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

• 作者: 刘朋 石立坚 赵朝方
• 来源期刊: 中国海洋大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 1269-1274,1314
• 页数: 7页
• 分类号: TE135.1
• 字数: 5482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5174.2009.06.027

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵朝方	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	31	191	8.0	13.0
2	石立坚	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	17	106	6.0	10.0
6	刘朋	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	2	36	2.0	2.0