为15 m分辨率的Landsat-8数据)和辽东湾地区15 m分辨率的Landsat-8数据(验证数据为4.77 m分辨率的Google Earth数据)进行海冰分类实验。实验结果表明,相对其他传统方法,该协同分类方法可以在只有少量标签样本的情况下,充分利用大量未标签样本中包含的信息,实现快速收敛,并获得较高的分类精度(两个实验的总体精度分别为90.003%和93.288%),适用于海冰遥感图像分类。 相似文献
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结合纹理特征的SVM海冰分类方法研究 总被引：5，自引：4，他引：1
海冰分类是遥感监测领域中的重要应用之一，海冰分类的准确性对于评估海冰冰情、保证航海安全和开辟北极航道具有重要的意义。针对海冰分类问题，本文选用Sentinel-1遥感数据，结合纹理特征分析，提出了一种改进的SAR海冰分类方法。该方法选用灰度共生矩阵提取特征值，通过实验得到适宜用于海冰分类的多特征组合，在此基础上利用支持向量机开展SAR海冰类型的分类研究。实验结果表明，该方法可以实现对海冰SAR图像中一年冰、多年冰和海水3种类型识别，与传统的海冰分类方法神经网络和最大似然法相比较，使用SVM分类方法，结合纹理特征开展海冰类型监测是可行的，同时也表明多特征组合有利于提高SAR图像的分类精度，从而验证了本方法的有效性，为海冰分类提供了一种新思路。 相似文献
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渤海是我国重要的经济区,海冰灾害严重威胁着人类生产活动。合成孔径雷达具有全天候成像能力,研究渤海区域的SAR图像海冰检测具有重要意义。传统海冰检测方法受限于特征提取方法和建模方式,检测精度有待提升。深度学习具有极强的特征自学习能力,适用于图像检测问题。本文基于深度学习框架U-Net,以Sentinel-1双极化（VV和VH）合成孔径雷达图像为输入信息,设计混合损失函数优化传统U-Net模型,形成了基于混合损失U-Net的渤海海冰检测模型。将本文模型与传统海冰检测方法[脉冲耦合神经网络（PCNN）、马尔科夫随机场（MRF）和分水岭算法]和基于深度卷积神经网络（CNN）的深度学习方法进行了对比。实验结果表明:本文基于混合损失U-Net的海冰检测模型在重叠度、F1分数、精确度和召回率4项度量指标上分别达到了97.567%、98.769%、98.767%和98.771%,检测效果明显优于对比方法;双极化信息输入的检测结果比VV单极化输入的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了0.375%、0.111%、0.639%和0.740%;混合损失函数的检测结果比非混合损失函数的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了1.129%、0.947%、1.794%和2.231%;模型能对冰水沿线、冰间水道、冰间隙等细节进行有效检测;可应用于渤海区域整幅SAR图像的海冰检测,为海冰监测、海冰变化分析、海冰预报提供技术支撑。 相似文献
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MODIS渤海海冰遥感资料反演 总被引：9，自引：0，他引：9
鉴于渤海海冰监测和预报对海冰卫星遥感数字化产品的迫切需求,本文利用MODIS的1B级数据进行渤海海冰参数反演,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚数值产品,作为渤海海冰监测和海冰数值预报初始场的重要信息来源,以及海冰预报质量检验的参考依据之一。反演结果表明,其各通道对海冰性质有很好的反映,资料信号比较稳定,对不同密集度和厚度的冰有较好的区分,相对NOAA/AVHRR和HY-1A资料有更好的实际应用价值;Terra/MODIS和HY-1A/COCTS海冰遥感反演结果对比也为HY-1A系列卫星海冰遥感的改进和提高提供有益的启示。 相似文献
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利用“北京一号”小卫星全色和多光谱影像对冬季渤海海冰进行了监测。根据多光谱谱段特征和现场测试的海冰光谱之间的对应关系, 建立了卫星影像冰水识别、渤海海冰外缘线的模型, 估算了海冰面积及判别海冰发展趋势;对卫星影像数据进行监督分类, 建立了相应的分类模型;根据海冰类型的不同将海冰区域进行了划分, 并作为对海冰灾害严重程度的判别依据;以2007年度冬季为例, 对渤海海冰的分布面积进行了统计, 与海冰监测业务中使用的MODIS数据反演结果进行了对比, 对比结果显示“北京一号”卫星可以为海洋监测和预报服务部门提供高分辨率海冰遥感信息, 并为我国海冰灾害的防范提供可靠有效的资料。 相似文献
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利用RADASAT-2的海冰SAR图像,分别采用Prewitt、Sobel和Canny边缘检测算子计算图像范围内的海冰周长,分析不同图像分辨率、不同边缘检测算子分别对周长计算结果产生的影响。结合冰层侧向融化速率参数化方案进行了海冰侧向融化温度敏感性模拟实验,分析了图像重构分辨率对海冰侧向融化结果的影响。结果表明:海冰破碎程度不同时,对应不同的最佳边缘检测算子和最佳分辨率;仅考虑侧向融化时,随着温度升高,3种算子模拟的海冰面积融化趋势基本一致,均呈指数型增加,Prewitt算子模拟效果最好,对应的最佳重构分辨率为30 m×30 m、65 m×65 m和155 m×155 m。 相似文献
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我国的渤海和黄海北部在每年冬季都出现不同程度的冰情,它直接影响结冰海区的石油平台、船舶以及港口等设施的正常作业,对海冰的观测与预报随着上述海区的开发利用越发显得重要,利用航海雷达连续准确地跟踪海冰漂移运动轨迹,是当今观测、调查、研究冰漂流移动规律的有效方法之一,我国的科研人员利用雷达成像技术对渤海的冰情进行了长期的雷达海冰观测、研究,在由雷达海冰图像对海冰的物理特征的识别、分类以及冰漂流场测量方面取得了一些进展[1-4]。 相似文献
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为了获取准确的海冰信息，利用高空间分辨率和高时间分辨率数据相结合的方法来测算海冰面积，在假设TM海冰面积是比较准确的前提下，用TM海冰面积来订正MODIS和NOAA／AVHRR海冰面积，以提高这两种高时间分辨率遥感资料对海冰面积的判别精度。选取2003年2月5日的TM、MODIS和NOAA／AVHRR数据，在这3个图像上分别选择20个样本，然后进行了海冰面积的线性回归分析，得到的海冰面积提取订正模型。并分别以此两种模型为基础，对2002年12月8日至2003年2月26日和2005年2月1日至2月11日冬季渤海海冰面积进行修正，并将由MODIS和NOAA／AVHRR提取的海冰面积、用模型订正后和国家海洋环境预报中心给出的海冰面积做了详细的比较。结果表明：线性回归可以提高海冰信息的提取精度。此研究为海冰防灾减灾和海冰资源量估算提供依据。 相似文献
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辽东湾是渤海的三大海湾之一,在每年冬季经常会遭受大面积海冰灾害影响。本文选取2015年至2023年Sentinel-1 A/B遥感数据,对照Landsat-8数据采用灰度共生矩阵提取SAR影像纹理特征,对比了神经网络、支持向量机以及最大似然分类三种分类方法的精度;统计2015年至2023年辽东湾海冰冰情信息,研究了气温、海表面温度、盐度与海冰的相关关系和相互影响。研究结果表明：对于Sentinel-1 A/B数据,最大似然分类方法精度最高,分类精度达到82.75%;辽东湾海冰通常在12月底或者1月初开始发育,辽东湾结冰顺序为由北向南、由近岸向远岸,消融时顺序为由西向东、由远岸向近岸;辽东湾海冰与气温的Pearson相关系数为-0.502(P<0.01),与海表面温度的Pearson相关系数为-0.553(P<0.01),说明辽东湾冰情与气温、海表面温度为显著负相关,海表面温度对海冰的形成、发育及消融影响更大。此外,盐度对于海冰的影响存在一定的滞后性。 相似文献
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海冰是影响渤海冬季海运的严重灾害,研究年度周期内海冰时空变化具有重要意义。依据研究内容选择11期具有代表性的中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像数据,采用ENVI(The Environment for Visualizing Images)软件进行预处理,利用目视解译方法提取海冰面积与空间位置信息,采用ArcGIS软件制作了海冰时空变化图、海冰结冻与融化过程变化图。最后,对海冰面积变化、海冰结冻与融化过程进行了详细分析。研究结果表明,利用MODIS影像进行年度周期内海冰变化分析技术方法是可行的。 相似文献
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基于高光谱遥感的渤海海冰厚度半经验模型 总被引：1，自引：0，他引：1
Sea ice thickness is one of the most important input parameters for the prevention and mitigation of sea ice disasters and the prediction of local sea environments and climates. Estimating the sea ice thickness is currently the most important issue in the study of sea ice remote sensing. With the Bohai Sea as the study area, a semiempirical model of the sea ice thickness(SEMSIT) that can be used to estimate the thickness of first-year ice based on existing water depth estimation models and hyperspectral remote sensing data according to an optical radiative transfer process in sea ice is proposed. In the model, the absorption and scattering properties of sea ice in different bands(spectral dimension information) are utilized. An integrated attenuation coefficient at the pixel level is estimated using the height of the reflectance peak at 1 088 nm. In addition, the surface reflectance of sea ice at the pixel level is estimated using the 1 550–1 750 nm band reflectance. The model is used to estimate the sea ice thickness with Hyperion images. The first validation results suggest that the proposed model and parameterization scheme can effectively reduce the estimation error associated with the sea ice thickness that is caused by temporal and spatial heterogeneities in the integrated attenuation coefficient and sea ice surface. A practical semi-empirical model and parameterization scheme that may be feasible for the sea ice thickness estimation using hyperspectral remote sensing data are potentially provided. 相似文献
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溢油污染的渤海海冰反射光谱特征实测研究 总被引：1，自引：1，他引：0
Oil spilled on the sea ice surface in the Bohai Sea of China is studied through the field measurements of the reflectance of a simulated sea ice-oil film mixed pixel. The reflection characteristics of sea ice and oil film are also analyzed. It is found that the mixed pixel of sea ice and oil film is a linear mixed pixel. The means of extracting sea ice pixels containing oil film is presented using a double-band ratio oil-film sea-ice index(DROSI) and a normalized difference oil-film sea-ice index(NDOSI) through the analysis of the reflectance curves of the sea iceoil film pixel for different ratios of oil film. The area proportion of the oil film in the sea ice-oil film pixel can be accurately estimated by the average reflectance of the band of 1 610–1 630 nm, and the volume of the spilled oil can be further estimated. The method of the sea ice-oil film pixel extraction and the models to estimate the proportion of oil film area in the sea ice-oil film pixel can be applied to the oil spill monitoring of the ice-covered area in the Bohai Sea using multispectral or hyperspectral remote sensing images in the shortwave infrared band(1 500–1 780 nm). 相似文献
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Numerical sea ice prediction in China 总被引：5，自引：2，他引：3
ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｅａｉｃｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａＷｕＨｕｉｄｉｎｇ,ＢａｉＳｈａｎ,ＺｈａｎｇＺｈａｎｈａｉ１（ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｅｐｔｅｍｂｅｒ１２,１９９６;ａｃｃｅｐｔｅｄＪｕｎｅ５,１９９７）Ａｂｓｔｒａｃｔ──Ａｄｙｎａｍｉ... 相似文献
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The estimate of sea ice resources quantity in the Bohai Sea based on NOAA/AVHRR data 总被引：5，自引：4，他引：1
YUAN Shuai GU Wei XU Yingjun WANG Ping HUANG Shuqing LE Zhangyan CONG Jianou 《海洋学报(英文版)》2012,31(1):33-40
The research on sea ice resources is the academic base of sea ice exploitation in the Bohai Sea. According to the ice-water spectrum differences and the correlation between ice thickness and albedo, this paper comes up with a sea ice thickness inversion model based on the NOAA/AVHRR data. And then a sea ice resources quantity (SIQ) time series of Bohai Sea is established from 1987 to 2009. The results indicate that the average error of inversion sea ice thickness is below 30%. The maximum sea ice resources quantity is about 6 × 10 9 m 3 and the minimum is 1.3 × 10 9 m 3 . And a preliminary analysis has been made on the errors of the estimate of sea ice resources quantity (SIQ). 相似文献