基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法

• 作者: 吴樊 张波 张红 汤益先 王超 蒋少峰
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 特征提取 船舶分类 核密度估计
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 607-615
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2014.4.0607

摘要

船舶分类与识别对于海洋交通运输监测与管理具有重要意义,同时也是SAR海洋应用的重要组成部分.COSMO-SkyMed高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像下,商用船舶的结构轮廓明显,散货船、集装箱船和油船的特征清晰可辨,为船舶识别分类提供有效支持.提出了一种基于结构特征分析的商用船舶分类算法,通过提取核密度估计值、船舶积分主轴位置及左中右3部分积分量比例等特征,可实现船舶类型的区分.通过在东海试验区的同步实验,证明COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法的平均分类精度达到89.94％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室	238	2759	26.0	42.0
2	张波	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室	209	2133	20.0	38.0
3	吴樊	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室	32	416	11.0	19.0
4	王超	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室	278	2990	26.0	41.0
5	汤益先	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室	13	161	8.0	12.0
6	蒋少峰	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室	1	10	1.0	1.0