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题名基于光学和SAR遥感图像融合的洪灾区域检测方法
被引量：12
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作者
王志豪
李刚
蒋骁
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机构
清华大学电子工程系
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出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2020年第3期539-553,共15页
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基金
国家自然科学基金(61790551,61925106)
民用航天十三五预研项目(D010305)。
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文摘
基于光学和合成孔径雷达(SAR)图像融合的洪灾区域检测方法可以全天候、高时效地检测洪灾区域。由于SAR图像中存在大量随机分布的相干斑噪声,传统洪灾区域检测方法的检测结果存在较高的虚警率。该文在模糊C均值聚类方法(FCM)的基础上提出了分级聚类算法(H-FCM),该方法将洪灾后的SAR图像与洪灾前的光学图像融合。基于融合图像,该方法利用提出的分级聚类模型获得洪灾区域的初步检测结果。此外,该算法在利用所提出的区域生长算法获得洪灾前河流位置后,将其作为初步检测结果的空间约束,进一步筛除疑似洪灾区域,并显著地提升了检测性能。该文的实验数据包括1999年英国格洛斯特洪灾前后的遥感图像和2019年中国南昌洪灾前后的遥感图像。通过对比实验,H-FCM算法的有效性得到验证。
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关键词
遥感图像融合
光学
合成孔径雷达
分级c均值聚类算法
分级聚类
区域生长
空间约束
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Keywords
Remote sensing images fusion
Optical
Synthetic Aperture Radar(SAR)
Hierarchical Fuzzy cMeans(H-FcM)
Hierarchical clustering
Region-growing
Spatial constraint
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分类号
TN959.3
[电子电信—信号与信息处理]
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