| 基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法 |
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| 引用本文： | 石立坚,赵朝方,刘朋. 基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2009, 39(6) |
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| 作者姓名： | 石立坚 赵朝方 刘朋 |
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| 作者单位： | 1. 中国海洋大学海洋遥感研究所,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003;国家卫星海洋应用中心,北京,100081
2. 中国海洋大学海洋遥感研究所,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划项目，国家科技支撑计划"应急空间数据中心系统" |
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| 摘 要： | 基于纹理分析和人工神经网络建立了用于区别SAR图像中溢油现象和疑似溢油现象的模型.引入图像处理中的纹理分析作为识别溢油现象的特征参量,并利用方差分析对计算的31个特征参量进行筛选作为神经网络的输入.结果表明,模型能够较好的识别溢油现象,测试样本集的总体精度为0.83;纹理特征作为特征参量以及基于方差分析的特征参量筛选提高了溢油现象的识别精度.
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| 关 键 词： | 合成孔径雷达(SAR) 溢油识别 纹理特征 神经网络 方差分析 |
Oil Spill Identification in Marine SAR Images Based on Texture Feature and Artificial Neural Network |
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