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利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度的算法

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本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法.首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度.选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究.本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46％和6.82％,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势.
Algorithm of obtaining sea ice concentration using polarization features from fully polarimetric SAR data

Radarsat-2sea icesea ice concentrationfeature extractionneural network

陈星哲、谢涛、王明华、张雪红、李建、白淑英

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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏南京210044

青岛海洋科学与技术国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室,山东青岛266237

自然资源部遥感导航一体化应用工程技术创新中心,江苏南京210044

江苏省协同精密导航定位与智能应用工程研究中心,江苏南京210044

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Radarsat-2 海冰 海冰密集度 特征提取 神经网络

国家自然科学基金国家重点研发计划

421761802021YFC2803302

2024

10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0214

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2024.(2)
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