摘要
海冰作为一种严重的气象灾害，困扰着很多国家和地区，由于海冰造成了难以计数的人员伤亡和财产损失。怎么对海冰进行准确实时的监控，然后根据这些收集的数据，对灾害的防控提供强有力的支持，成为我们当下亟需解决的问题。卫星遥感技术有着大范围获得数据资料、获取速度快、获得信息周期短等优点，可以满足我们的上述要求，所以本研究便采用了对极化SAR图像进行分析的方法来对海冰进行分类。 本研究分别采用了基于光谱特征的海冰分类算法、基于纹理特征的监督式海冰分类算法和不同极化方式下基于不同的纹理特征的方法对海冰进行了分类。 基于光谱特征的海冰分类算法，其大致思路是:得到多个波段的灰度图像，在灰度图中框选其中的一个类别;计算选区中的像素点的光谱曲线的平均值作为该类别的参考值并存为知识库;选择选区中的像素点的最大差平方，即选区中的每个像素点的波普曲线和上述知识库做差的平方，最后取最大值并存为知识库。重复上述的步骤即可形成要分的几个类别的均值知识库和最大差平方知识库，从而达到对海冰分类的目的。但是经过上述算法对海冰进行了分类，得到的结果不是令人满意，随后本研究又提出了基于纹理特征的监督式海冰分类算法，经过纹理特征的筛选，利用这些纹理特征对图像进行了处理，得到的海冰分类结果相较于基于光谱特征的海冰分类算法所得到的结果有着不小的改善。最后，本研究在多波段下利用不同极化方式下基于不同的纹理特征对海冰进行了分类，所得到的结果相较于只利用纹理特征对海冰进行分类的结果又有着进一步的提高。 本研究利用多波段全极化SAR图像进行海冰分类的研究还是比较初步的研究，以后的研究中还可以加入其他特征进行融合，改善分类结果。
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