【摘要】：極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)主動輻射微波,記錄目標(biāo)散射回波的全極化信息,利于分析目標(biāo)散射機(jī)制,不受太陽輻射和天氣限制,已成功應(yīng)用于目標(biāo)識別等領(lǐng)域。浮筏養(yǎng)殖監(jiān)測屬于海洋監(jiān)測的類型之一,浮筏目標(biāo)的精確識別利于規(guī)劃海域養(yǎng)殖資源、保持良好的海洋生態(tài)環(huán)境。PolSAR圖像能反映目標(biāo)的后向散射特性,清晰顯示浮筏養(yǎng)殖的區(qū)域,為精確識別浮筏目標(biāo)提供數(shù)據(jù)源。然而,PolSAR圖像缺乏有效特征,且存在大量不規(guī)則相干斑噪聲,導(dǎo)致圖像中存在較多孤立噪點(diǎn),浮筏目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部不連貫,邊緣模糊不清,增加了浮筏目標(biāo)精確識別難度。為了克服以上問題,本文基于PolSAR圖像中的浮筏養(yǎng)殖特性,設(shè)計(jì)了完整有效的浮筏養(yǎng)殖目標(biāo)識別流程,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:為了有效實(shí)現(xiàn)多特征提取和集成,根據(jù)浮筏目標(biāo)散射機(jī)制類型和條帶狀成像特點(diǎn),提取極化、紋理和輪廓特征,提出了非局部多核模糊C均值算法實(shí)現(xiàn)多特征集成。針對三類特征設(shè)計(jì)特定數(shù)目不同核寬度的核函數(shù),自適應(yīng)調(diào)整核函數(shù)權(quán)重,充分發(fā)揮有利核函數(shù)對識別結(jié)果的作用。實(shí)驗(yàn)采用遼寧省長�？h鄰近海域的浮筏養(yǎng)殖數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,結(jié)果表明所提算法能精確識別浮筏目標(biāo),減少孤立噪點(diǎn),抑制相干斑噪聲。為了有效抑制相干斑噪聲,提出了結(jié)合廣義局部二值模式和廣義統(tǒng)計(jì)區(qū)域合并的超像素分割算法。根據(jù)乘性噪聲模型改進(jìn)得到廣義局部二值模式,降低噪聲敏感性。將紋理相似性判定標(biāo)準(zhǔn)加入廣義統(tǒng)計(jì)區(qū)域合并算法的合并準(zhǔn)則中,獲得內(nèi)部紋理一致性的超像素單元。提取輪廓特征以豐富數(shù)據(jù)特征維數(shù),采用FCS算法聚類得到識別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)采用遼寧省長�？h鄰近海域的浮筏養(yǎng)殖數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,結(jié)果表明所提方法對不同波段、不同分辨率和不同區(qū)域的圖像均能精確識別浮筏養(yǎng)殖目標(biāo),具有普適性和魯棒性。為了有效實(shí)現(xiàn)特征優(yōu)化及分類識別,提出了自適應(yīng)非局部堆棧稀疏自編碼器網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)乘性噪聲模型改進(jìn)非局部均值算法,自適應(yīng)優(yōu)化鄰域結(jié)構(gòu),獲得自適應(yīng)非局部空間信息。將其作為特征的一部分輸入至網(wǎng)絡(luò)中,并在網(wǎng)絡(luò)第一層要求原始特征和其相互接近使特征具有魯棒性,從而影響后續(xù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化特征,最后采用Softmax回歸器實(shí)現(xiàn)分類和識別。實(shí)驗(yàn)采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和浮筏養(yǎng)殖數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,結(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)能提高分類識別精度,減少孤立噪點(diǎn),獲得更平滑清晰的類別邊界,驗(yàn)證了其有效性和實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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