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摘要:
Envisat的AP数据可以在一次成像过程中得到同一场景的两幅不同极化模式的数据,使用这种数据进行船只检测可以有效的提高检测概率并降低虚警率.为利用AP数据中包含的关于目标和场景的有效信息,引入了基于向量矢量的P-CFAR检测器对交替极化数据进行检测.首先使用GIS数据对陆地区域进行了掩膜处理,剔除了陆地区域的影响.然后使用P-CFAR检测器对目标进行检测.通过检测器窗口的滑动,我们对中心像素的信息量进行计算,并将其与检测阈值进行比较,从而检测得到目标.最后,为剔除虚警,使用了一个复合目标辨识算法对检测得到的候选目标进行了辨识.为了评价该算法的检测性能,利用Envisat ASAR的交替极化数据进行了实验,实验结果表明该方法能够充分利用目标和场景的有效信息,在环境干扰较大的情况下也可以对舰船进行有效的检测.
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内容分析
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文献信息
篇名 Envisat AP图像P-CFAR舰船检测方法研究
来源期刊 遥感技术与应用 学科 工学
关键词 Envisat AP数据 P-CFAR检测器 舰船检测
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 183-187
页数 5页 分类号 TP75
字数 3878字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-0323.2007.02.013
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
Envisat AP数据
P-CFAR检测器
舰船检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感技术与应用
双月刊
1004-0323
62-1099/TP
大16开
兰州市天水路8号
54-21
1986
chi
出版文献量(篇)
2767
总下载数(次)
11
总被引数(次)
43303
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导