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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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溢油已是当前海洋生态环境破坏的主要因素之一,因此对海洋溢油的检测分析是当前海洋环境保护的一个重要课题。传统的溢油提取仅仅是单独依靠光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数信息进行提取,这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似的地物错分,因此除了利用传统的影像信息以外,还需结合影像的纹理信息,从而提高溢油提取的精度,减少错分地物的数量。选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础,应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相关性上对纹理特征进行详细描述,因此适合于SAR影像的海洋溢油检测。在纹理分析的过程中有很多的参数需要选择,参数选择的好坏将直接影响最终提取结果的精度。通过对纹理分析过程中的参数进行讨论、实验、选择与验证,最终确定了基于灰度共生矩阵纹理分析中各参数的值,并选择了局部平稳、非相似性、对比度、变化量4个特征量作为溢油提取的纹理特征统计量。将纹理特征与SAR自身的后向散射系数相结合,通过神经网络分类法对其进行分类,并计算出分类精度为80.65%,分类效果良好。由此说明了将影像的传统信息与纹理信息相结合进行溢油提取是一种可行而有效的方法,同时也为后续的海洋溢油检测工作奠定了一定的基础。 相似文献
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本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。 相似文献
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针对海洋表面SAR影像的特点，采用基于灰度共生矩阵的纹理特征方法是提取海面溢油信息的常用方法，但实际海洋表面复杂的信息使得SAR图像上产生类似溢油现象的暗斑区域，这导致在利用纹理特征方法提取溢油信息时存在虚警率，降低了溢油信息的提取精度。基于RADARSAT-2 SAR四极化影像，本文提出基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法对海面油膜进行识别提取。结果显示，基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法可以有效且准确地提取海面溢油信息，相比于VV极化影像的纹理特征识别方法，溢油监测过程中的虚警率降低了17.96%，溢油监测总体精度达到96.83%。 相似文献
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《海洋湖沼通报》2015,(3)
对合成孔径雷达(synthetic Aperture Radar,SAR)图像提取得到的几何、灰度、纹理特征共66个特征量,采用封装模式算法进行特征选择,降低特征维度并提高对溢油及疑似溢油样本的识别率。特征选择采用二进制离散粒子群优化(binary particle swarm optimization,BPSO)和支持向量机(support vector machine method,SVM)的封装模式算法(BPSO-SVM)进行,该方法在特征选择的同时可对支持向量机模型中的参数进行优化。论文采用BPSO-SVM算法和序列前向搜索(sequential forward selection,SFS)算法、序列后向搜索(sequential backward selection,SBS)算法与SVM算法相结合特征优化算法(SFS-SVM和SBS-SVM算法)进行实验。并将BPSO-SVM算法、SFS-SVM算法、SBS-SVM算法和直接使用SVM算法的分类识别结果进行比较。实验结果表明,BPSO-SVM算法在SAR图像上溢油特征量筛选与识别效率方面行之有效。 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。 相似文献
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就SAR图像溢油检测的方法论而言,用于识别溢油和疑似现象的定性或定量的统计特征量选择,通常是任意的。对于不同的分类模型,所选用的特征量也不尽相同。主要是进行海洋SAR图像特征提取及其关键度分析。其目的是将"最小距离"判别法应用于海上溢油和疑似溢油的识别研究。首先,针对海洋SAR图像溢油检测常用的特征量,进行冗余处理;然后,引入关键系数,定量地研究特征量的关键度,提取显著特征量;藉以构造一个多维的特征矢量空间,以适于最小距离判别法在特征矢量空间中进行溢油和疑似溢油的识别研究。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017,(2)
在合成孔径雷达(SAR)图像中区分溢油和类油现象是溢油SAR探测的关键任务。实现该任务一般可分为3步:首先是提取油膜和类油膜的特征;然后筛选出有助于油膜和类油膜分类的关键特征;最后构造有效的分类器进行模式识别以便做出准确的判别。本文基于2011年蓬莱19-3油田溢油事故期间的15景SAR图像提取了138个油膜和类油膜样本的几何特征、背景特征、散射特征和纹理特征,将Fisher判别率和序列前向选择方法相结合,筛选出背景后向散射系数标准差、逆差距、能量和后向散射系数的均值四个关键特征组成的特征子集。在此基础上,为提高分类器的精度,将决策树模型CART算法与Bagging技术相结合,通过随机抽样给出多个维数相同大小的训练数据集从而建立多个决策树模型,以投票的方式对油膜和类油膜样本进行分类;最后,文中采用了五折和十折交叉验证方法对油膜和类油膜的分类结果进行评估,研究显示基于Bagging的决策树方法的油膜和类油膜分类的平均精度在85%以上,且将文中所用基于Bagging的CART决策树分类算法与经典CART决策树分类算法及神经网络分类算法相比较,发现本文所用方法的分类精度较高,从而表明了该方法在溢油SAR探测方面的可行性。 相似文献
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合成孔径雷达在海洋环境监测和海洋研究中扮演着越来越重要的角色。受其成像机制的影响，合成孔径雷达图像总是受到斑点噪声的污染。斑点噪声的存在会增大目标识别、跟踪和分类的难度，也会降低雷达信号的信噪比。合成孔径雷达海洋图像具有一些特殊的性质：海洋现象在雷达图像中主要呈现为条带状或斑块状的结构。这些条带状或斑块状的结构呈现出高度的自相似性或信息冗余。非局部平均方法能够衡量图像中不同图像块之间纹理结构的相似性，并利用图像的自相似性对图像进行去噪。但非局部平均去燥方法存在计算量巨大、计算耗时长的缺点，这几乎限制了其实际应用。本文采用一种自适应方法将雷达图像中的像素点区分为纹理区像素点和平坦区像素点。对纹理区像素点，采用较大的相似窗和搜索窗，对平坦区像素点，采用较小的相似窗和搜索窗，从而提高计算速度。进一步，本文基于计算统一设备并行架构（CUDA）技术，利用计算机图形处理器（GPU）对前述算法进行并行加速。与经典非局部平均算法相比，加速后算法的计算效率提高了200倍。 相似文献
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基于小波变换和HIS变换的海冰SAR与光学遥感影像融合方法研究 总被引：3，自引：2，他引：1
Sea ice as a disaster has recently attracted a great deal of attention in China. Its monitoring has become a routine task for the maritime sector. Remote sensing, which depends mainly on SAR and optical sensors, has become the primary means for sea-ice research. Optical images contain abundant sea-ice multi-spectral information, whereas SAR images contain rich sea-ice texture information. If the characteristic advantages of SAR and optical images could be combined for sea-ice study, the ability of sea-ice monitoring would be improved. In this study, in accordance with the characteristics of sea-ice SAR and optical images, the transformation and fusion methods for these images were chosen. Also, a fusion method of optical and SAR images was proposed in order to improve sea-ice identification. Texture information can play an important role in sea-ice classification. Haar wavelet transformation was found to be suitable for the sea-ice SAR images, and the texture information of the sea-ice SAR image from Advanced Synthetic Aperture Radar(ASAR) loaded on ENVISAT was documented. The results of our studies showed that, the optical images in the hue-intensity-saturation(HIS) space could reflect the spectral characteristics of the sea-ice types more efficiently than in the red-green-blue(RGB) space, and the optical image from the China-Brazil Earth Resources Satellite(CBERS-02B) was transferred from the RGB space to the HIS space. The principal component analysis(PCA) method could potentially contain the maximum information of the sea-ice images by fusing the HIS and texture images. The fusion image was obtained by a PCA method, which included the advantages of both the sea-ice SAR image and the optical image. To validate the fusion method, three methods were used to evaluate the fused image, i.e., objective, subjective, and comprehensive evaluations. It was concluded that the fusion method proposed could improve the ability of image interpretation and sea-ice identification. 相似文献
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北极多年冰在近几十年有明显的减少趋势,与北极海冰的厚度、体积和夏季最小海冰范围的减少密切相关。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)具有全天时、全天候成像能力,基于SAR卫星影像的海冰分类对监测北极多年冰具有重要意义。基于深度学习U-Net模型,以SAR图像的双极化信息为模型输入,构建了像素级的海水、一年冰和多年冰多分类模型。与已有SAR图像海冰分类方法(支持向量机、随机森林和卷积神经网络)进行对比,基于双极化SAR图像的U-Net海冰分类模型的准确率、平均重叠度和Kappa系数,分别达到了90.73%、0.831和0.849,优于其他对比模型,分别提升了4.08%～19.04%, 0.063～0.321和0.111～0.335。此外,针对SAR图像水平-垂直极化(horizontal-vertical polarization, HV)有明显的条状热噪声和水平-水平极化(horizontal-horizontal polarization, HH)受入射角效应而亮度不均匀的特点,设计敏感性实验,研究HV噪声、入射角和灰度共生矩阵(gray leve... 相似文献
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Different ocean features usually appear in synthetic aperture radar (SAR) images simultaneously. This makes the image compli- cated and hard to understand. Because of lower signal-to-noise rate , it is much more difficult to separate different ocean features than to separate different land features. A completely novel method is presented to separate ocean features from multifrequency po- larimetric SAR imagery. AIRSAR data from Jet Propulsion Laboratory (JPL), National Aeronautics and Space Administration (NASA) are used in the case studies and good results are achieved. 相似文献
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溢油事件的发生会给海洋环境的保护和经济发展带来巨大的影响。运用现代化的监测手段和技术进行监测,及时发现溢油现象和违规行为,保护海洋环境是非常重要的。合成孔径雷达（SAR）技术是溢油检测的有效工具,在SAR图像中溢油表现为黑色的区域,但是黑色区域也可能会由其他的因素引起。本文提出了一种基于二维经验模态分解（BEMD）的方法来识别溢油和疑似溢油。首先通过BEMD方法将感兴趣的区域分解为局部窄带的各分量—内蕴模函数（BIMF）之和,并对分解后得到的各分量IMF进行Hilbert变换,通过Hibert谱分析得到64维的特征空间,然后使用Relief方法得到5个特征向量,最后利用马氏距离分类器进行分类。通过实验结果表明,该方法能够有效、准确地检测出溢油,准确率超过90%。 相似文献