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遥感技术与应用
遥感应用     
基于变异系数法的SAR船舶检测优化研究
王娜1,2,李强子1,赵龙才1,2,王红岩1,李德江3,黄慧萍1
(1.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;
2.中国科学院大学,北京100049;3.成都理工大学,成都610059)
 全文: PDF(7438 KB)  
摘要:
船舶检测在民用和军用领域都具有广阔的前景。利用高分辨率SAR图像可以提高海上船舶检测精度,但同时也面临船舶旁瓣、海表漂浮物及人工设施等物体的干扰。针对这些不足,提出了一种基于最佳熵双阈值算法对SAR影像检测的基础上,利用多种几何属性特征组合优化初步检测结果的算法。首先,基于最佳熵双阈值算法对研究区域的Radarsat-2影像进行初步检测,得到潜在船只目标;其次,计算潜在目标的核密度、长宽比、潜在像元数目等3个特征;最后,利用客观权重分配方法——变异系数法,针对3个特征进行权重分配,降低虚警率,达到优化船只检测结果的目的,同时利用AIS数据、K\|CFAR算法检测结果及黄河口的ALOS\|2数据验证了该算法的有效性和实用性。
关键词: 船舶检测高分辨SAR权重分配变异系数法    
出版日期: 2017-07-20
:  TP 79  
基金资助: 高分辨率对地观测系统重大专项(01\|Y30A03\|9001\|12/13).
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王娜
李强子
赵龙才
王红岩
李德江
黄慧萍

引用本文:

王娜,李强子,赵龙才,王红岩,李德江,黄慧萍. 基于变异系数法的SAR船舶检测优化研究[J]. 遥感技术与应用, 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.2.0305.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I2/305

[1] 张程,张红,王超. 基于PCDM香农熵的全极化SAR图像船舶目标检测方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 499-507.
[2] 吴冰洁,张波,张红. 基于改进的S-NMF方法的全极化SAR船舶检测[J]. 遥感技术与应用, 2013, 28(2): 217-224.
[3] 李洪忠, 王超, 张红, 吴樊. 基于海图信息的SAR影像海陆自动分割[J]. 遥感技术与应用, 2009, 24(6): 731-736.