遥感信息
遙感信息
요감신식
2012年
3期
34-39
,共6页
极化雷达影像%EM算法%峰值信噪比%阈值分割%海岛礁提取
極化雷達影像%EM算法%峰值信譟比%閾值分割%海島礁提取
겁화뢰체영상%EM산법%봉치신조비%역치분할%해도초제취
提出了一种利用RADARSAT-2全极化SAR影像和极化特征参数提取精确的海岛礁范围的技术方法.极化特征熵参数描述了目标散射的随机性,与海水相比海岛礁处于较高的去极化状态,因此海岛礁的熵值明显大于海水的熵值.首先本文利用EM(Expectation Maximization,最大数学期望)算法自动计算的提取海岛礁最佳阈值对熵参数文件进行阈值分割,得到海岛礁的初始分割结果.由于受到船只和海水表面波浪的影响,海水部分也会存在与海岛礁近似的熵值.因此初步阈值分割得到的海岛礁结果会有部分海水和船只等,利用PSNR(Peak value signal-to-noise ratio,峰值信噪比)提取海水大致范围并剔除海水范围内初始分割结果中的噪声部分.最后根据TM影像提取的海岛礁范围进行精度评价,实验结果表明该技术方法能够从极化SAR影像上准确提取海岛礁范围.
提齣瞭一種利用RADARSAT-2全極化SAR影像和極化特徵參數提取精確的海島礁範圍的技術方法.極化特徵熵參數描述瞭目標散射的隨機性,與海水相比海島礁處于較高的去極化狀態,因此海島礁的熵值明顯大于海水的熵值.首先本文利用EM(Expectation Maximization,最大數學期望)算法自動計算的提取海島礁最佳閾值對熵參數文件進行閾值分割,得到海島礁的初始分割結果.由于受到船隻和海水錶麵波浪的影響,海水部分也會存在與海島礁近似的熵值.因此初步閾值分割得到的海島礁結果會有部分海水和船隻等,利用PSNR(Peak value signal-to-noise ratio,峰值信譟比)提取海水大緻範圍併剔除海水範圍內初始分割結果中的譟聲部分.最後根據TM影像提取的海島礁範圍進行精度評價,實驗結果錶明該技術方法能夠從極化SAR影像上準確提取海島礁範圍.
제출료일충이용RADARSAT-2전겁화SAR영상화겁화특정삼수제취정학적해도초범위적기술방법.겁화특정적삼수묘술료목표산사적수궤성,여해수상비해도초처우교고적거겁화상태,인차해도초적적치명현대우해수적적치.수선본문이용EM(Expectation Maximization,최대수학기망)산법자동계산적제취해도초최가역치대적삼수문건진행역치분할,득도해도초적초시분할결과.유우수도선지화해수표면파랑적영향,해수부분야회존재여해도초근사적적치.인차초보역치분할득도적해도초결과회유부분해수화선지등,이용PSNR(Peak value signal-to-noise ratio,봉치신조비)제취해수대치범위병척제해수범위내초시분할결과중적조성부분.최후근거TM영상제취적해도초범위진행정도평개,실험결과표명해기술방법능구종겁화SAR영상상준학제취해도초범위.
