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多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。 相似文献
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地震震相拾取是地震数据自动处理的首要环节,包括了信号检测、到时估计和震相识别等过程,震相拾取的准确性直接影响到后续事件关联处理的性能,影响观测报告的质量.为了提高震相拾取的准确性,进而提高观测报告质量,本文采用深度卷积神经网络方法来解决震相拾取问题,构建了多任务卷积神经网络模型,设计了分类和回归的联合损失函数,定义了基于加权的分类损失函数,以三分量地震台站的波形数据作为输入,同时实现对震相的检测识别和到时的精确估计.利用美国南加州地震台网的200万条震相和噪声数据对模型进行训练、验证和测试,对于测试集中直达波P、S震相识别的查全率达到98%以上,到时估计的标准偏差分别为0.067s,0.082s.利用迁移学习和数据增强,将模型用于对我国东北地区台网的6个台站13000条数据的训练、验证和测试中,对该数据集P、S震相查全率分别达到91.21%、85.65%.基于迁移训练后的模型,设计了用于连续数据的震相拾取方法,利用连续的地震数据对该算法进行了实际应用测试,并与国家数据中心和中国地震局的观测报告进行比对,该方法的震相检测识别率平均可达84.5%,验证了该方法在实际应用中的有效性.本文所提出的方法展示了深度神经网络在地震震相拾取中的优异性能,为地震震相和事件的检测识别提供了新的思路. 相似文献
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