利用COSMO-SkyMed高分辨率SAR影像的西北航道区域海冰分类和可通行性分析

发布时间：2023-04-10 17:32

　　西北航道作为连接大西洋和太平洋最短的航道,具有显著的经济效益和战略意义。广泛分布的海冰是该地区的明显特征,严重影响了船舶航行的安全。为确保冰区航行的安全性,需要分析其可通行性,因此有必要掌握一定程度的海冰信息,如海冰类型、海冰密集度等,一般来说当海冰密集度六成以下,就可以航行。目前针对海冰监测需利用多种工具和仪器,例如浮标、破冰船、飞机等,但这类仪器都难以进行实时的、大范围的海冰监测,所以针对大范围如西北航道这类区域利用的是卫星遥感技术,而其中合成孔径雷达(SAR)以其不受天气影响,可以全天时、全天候、高分辨率地获取数据的优势被广泛应用。海冰监测的手段也多通过人工解译的方式,且由于所用数据分辨率普遍较低,分类效率也不高,难以描述海冰细节,可能会造成误分类的情况。针对这个情况,本文使用COSMOSkyMed的高分辨率SAR数据,进行目标区域的海冰、海水分类;利用分类结果计算目标区域的海冰密集度;结合航道宽度实现对航道区域的可通行性分析。同时使用被广泛用于极地研究的Sentinel-1数据进行对比。主要工作如下:1.筛选出西北航道的巴罗海峡区域作为实验区域,利用COSMO-SkyMed的L...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 选题背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 海冰监测研究现状
        1.2.2 SAR影像的海冰分类研究现状
        1.2.3 海冰密集度研究现状
    1.3 研究内容
        1.3.1 研究内容与方法
        1.3.2 技术路线与文章结构
    1.4 本章小结
2 实验区概况与实验数据介绍
    2.1 西北航道关键区域
    2.2 实验区域选择
    2.3 COSMO-SkyMed数据与Sentinel-1 数据介绍
        2.3.1 COSMO-SkyMed数据
        2.3.2 Sentinel-1 数据
    2.4 COSMO-SkyMed数据在海冰和海水的具体表现
    2.5 本章小结
3 多特征融合的海冰图像分类
    3.1 数据预处理
        3.1.1 辐射定标
        3.1.2 斑点去噪
        3.1.3 几何校正
    3.2 超像素处理
    3.3 训练样本的构建
        3.3.1 灰度共生矩阵
        3.3.2 灰度特征
        3.3.3 组合特征
    3.4 利用支持向量机模型进行海冰分类
        3.4.1 二分类
        3.4.2 多分类
        3.4.3 核函数
    3.5 本章小结
4 航道区域可通行性分析
    4.1 航道设计标准
    4.2 主要北极航行船舶介绍
    4.3 海冰密集度的计算
    4.4 利用海冰密集度信息进行航道可通行性分析
        4.4.1 密集度判断
        4.4.2 蚁群算法介绍
        4.4.3 基于蚁群算法的可通行性分析
    4.5 本章小结
5 实验分析
    5.1 灰度共生矩阵(GLCM)特征参数调节
    5.2 不同特征提取方式的分类结果
    5.3 分类精度的验证
    5.4 不同数据的分类结果比较
        5.4.1 COSMO-SkyMed数据海冰分类
        5.4.2 Sentinel-1 数据海冰分类
        5.4.3 不同数据的分类比较分析
    5.5 不同数据的可通行性比较分析
        5.5.1 不同数据的可通行性分析
        5.5.2 COSMO-SkyMed航线规划适应性实验
        5.5.3 Sentinel-1 航线规划适应性实验
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 研究内容总结
    6.2 主要创新点与贡献
    6.3 后续工作与展望
致谢
参考文献



本文编号：3788535