利用最小冗余最大相关和SVM的SAR图像海上溢油识别

• 作者: 周慧 陈澎
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 溢油识别 特征选择 最大冗余最小相关(mRMR) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 895-899
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 3624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2018.08.005

摘要

近年溢油事故频发,海洋污染日益严重.利用合成孔径雷达(SAR)卫星可以有效跟踪由海上溢油事故导致的油膜扩展情况.利用最大冗余最小相关-支持向量机(mRMR SVM)算法进行SAR图像溢油识别,为溢油事故决策支持提供重要前提.首先采用mRMR提取最优特征向量集,对输入值进行降维;然后采用SVM算法解决油膜图像分类问题,同时选择径向基函数(RBF)为核函数;使用训练集训练该模型,调整模型参数;以测试集特征向量作为输入,利用训练好的模型进行溢油识别.实验结果表明,mRMR SVM模型对SAR图像的油膜和类油膜识别有效,准确率为96.875％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周慧	大连东软信息学院软件工程系	14	116	4.0	10.0
2	陈澎	大连海事大学航海学院	20	101	6.0	9.0