基于新极化特征参数的SAR海洋溢油检测.docx
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基于新极化特征参数的SAR海洋溢油检测基于新极化特征参数的SAR海洋溢油检测摘要:合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)在海洋溢油检测领域具有重要的应用价值。传统的基于SAR的海洋溢油检测方法普遍存在误检率高和漏检率高的问题。为了解决这一问题,本文提出了一种基于新极化特征参数的SAR海洋溢油检测方法。该方法利用SAR数据的新极化特征参数,包括极化指数、极化相干矩阵的特征值和特征向量等,提取溢油目标的表面特征。通过对比溢油目标和海洋背景的特征参数,可以进行有效的海洋溢油检测。实
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基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究摘要:海洋溢油对环境和生态系统造成了严重的破坏。极化合成孔径雷达(SAR)在海洋溢油检测方面具有很大的优势。然而,由于极化SAR图像的复杂性和背景杂波的干扰,溢油的检测仍然是一个挑战性问题。为了解决这个问题,本文提出了一种基于遗传算法和波形神经网络(GA-WNN)的极化SAR海洋溢油检测方法。首先,采用遗传算法对极化SAR图像进行特征选择,以提高溢油目标的显著性。然后,利用波形神经网络对选定的特征进行分类,以实现溢油目标的自动检测。实验结果表明,该方法能够有
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本发明涉及遥感目标识别技术领域,提供了一种基于全极化SAR图像的海面溢油检测模型构建方法,包括以下步骤:提取全极化SAR图像的各向异性特征,选取溢油像素和非溢油像素的各向异性特征作为训练样本,组成矩阵A并进行归一化处理得到a(t),由a(t)计算像素权重E,由a(t)和像素权重E计算像素特征P,将像素特征P作为训练集,0和1作为训练集标签,0代表非溢油像素,1代表溢油像素,导入支持向量机模型,对模型进行训练,得到溢油检测模型。本发明充分利用了全极化SAR图像的各向异性特征,并构建像素特征P,提高了全极化S