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海上溢油合成孔径雷达探测研究
被引量：
3
1
作者
张彦敏
徐卓
旭锋
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期106-115,共10页
在合成孔径雷达(SAR)图像中区分溢油和类油现象是溢油SAR探测的关键任务。实现该任务一般可分为3步:首先是提取油膜和类油膜的特征;然后筛选出有助于油膜和类油膜分类的关键特征;最后构造有效的分类器进行模式识别以便做出准确的判别。...
在合成孔径雷达(SAR)图像中区分溢油和类油现象是溢油SAR探测的关键任务。实现该任务一般可分为3步:首先是提取油膜和类油膜的特征;然后筛选出有助于油膜和类油膜分类的关键特征;最后构造有效的分类器进行模式识别以便做出准确的判别。本文基于2011年蓬莱19-3油田溢油事故期间的15景SAR图像提取了138个油膜和类油膜样本的几何特征、背景特征、散射特征和纹理特征,将Fisher判别率和序列前向选择方法相结合,筛选出背景后向散射系数标准差、逆差距、能量和后向散射系数的均值四个关键特征组成的特征子集。在此基础上,为提高分类器的精度,将决策树模型CART算法与Bagging技术相结合,通过随机抽样给出多个维数相同大小的训练数据集从而建立多个决策树模型,以投票的方式对油膜和类油膜样本进行分类;最后,文中采用了五折和十折交叉验证方法对油膜和类油膜的分类结果进行评估,研究显示基于Bagging的决策树方法的油膜和类油膜分类的平均精度在85%以上,且将文中所用基于Bagging的CART决策树分类算法与经典CART决策树分类算法及神经网络分类算法相比较,发现本文所用方法的分类精度较高,从而表明了该方法在溢油SAR探测方面的可行性。
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关键词
合成孔径雷达
特征选择
油膜
分类
CART决策树
BAGGING
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职称材料
基于简缩极化SAR的溢油检测与分类方法
被引量：
1
2
作者
舒思京
孟俊敏
+1 位作者
张晰
刘根旺
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期146-157,共12页
针对简缩极化SAR在海上溢油的检测与分类应用开展研究,利用欧式距离全面分析了简缩极化SAR的36种极化特征在溢油检测与油膜分类中的性能,发现简缩极化特征中的奇次散射系数的溢油检测性能最好,简缩极化熵的疑似溢油鉴别性能最好。在此...
针对简缩极化SAR在海上溢油的检测与分类应用开展研究,利用欧式距离全面分析了简缩极化SAR的36种极化特征在溢油检测与油膜分类中的性能,发现简缩极化特征中的奇次散射系数的溢油检测性能最好,简缩极化熵的疑似溢油鉴别性能最好。在此基础上,提出了结合二叉树原理的简缩极化SAR溢油检测与油膜分类算法,并分析了RADARSAT-2和SIR-C全极化溢油数据模拟的简缩极化数据。结果表明,此方法对溢油的检测精度可达95.67%,对于疑似溢油的识别精度可达95.71%,证明了简缩极化SAR在溢油检测与分类中具有较好的应用前景。
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关键词
溢油检测
简缩极化SAR
油膜
分类
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职称材料
题名
海上溢油合成孔径雷达探测研究
被引量：
3
1
作者
张彦敏
徐卓
旭锋
机构
中国海洋大学信息科学与工程学院
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期106-115,共10页
基金
海洋公益性科研专项(201505002)
国家自然科学基金项目(61501520)资助~~
文摘
在合成孔径雷达(SAR)图像中区分溢油和类油现象是溢油SAR探测的关键任务。实现该任务一般可分为3步:首先是提取油膜和类油膜的特征;然后筛选出有助于油膜和类油膜分类的关键特征;最后构造有效的分类器进行模式识别以便做出准确的判别。本文基于2011年蓬莱19-3油田溢油事故期间的15景SAR图像提取了138个油膜和类油膜样本的几何特征、背景特征、散射特征和纹理特征,将Fisher判别率和序列前向选择方法相结合,筛选出背景后向散射系数标准差、逆差距、能量和后向散射系数的均值四个关键特征组成的特征子集。在此基础上,为提高分类器的精度,将决策树模型CART算法与Bagging技术相结合,通过随机抽样给出多个维数相同大小的训练数据集从而建立多个决策树模型,以投票的方式对油膜和类油膜样本进行分类;最后,文中采用了五折和十折交叉验证方法对油膜和类油膜的分类结果进行评估,研究显示基于Bagging的决策树方法的油膜和类油膜分类的平均精度在85%以上,且将文中所用基于Bagging的CART决策树分类算法与经典CART决策树分类算法及神经网络分类算法相比较,发现本文所用方法的分类精度较高,从而表明了该方法在溢油SAR探测方面的可行性。
关键词
合成孔径雷达
特征选择
油膜
分类
CART决策树
BAGGING
Keywords
Synthetic Apeture Radar（SAR）
feature selection
oil spill classification
decision tree
bagging
分类号
TP722.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于简缩极化SAR的溢油检测与分类方法
被引量：
1
2
作者
舒思京
孟俊敏
张晰
刘根旺
机构
自然资源部第一海洋研究所
自然资源部海洋工程技术创新中心
出处
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期146-157,共12页
基金
国家重点研发计划——(2017YFC1405300)
国家自然科学基金项目——基于无人机紫外与SAR的溢油遥感监测方法研究(41706208)。
文摘
针对简缩极化SAR在海上溢油的检测与分类应用开展研究,利用欧式距离全面分析了简缩极化SAR的36种极化特征在溢油检测与油膜分类中的性能,发现简缩极化特征中的奇次散射系数的溢油检测性能最好,简缩极化熵的疑似溢油鉴别性能最好。在此基础上,提出了结合二叉树原理的简缩极化SAR溢油检测与油膜分类算法,并分析了RADARSAT-2和SIR-C全极化溢油数据模拟的简缩极化数据。结果表明,此方法对溢油的检测精度可达95.67%,对于疑似溢油的识别精度可达95.71%,证明了简缩极化SAR在溢油检测与分类中具有较好的应用前景。
关键词
溢油检测
简缩极化SAR
油膜
分类
Keywords
oil spill detection
compact polarimetric SAR
oil spill types classification
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海上溢油合成孔径雷达探测研究
张彦敏
徐卓
旭锋
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
下载PDF
职称材料
2
基于简缩极化SAR的溢油检测与分类方法
舒思京
孟俊敏
张晰
刘根旺
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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