计算机科学2021,Vol.48Issue(9) :194-199.DOI:10.11896/jsjkx.200800142

基于特征优化的SAR图像水华识别方法

Algal Bloom Discrimination Method Using SAR Image Based on Feature Optimization Algorithm

毋琳 白澜 孙梦伟 郭拯危
计算机科学2021,Vol.48Issue(9) :194-199.DOI:10.11896/jsjkx.200800142

基于特征优化的SAR图像水华识别方法

Algal Bloom Discrimination Method Using SAR Image Based on Feature Optimization Algorithm

毋琳 1白澜 2孙梦伟 2郭拯危2
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作者信息

  • 1. 河南大学计算机与信息工程学院 河南 开封475004;河南大学环境与规划学院 河南 开封475004;河南省智能技术与应用工程技术研究中心 河南 开封475004
  • 2. 河南大学计算机与信息工程学院 河南 开封475004;河南省智能技术与应用工程技术研究中心 河南 开封475004;河南省大数据分析与处理重点实验室 河南 开封475004
  • 折叠

摘要

内陆湖泊水华现象的频繁爆发,严重影响着地表水环境安全,严重阻碍了我国的生态文明建设.充分发挥合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)遥感技术全天时、全天候的优势,可实现大尺度、周期性的水华识别与监测工作,对于地表水生态环境的保护与监管具有重大的现实意义.立足于SAR遥感目标识别技术的研究与应用,文中提出了一种基于特征优化的水华识别方法.该方法基于对水华SAR图像特征的深入分析与提取,应用ReliefF特征优化算法对全部的22个水华特征进行筛选与优化,得到包含10个特征的最优特征子集,并以反向传播(Back Propagation,BP)神经网络为分类识别器完成了多组对比实验,水华识别总体精度最高达81.39%,较优化之前提升了19.38%.实验结果表明,使用最优特征集不仅可以大幅降低算法复杂度,还可以有效地提升水华总体识别精度,具有进一步推广的实用价值.

关键词

合成孔径雷达图像/特征优化/水华识别/ReliefF算法/水生态

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基金项目

出版年

2021
计算机科学
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

计算机科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.944
ISSN:1002-137X
被引量2
参考文献量2
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