摘要：海冰作为一种严重的气象灾害,困扰着很多国家和地区,由于海冰造成了难从计数的人员伤亡和财产损失。怎么对海冰进行准确实时的监控,然后根据这些收集的数据,对灾害的防控提供强有力的支持,成为我们当下亟需解决的不足。卫星遥感技术存在大范围获得数据资料、获取速度快、获得信息周期短等优点,可从满足我们的上面陈述的要求,所从本探讨便采取了对极化SAR图像进行分析的办法来对海冰进行分类。本探讨分别采取了基于光谱特点的海冰分类算法、基于纹理特点的监督式海冰分类算法和不同极化模式下基于不同的纹理特点的办法对海冰进行了分类。基于光谱特点的海冰分类算法,其大致思路是：得到多个波段的灰度图像,在灰度图中框选其中的一个类别；计算选区中的像素点的光谱曲线的平均值作为该类别的参考值并存为知识库；选择选区中的像素点的最大差平方,即选区中的每个像素点的波普曲线和上面陈述的知识库做差的平方,最后取最大值并存为知识库。重复上面陈述的的步骤即可形成要分的几个类别的均值知识库和最大差平方知识库,以而达到对海冰分类的目的。但是经过上面陈述的算法对海冰进行了分类,得到的结果不是令人满意,随后本探讨又提出了基于纹理特点的监督式海冰分类算法,经过纹理特点的筛选,使用这些纹理特点对图像进行了处理,得到的海冰分类结果相较于基于光谱特点的海冰分类算法所得到的结果存在不小的改进。最后,本探讨在多波段下使用不同极化模式下基于不同的纹理特点对海冰进行了分类,所得到的结果相较于只使用纹理特点对海冰进行分类的结果又存在进一步的提升。本探讨使用多波段全极化SAR图像进行海冰分类的探讨还是对比初步的探讨,从后的探讨中还可从加入其他特点进行融合,改进分类结果。关键词：多波段全极化SAR论文光谱特点论文纹理特点论文
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Abstract5-8
引言8-10
1 海冰监测与合成孔径雷达10-14
1.1 合成孔径雷达介绍10-11
1.2 海冰监测在当今的作用11-12
1.2.1 海冰监测11-12
1.2.2 SAR海冰监测12
1.2.3 海冰分类所遇到的困难12
1.3 本论文探讨思路及篇章结构12-14
2 合成孔径雷达与海冰分类的概述14-23
2.1 合成孔径雷达14-18
2.1.1 合成孔径雷达遥感技术14-15
2.1.2 国外合成孔径雷达的进展15-17
2.1.3 我国合成孔径雷达的进展17-18
2.2 极化SAR极为进展18-21
2.2.1 极化合成孔径雷达18-19
2.2.2 极化SAR的进展19-20
2.2.3 极化合成孔径雷达的信息处理20-21
2.3 合成孔径雷达对海冰识别的工程作用21-22
2.3.1 雷达对海洋工程的贡献21
2.3.2 对海冰灾害预防的作用21-22
2.3.3 卫星遥感对海冰灾害的指导作用22
2.3.4 合成孔径雷达监测海冰的原理22
2.4 本章小结22-23
3 基于光谱特点的海冰分类算法23-39
3.1 光谱特点与地物的识别23-24
3.1.1 光谱图像对目标的识别23-24
3.1.2 地物的光谱特点24
3.2 光谱特点与海冰识别24-38
3.2.1 基于光谱特点对海冰识别24-25
3.2.2 基于光谱特性建立海冰分类模型的算法简介25-26
3.2.3 基于光谱特性建立海冰分类模型流程图26
3.2.4 海冰分类结果26-34
3.2.5 专家体系34-38
3.3 本章小结38-39
4 基于纹理特点的海冰分类算法39-55
4.1 纹理39-42
4.1.1 多孔径合成雷达中的纹理分类39-40
4.1.2 纹理分析办法40
4.1.3 几种常用的纹理特点量40-42
4.2 灰度共生矩阵与参数选择42-45
4.2.1 窗口大小的选择42-44
4.2.2 方向的选择44
4.2.3 位移量的确定44-45
4.2.4 选择灰度量化级45
4.3 基于纹理特点的海冰分类模型的建立45-52
4.3.1 监督式分类45-46
4.3.2 纹理特点量的分析46-51
4.3.3 纹理特点量的选取51-52
4.4 基于纹理特点的监督式海冰分类算法流程52-54
4.5 本章小结54-55
5 全极化SAR海冰分类55-58
5.1 多极化SAR海冰纹理分析55-57
5.2 海冰分类结果分析57
5.3 本章小结57-58
结论58-59
参考文献59-61
攻读硕士学位期间发表学术论文状况61-62
致谢62-63
研讨特征多波段全极化SAR海冰分类
更新时间：2024-04-04
作者：用户投稿
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