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基于相似性衡量函数优化的SAR时空极化信息一体化洪涝变化检测方法
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作者 赵金奇 李宇轩 +3 位作者 刘子蓉 安庆 宋时雨 牛玉芬 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期2375-2390,共16页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具备全天时、全天候的观测优势,能够在恶劣环境下进行洪涝监测。现有洪涝变化检测方法易受其他地物变化影响且对SAR数据特性针对性不强。针对以上问题,本文提出了一种基于相似性衡量函数优化... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具备全天时、全天候的观测优势,能够在恶劣环境下进行洪涝监测。现有洪涝变化检测方法易受其他地物变化影响且对SAR数据特性针对性不强。针对以上问题,本文提出了一种基于相似性衡量函数优化的SAR时空极化信息一体化洪涝的变化检测方法。该方法融合多时相、多极化信息,构建“时-空-极化”SAR数据,并对K-means聚类方法进行改进,通过一体化处理减少先聚类后变化检测的误差累积;进一步顾及“时-空-极化”SAR影像数据特性,引入交叉熵对相似性衡量函数进行优化,能够对由于洪涝引起的水体变化进行准确区分。最后,利用武汉市全极化Radarsat-2数据和黄冈市黄梅县双极化Sentinel-1数据对本文方法的有效性进行试验,试验结果表明,本文方法在武汉两个试验区中虚警率(false alarm,FA)、总体错误率(total errors,TE)、总体正确率(overall accuracy,OA)和卡帕系数(Kappa)4个精度评价指标均优于其他对比方法,分别为5.06%、5.66%、94.34%、0.69,以及1.61%、2.61%、97.39%、0.65;在黄梅县的试验结果中TE、OA和Kappa表现最优,分别为1.67%,98.33%和0.73。本文方法可以有效抑制其他地物变化对洪涝变化检测的影响。同时具有较快的响应速度,且能够有效抑制城市变化和山区阴影对洪涝检测的影响。 展开更多
关键词 洪涝 变化检测 时-空-极化 扩展K-means聚类 交叉熵
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