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为提高对渤海海冰旋转和平移运动的监测精度,提出一种基于投影变换的相位相关跟踪方法。选取连续8景静止水色成像仪(GOCI)图像序列,根据特征图像窗口的投影变换构造辅助函数,通过寻求函数最优解得到旋转角度集合,选择修正相关系数确定最佳旋转角度,同时根据相位信息实现海冰样本间亚像素级别的平移跟踪,消除传统相位相关法中因忽略图像相频特性所造成的匹配误差。实验结果表明,以手动测量的旋转角度为基准,该方法和传统相位相关法的旋转监测均方根误差的最大值/平均值分别为0.59/0.50与1.41/0.94,跟踪速度提高了50.6%;海冰平移运动的速度矢量与辽东湾的现场实测数据及历史资料记录数据基本一致。该方法对渤海海冰旋转和平移运动具有较好的跟踪效果。 相似文献
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冬季沿海地区的海冰检测工作对该地区居民的生产生活具有重要的指导意义,同时可以根据海冰变化检测气候变暖情况。海冰影像分割是海冰检测的基础。在众多海冰影像数据源中,Gaofen-1海冰影像因其丰富的光谱特征、较高的空间分辨率、简单的数据结构,在变化监测中具有重要应用价值。本文提出了一种基于红绿蓝3个光谱通道的灰度共生矩阵,提取遥感影像的纹理特征和光谱特征构成多特征的Gaofen-1海冰影像监督分割方法。以Gaofen-1合成的模拟海冰影像和某海湾地区真实Gaofen-1海冰影像进行分割实验,实验结果很好地证明了算法的可行性和可靠性。 相似文献
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Marjan Marbouti Oleg Antropov Jaan Praks Patrick B.Eriksson Vahid Arabzadeh Eero Rinne Matti Lepp?ranta 《地球空间信息科学学报》2021,24(2):313-332
In this study, we assess the potential of X-band Interferometric Synthetic Aperture Radar imagery for automated classification of sea ice over the Baltic Sea. A bistatic SAR scene acquired by the TanDEM-X mission over the Bothnian Bay in March of 2012 was used in the analysis. Backscatter intensity, interferometric coherence magnitude, and interferometric phase have been used as informative features in several classification experiments. Various combinations of classification features were evaluated using Maximum likelihood (ML), Random Forests (RF) and Support Vector Machine (SVM) classifiers to achieve the best possible discrimination between open water and several sea ice types (undeformed ice, ridged ice, moderately deformed ice, brash ice, thick level ice, and new ice). Adding interferometric phase and coherence-magnitude to backscatter-intensity resulted in improved overall classification per- formance compared to using only backscatter-intensity. The RF algorithm appeared to be slightly superior to SVM and ML due to higher overall accuracies, however, at the expense of somewhat longer processing time. The best overall accuracy (OA) for three methodologies were achieved using combination of all tested features were 71.56, 72.93, and 72.91％ for ML, RF and SVM classifiers, respectively. Compared to OAs of 62.28, 66.51, and 63.05％ using only backscatter intensity, this indicates strong benefit of SAR interferometry in discriminating different types of sea ice. In contrast to several earlier studies, we were particularly able to successfully discriminate open water and new ice classes. 相似文献
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利用TechDemoSat-1低轨道卫星采集的卫星反射信号生成的时延多普勒图（delay-doppler map,DDM）探测北极格陵兰岛（Greenland）地区的海冰分布。由于卫星散射信号在海冰和海水上分别遵循相干散射和漫散射模型,与海水相比,海冰的时延多普勒图扩散较少,所以从海水到海冰的过渡会导致时延多普勒图中高于一定能量值的像素数量减小。提出了一种基于相邻DDM像素数量比值的检测方法,通过采用一定阈值来区分海冰和海水的时延多普勒图,用于分析格陵兰岛地区海冰的分布情况。还利用多期数据分析了格陵兰岛地区海冰分布随时间的变化。通过与美国国家冰雪数据中心提供的数据比对,利用数学统计方法对本文提出的方法性能进行了评估。结果显示,该方法的判断成功率可以达到98.76%~99.21%,整体评估成功率约为99.09%。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。 相似文献
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海冰外缘线是一个描述北极海冰快速变化的重要指示参数,对近岸冰区航行保障和海冰灾害预警具有实际意义。本文首先基于形态学中的方法分别识别数据中的主体冰域、主体水域和碎冰区。其次利用可变图像闭运算方法将较大碎冰与主体冰区合并,最后再利用连通域方法提取海冰外缘线。该方法可适用于任何冰水二值数据集,包括海冰密集度产品数据、卫星图像、航拍图像以及其他冰水混合数据。本文基于AMSR-E海冰密集度数据,利用此方法提取了北冰洋10个区域的海冰外缘线,与15%海冰密集度等值线比较表明,本文方法能够保留较大面积的碎冰区域,并将其与主体冰域合并处理,因此所提取的海冰外缘线在衡量大尺度海冰范围方面更为合理。 相似文献
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道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。 相似文献
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Designing detection algorithms with high efficiency for Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery is essential for the operator SAR Automatic Target Recognition (ATR) system. This work abandons the detection strategy of visiting every pixel in SAR imagery as done in many traditional detection algorithms, and introduces the gridding and fusion idea of different texture features to realize fast target detection. It first grids the original SAR imagery, yielding a set of grids to be classified into clutter grids and target grids, and then calculates the texture features in each grid. By fusing the calculation results, the target grids containing potential maneuvering targets are determined. The dual threshold segmentation technique is imposed on target grids to obtain the regions of interest. The fused texture features, including local statistics features and Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), are investigated. The efficiency and superiority of our proposed algorithm were tested and verified by comparing with existing fast detection algorithms using real SAR data. The results obtained from the experiments indicate the promising practical application value of our study. 相似文献
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利用角点进行高分辨率遥感影像居民地检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的城区检测方法大多是基于影像的全局特征,如纹理、光谱、形状等。当影像出现尺度、光照等条件变化时,将导致这些特征出现变化,造成算法的稳健性下降。而局部不变特征（例如,角点）却不易受到这些因素的影响。为此,本文提出一种无监督的基于角点特征的高分辨率遥感影像城区检测方法。该方法首先在传统的Harris算子的基础上,加入局部和全局约束准则检测影像中的角点,然后根据影像中角点的分布情况,自适应地构建似然函数来度量影像中每一个像素点属于城区的概率,最后采用二值分割的方法提取影像中的城市区域。实验结果表明：该方法可以快速、可靠地检测到影像中的城市区域,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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An improved procedure for detection and enumeration of walrus signatures in airborne thermal imagery
Douglas M. Burn Mark S. Udevitz Suzann G. Speckman R. Bradley Benter 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2009,11(5):324-333
In recent years, application of remote sensing to marine mammal surveys has been a promising area of investigation for wildlife managers and researchers. In April 2006, the United States and Russia conducted an aerial survey of Pacific walrus (Odobenus rosmarus divergens) using thermal infrared sensors to detect groups of animals resting on pack ice in the Bering Sea. The goal of this survey was to estimate the size of the Pacific walrus population. An initial analysis of the U.S. data using previously-established methods resulted in lower detectability of walrus groups in the imagery and higher variability in calibration models than was expected based on pilot studies. This paper describes an improved procedure for detection and enumeration of walrus groups in airborne thermal imagery.Thermal images were first subdivided into smaller 200 × 200 pixel “tiles.” We calculated three statistics to represent characteristics of walrus signatures from the temperature histogram for each tile. Tiles that exhibited one or more of these characteristics were examined further to determine if walrus signatures were present. We used cluster analysis on tiles that contained walrus signatures to determine which pixels belonged to each group. We then calculated a thermal index value for each walrus group in the imagery and used generalized linear models to estimate detection functions (the probability of a group having a positive index value) and calibration functions (the size of a group as a function of its index value) based on counts from matched digital aerial photographs.The new method described here improved our ability to detect walrus groups at both 2 m and 4 m spatial resolution. In addition, the resulting calibration models have lower variance than the original method. We anticipate that the use of this new procedure will greatly improve the quality of the population estimate derived from these data. This procedure may also have broader applicability to thermal infrared surveys of other wildlife species. 相似文献
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Designing detection algorithms with high efficiency for Synthetic Aperture Radar(SAR) imagery is essential for the operator SAR Automatic Target Recognition(ATR) system.This work abandons the detection strategy of visiting every pixel in SAR imagery as done in many traditional detection algorithms,and introduces the gridding and fusion idea of different texture fea-tures to realize fast target detection.It first grids the original SAR imagery,yielding a set of grids to be classified into clutter grids and target grids,and then calculates the texture features in each grid.By fusing the calculation results,the target grids containing potential maneuvering targets are determined.The dual threshold segmentation technique is imposed on target grids to obtain the regions of interest.The fused texture features,including local statistics features and Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM),are investigated.The efficiency and superiority of our proposed algorithm were tested and verified by comparing with existing fast de-tection algorithms using real SAR data.The results obtained from the experiments indicate the promising practical application val-ue of our study. 相似文献
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海冰微波辐射传输模式和实验研究 总被引：3，自引：0，他引：3
海冰是影响地球热循环的重要因素。以海冰和海水的微波热辐射为源,并通过位于海面遥感海冰的３层分层介质系统的分析,取得中间介质厚度与所接收到的辐射亮温有如下模式：ＴＢ＝Ａ＋Ｂｅ－ＣＤ。其中Ａ,Ｂ,Ｃ与遥感系统的极化,使用角度和角频率有关,可以通过实际地面的海冰测试试验获得。该模式符合电磁场在有损介质中的传播特性,反映出被动微波遥感所接收到的能量与传播距离的关系。近几年来,根据该模式,使用４个频段微波辐射计在地面进行实测（入射角为０°）,在飞行中使用３个频段,结果空中和地面基本符合。实践证明其模式是正确的可行的。文中给出在辽东湾测得航线上的冰厚度分布和亮度温度与冰厚度的统计曲线。最后指出影响测量并限制对厚度识别的几种因素。 相似文献
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海洋表面膜特征的SAR图像探测 总被引：5，自引：0，他引：5
讨论并分析各种成因类型的海洋表面膜特征及其在海洋ＳＡＲ图像中影像特征。对渤海湾的ＳＡＲ图像中的表面膜特征进行检测并对这些表面膜特征成因进行了分类。 相似文献
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面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。 相似文献
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从航空数字影像提取北极海冰形态参数的方法研究 总被引：10，自引：0，他引：10
在 1999年 7月至 9月的中国首次北极科学考察中 ,对北极密集冰区进行了航空数字相机遥感观测 ,获得一批高分辨率的不同类型海冰数字影像。探讨了利用数字影像分析海冰形态参数的方法。利用这些方法不仅可以分析海冰边缘、密集度、冰水比例等常规参数 ,而且可以获得卫星遥感尚无法探测的一些海冰形态的新参数 ,这些参数将增加对不同类别海冰的认识 ,对于研究北极融冰过程和冰区的海气相互作用提供有价值的手段和分析方法。给出的方法可以应用到中国渤海海冰和其它海域海冰的研究。 相似文献
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水体信息的高精度提取是水资源监测、调查与管理等研究领域的关键问题。本文选取国产GF-1卫星影像作为数据源,根据影像中典型地物光谱特征采用归一化水体指数法(NDWI)、多波段谱间关系法对研究区进行了水体提取,并通过结果分析提出了基于主成分分析与多尺度分割技术的综合水体信息提取方法。对以上4种方法进行对比分析,验证结果表明:归一化水体指数法易受阴影信息影响;改进的多波段谱间关系法能较为完整地提取水体信息,但受小范围阴影信息影响;主成分分析综合法总体精度较高;多尺度分割提取法能有效地分离水体信息与非水体信息,水体信息提取的效果最佳。 相似文献
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基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究 总被引：7，自引：1，他引：7
根据赤潮的卫星遥感探测机理，应用人工神经网络技术，建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息，赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明，应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。 相似文献
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特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献