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SAR海面溢油自动监测中傅里叶谱特征参数子集的作用

2020-12-01阅读(100)

SAR海面溢油自动监测中傅里叶谱特征参数子集的作用

论文摘要

大多数研究者在卫星SAR(Synthetic Aperture Radar)海面溢油自动监测系统的特征参数集构成时主要考虑海面溢油的众多特征。本文从海面疑似溢油的特征分析出发,以海洋内波为例提出增加傅里叶谱特征参数子集,以减少海洋内波引入的虚警,降低自动监测系统的错检率。新提出的特征参数子集包括10个傅里叶谱特征。实验研究收集了富含海洋内波的53幅中国南海SAR图像数据集,利用自适应阈值图像分割及其后处理软件模块自动产生比例合理的SAR海面暗目标样本集,分别使用主要考虑海面溢油特征的77个特征参数和增加傅里叶谱特征参数子集的87个特征参数进行分类器训练和测试。结果表明,增加傅里叶谱特征参数子集后,系统的错检率从19.6%降至14%。

论文目录

  • 引 言
  • 1 数据
  • 2 海洋内波与条状溢油SAR子图像特征分析
  • 3 傅里叶谱特征参数子集的构成
  •   3.1 图像预处理
  •     3.1.1 边缘提取
  •     3.1.2 应用汉宁窗的傅里叶变换
  •   3.2 提取峰
  •     3.2.1 极坐标表示的功率谱
  •     3.2.2 谱分割方法
  •   3.3 特征参数计算
  • Area）'>    （1）主峰面积（FArea）
  • Length）'>    （2）主峰长度（FLength）
  • Energy）'>    （3）主峰能量（FEnergy）
  • WaveLength）'>    （4）主峰波长（FWaveLength）
  • AVariance）'>    （5）角度方差（FAVariance）
  • PeakValue）'>    （6）峰值（FPeakValue）
  • AreaRatio）'>    （7）面积比（FAreaRatio）
  • EnergyRatio）'>    （8）能量比（FEnergyRatio）
  • maxPeakRatio1）'>    （9）峰值能量占比1（FmaxPeakRatio1）
  • maxPeakRatio2）'>    （10）峰值能量占比2（FmaxPeakRatio2）
  • AreaLengthRatio）'>    （11）面积长度比（FAreaLengthRatio）
  • PowerRatio）'>    （12）功率比（FPowerRatio）
  •   3.4 筛选
  • 4 AdaBoost-MLP分类器系统的重新训练与调试
  • 5 结论与讨论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 万柳阳,曾侃,贺明霞

    关键词: 图像,溢油检测,特征提取,傅里叶变换

    来源: 海洋湖沼通报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 海洋学,环境科学与资源利用

    单位: 中国海洋大学海洋遥感研究所

    基金: 中海油技术开发项目(CY-HB-13-ZC-023),龙计划第四期(ID32281)资助

    分类号: X55;X832

    DOI: 10.13984/j.cnki.cn37-1141.2019.06.001

    页码: 1-12

    总页数: 12

    文件大小: 6352K

    下载量: 83

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