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摘要:
针对单纯依靠光谱特征油膜提取精度低、雷达影像油膜提取易受海况条件及假目标影响的问题,提出了一种结合光谱特征与纹理特征的多光谱遥感影像油膜信息提取方法.以2011年6月蓬莱19-3油田溢油事故为研究对象,选用HJ-1星CCD遥感数据,利用灰度共生矩阵获取影像纹理特征,采用SVM模型对结合纹理特征与光谱特征的影像进行分类,提取出研究区油膜信息,并将分类提取结果与仅依靠光谱特征的SVM模型分类结果进行了比较.结果表明:引入纹理特征的SVM模型分类总精度达到90.29%,比仅依靠光谱特征的分类精度提高了12.41%;纹理特征的参与降低了原影像噪声对分类结果的影响,油膜边缘提取更加清晰,油膜中心呈连续面状分布,引入纹理特征的SVM模型可有效地用于多光谱遥感影像海面油膜信息提取.
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文献信息
篇名 引入纹理特征的多光谱遥感影像海面油膜信息提取
来源期刊 海洋通报 学科 地球科学
关键词 纹理特征 多光谱遥感影像 支持向量机 油膜信息提取
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 溢油专题
研究方向 页码范围 452-459
页数 8页 分类号 X55
字数 6910字 语种 中文
DOI 10.11840/j.issn.1001-6392.2013.04.014
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研究主题发展历程
节点文献
纹理特征
多光谱遥感影像
支持向量机
油膜信息提取
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
海洋通报
双月刊
1001-6392
12-1076/P
16开
天津市河东区六纬路93号
1972
chi
出版文献量(篇)
2159
总下载数(次)
9
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
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