基于SAR图像的海面溢油信息提取方法研究

发布时间：2017-09-27 01:06

  本文关键词：基于SAR图像的海面溢油信息提取方法研究

  更多相关文章： SAR 单极化 全极化 溢油和疑似溢油 神经网络 共极化相位差

【摘要】：海洋是地球上最大的生态环境,对全球气候的调节具有重要作用,同时海洋中具有丰富生物及矿产资源,是人类的巨大宝库。随着人类活动在海洋上的不断深入,海洋环境保护逐渐被提上日程,海上溢油现象的防治是保护措施中的重要一环。要及时治理海上的溢油,首先必须尽早地探测到溢油区域。传统的光学遥感探测,由于受雨雪及黑夜的影响,使用上受到很大的限制。合成孔径雷达(SAR)能穿透云雾,在无光照环境下也能工作,具有全天候、全天时工作的能力。随着SAR及其理论的不断成熟,微波遥感检测海上溢油越发受到人们的重视。本文简要分析了SAR的成像原理和极化分解理论,在此基础上,分别研究了单极化和全极化SAR图像,研究了提取海上溢油信息的算法,主要工作如下:单极化SAR图像提取海上溢油信息:首先采用二维最大类间方差法对图像进行分割,分割图像前对图像作了普适性处理,提高了该算法的适用范围,分割后,进行了多次形态学滤波,提升了分割效果;选取了包括复杂度、边缘梯度等在内的9个特征参数,作为判断是否为溢油的依据;以模式识别中的误差前馈神经网络为基础,建立了一个关于溢油的分类判断器,用来源于样本图像集的相应特征参数训练神经网络,然后该神经网路对整个过程的算法进行验证,取得了较好的效果。全极化SAR图像提取海上溢油信息:首先分析了与溢油相关的多类海上目标的各种极化相位差,说明了共极化相位差对识别生物油膜疑似溢油的有效性,再以此为基础,构建共极化相位差的标准差滤波器(?滤波器),然后用该滤波器共极化相位差图像滤波,识别生物油膜;研究了多种海上目标的熵-平均散射角(H-?)图像,表明了传统的H/?分类在识别溢油不理想的原因;引入Cloud分解中的反熵A,用H/A/?特征空间分类海上目标,同时将Wishart聚类方法应用于溢油识别中,形成H/A/?-Wishart分类方法,作用于海上溢油识别中,以提高分类精度;采用了SAR图像对H/A/?-Wishart算法进行了验证。
【关键词】：SAR 单极化 全极化 溢油和疑似溢油 神经网络 共极化相位差
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究进展11-13
• 1.3 主要研究内容13
• 1.4 论文结构13-15
• 第二章 SAR图像预处理与极化表征15-28
• 2.1 SAR图像原理15-19
• 2.1.1 SAR成像原理15-17
• 2.1.2 SAR图像特点17-19
• 2.2 SAR图像预处理19-25
• 2.2.1 辐射校正19-20
• 2.2.2 几何校正20-22
• 2.2.3 滤波处理22-25
• 2.3 SAR目标的极化散射描述25-27
• 2.3.1 极化散射矩阵25-26
• 2.3.2 极化协方差矩阵和相干矩阵26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 单极化SAR图像提取溢油信息方法研究28-53
• 3.1 图像分割28-38
• 3.1.1 2D-Otsu图像分割算法28-32
• 3.1.2 普适性增强32-36
• 3.1.3 形态学滤波36-38
• 3.2 参数选取38-45
• 3.2.1 几何特征39-40
• 3.2.2 灰度特征40-42
• 3.2.3 纹理特征42-45
• 3.3 识别溢油与疑似溢油45-51
• 3.3.1 BP神经网络的结构45-46
• 3.3.2 BP神经网络的训练46-47
• 3.3.3 溢油识别及其效果47-51
• 3.4 本章小结51-53
• 第四章 多极化SAR图像提取溢油信息方法研究53-69
• 4.1 共极化相位差在溢油识别中的应用53-58
• 4.1.1 不同海面目标的相位差53-55
• 4.1.2 共极化相位差滤波器55-56
• 4.1.3 同极化相位差识别海面生物油膜56-58
• 4.2 H/ 分类识别海面溢油58-63
• 4.2.1 Cloud分解58-59
• 4.2.2 极化特征参数59-60
• 4.2.3 H/ a 分类60-63
• 4.3 H/A/ a - Wishart非监督分类识别海面溢油63-68
• 4.3.1 Wishart分类器64-65
• 4.3.2 H/A/ a -Wishart非监督分类算法65-68
• 4.4 本章小结68-69
• 第五章 总结与展望69-71
• 5.1 总结69
• 5.2 展望69-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间取得的成果76-77

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本文编号：926751