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应用卷积神经网络VGG16的星载GNSS-R海冰检测
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作者 胡媛 华曦帆 +1 位作者 刘卫 江志豪 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期28-35,共8页
针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结... 针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结构提取DDM多层次特征进行海冰海水分类,以提高海冰检测的精度和稳定性。实验结果表明,与美国国家海洋和大气管理局地表类型数据对比,所提出的基于VGG16海冰检测方法检测准确率为98.02%,有效提升了海冰检测的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 海冰遥感 海冰检测 星载GNSS-R 卷积神经网络 延迟-多普勒图 NOAA
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