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目前应用于SAR图像海面溢油检测的分类器大多为单分类器,其检测率往往难以达到要求。本文引入AdaBoost算法和Bagging算法,内核采用决策树分类器(Decision tree,DT),形成两种分类器系统DT-A(AdaBoost-Decisiontree)和DT-B(Bagging-Decision-tree)。进而提出以AdaBoost分类器系统为内核的Bagging系统DT-AB(Bagging-AdaBoost-Decision-tree)。对1 448个Envisat/ASAR海面暗目标样本进行分类实验,DT-AB分类器系统与DT单分类器相比,溢油暗目标检测率从74%增至83%,错检率从26%降至16%。对4种分类器的检测率、泛化性能和稳定性能进行了比较测试,结果如下:(1)DT-A和DT-B的泛化性能明显优于DT,并且DT-A的泛化性能略优于DT-B;(2)DT-A和DT-B比DT的稳定性能提高一倍以上,DT-B的稳定性能略优于DT-A;(3)DT-AB的泛化性能和稳定性能均优于DT-A和DT-B。因此,DT-AB分类器系统用于卫星SAR图像海面溢油自动识别业务化系统具有应用前景。 相似文献
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MEAN SEA LEVEL AND SEA SURFACE VARIABILITY OF NQRTHWEST PACIFIC OCEAN AND EASTERN CHINA SEAS FROM GEOSAT ALTIMETRY 总被引：1，自引：0，他引：1
Collinear analysis technique is widely used for determining sea surface variability with Geosat altimeterdata from its Exact Repeat Mission(ERM).But most of the researches have been only on global scaleor in oceans deeper than 2000 m.In shallow shelf waters this method is hampered by the inaccuracy ofocean tide data supplied with Geosat Geophysical Data Records(GDRs).This work uses a modified collinearanalysis technique characterized by simultaneous separation of mean sea level and ocean tide with theleast squares method,to compute sea surface variability in the Northwest Pacific Ocean and eastern ChinaSeas.The mean sea level map obtained contains not ouly bathymetric but also dynamic features such asamphidromes,indicating considerable improvement over previous works.Our sea surface variability mapsshow clearly the main current system,the well-known Zhejiang coastal upwelling,and a northern East Chi-na Sea meso-scale eddy in good agreement with satellite sea surface temperature(SST)observation and his-to 相似文献
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浅海水下地形的SAR遥感仿真研究 总被引：2，自引：0，他引：2
结合连续性方程和布拉格后向散射模型,在准一维简化浅海水下地形情况下,建立了浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度仿真模型,将浅海水下地形区域的SAR海面后向散射强度的相对变化与大尺度背景流场、海面风场和雷达系统参数等联系起来.海上实验和研究结果表明,浅海水下地形的SAR成像主要由通过受水下地形影响的海表层流场对海表面风引起的微尺度波的水动力调制而获取浅海水下地形信息,其中潮流与水下地形的相互作用过程改变海表层流场,变化的海表层流与海表面微尺度波之间的相互作用改变海表面波的空间分布,雷达波与海表面波之间的相互作用决定雷达海面后向散射强度.因此SAR图像中浅海水下地形或水深信息量的多少不仅与海表层流场和海面风速有关,而且与雷达工作波段、雷达波束入射角和极化方式也密切相关.认为由水下地形变化引起的缓慢变化的表层流场中海表面定常微尺度波谱能量密度的变化满足波作用量谱平衡方程;而在波数空间中,海表面微尺度波谱的成长过程也可以用波数谱平衡方程描述,在此基础上,得出了海表面波高频谱(毛细-重力波)形式的解析表达式.众所周知,浅海水下地形信息是由于水下地形影响下SAR海面后向散射强度与背景海面后向散射强度的相对差异而在SAR图像上的呈现,从而在建立浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度仿真模型的基础上,仿真计算了浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度相对于海表层流场、海面风场等海况参数和SAR工作波段、SAR波束入射角、极化方式等雷达系统参数的数值仿真结果,分析得到了有关浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度的特征和SAR浅海水下地形遥感的最佳海况参数与最佳雷达系统参数,为研究和开展SAR浅海水下地形遥感研究提供了有价值的参考. 相似文献
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To acquire high-quality operational data products for Chinese in-orbit and scheduled ocean color sensors, the performances of two operational atmospheric correction(AC) algorithms(ESA MEGS 7.4.1 and NASA Sea DAS 6.1) were evaluated over the East China Seas(ECS) using MERIS data. The spectral remote sensing reflectance R_(rs)(λ), aerosol optical thickness(AOT), and ?ngstr?m exponent(α) retrieved using the two algorithms were validated using in situ measurements obtained between May 2002 and October 2009. Match-ups of R_(rs), AOT, and α between the in situ and MERIS data were obtained through strict exclusion criteria. Statistical analysis of R_(rs)(λ) showed a mean percentage difference(MPD) of 9%–13% in the 490–560 nm spectral range, and significant overestimation was observed at 413 nm(MPD72%). The AOTs were overestimated(MPD32%), and although the ESA algorithm outperformed the NASA algorithm in the blue-green bands, the situation was reversed in the red-near-infrared bands. The value of α was obviously underestimated by the ESA algorithm(MPD=41%) but not by the NASA algorithm(MPD=35%). To clarify why the NASA algorithm performed better in the retrieval of α, scatter plots of the α single scattering albedo(SSA) density were prepared. These α-SSA density scatter plots showed that the applicability of the aerosol models used by the NASA algorithm over the ECS is better than that used by the ESA algorithm, although neither aerosol model is suitable for the ECS region. The results of this study provide a reference to both data users and data agencies regarding the use of operational data products and the investigation into the improvement of current AC schemes over the ECS. 相似文献
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基于人工神经网络的一类水域叶绿素—a浓度反演方法 总被引：17，自引：0，他引：17
介绍了一种基于人工神经网络的海中一类水域叶绿素反演方法。人工神经网络是3层的反向传输神经网络。其结构是输入层有4个节点，它们分别对应4个波段412m，443nm，490nm，510nm的遥感反射比与555nm波段遥感反射比的比值，隐含层有5个节点，输出层一个节点对应于叶绿素深度。该神经网络的训练和试验样本集来自SeaBAM的数据集。数据集中的919个站位的70％（644个）用于训练，30％（275个）用于测试。结果表明，该方法的精度优于被广泛采用的三次经验方法。 相似文献
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七十年代以来，空间遥感技术的发展推动了全球大气和海洋的研究。国际上已发射了不少气象卫星和海洋卫星。为了有效地利用遥感信息，必须提高对遥感信息的加工处理能力。因此，在发展计算机图象处理的同时，近年来光学图象处理方面进行了不少研究(1-11）；并获得实际应用。 相似文献
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SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据及其融合数据的全球可利用率 总被引：2，自引：0，他引：2
对2001年Sea WiFS和MODIS叶绿素浓度数据的全球可利用率进行了定量分析，二者在全球范围的变化趋势一致，年平均可利用率分别为12．4％和13．6％，其中MODIS叶绿素浓度的可利用率略高于SeaWiFS。利用小波变换方法对二者进行数据融合，经分析：SeaWiFS／MODIS叶绿素浓度融合数据相对于单一传感器数据提高了全球可利用率，其年平均为20．50％；融合数据保持了较高空间分辨率MODIS数据的海洋特征；融合数据与实测值比较，差值的均值和标准偏差分别为0．16mg／m^3和1．07mg／m0（SeaWiFS：0．46mg／m^3和2．22mg／m^3，MODIS：0．13mg／m^3和0．82mg／m^3）。与MODIS和Sea WiFS相比。融合数据接近MODIS优于SeaWiFS。结果表明小波变换方法用于SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据融合的有效性。 相似文献
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本文论述用频域多通道光学傅里叶变换方法进行图象假彩色编码的理论与实验结果。频谱假彩色编码是在不同的彩色通道，通过空问滤波来完成。密度假彩色编码是由三基色图象迭加而成。其中一个图象为正图象，另一个图象为反转图象，第三个图象为半反转图象。本方法具有以下明显的优点：(1)对图片可进行实时处理。 相似文献
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平场校正对获得高质量的遥感图像起着非常关键的作用。针对利用商业相机开发的传感器需要进行平场校正的问题,提出对Agriculture Camera(AgCam)传感器的平场校正方法。应用AgCam的定标实验数据分别得到传感器CCD阵列的暗电流(Dark Current),渐晕效应(Vegnitting Effect)和光电响应(Quantum Efficiency)的校正系数。AgCam的定标实验数据和实际拍摄图像处理结果表明,该方法能够有效地对AgCam的平场效应进行校正。 相似文献