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基于雙向自動(dòng)邊界追蹤算法的PolSAR海面溢油邊界提取

發(fā)布時(shí)間:2017-08-27 00:41

  本文關(guān)鍵詞:基于雙向自動(dòng)邊界追蹤算法的PolSAR海面溢油邊界提取


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【摘要】:全極化合成孔徑雷達(dá)具有全天時(shí)全天候觀測(cè)特性,并且能夠利用自身優(yōu)勢(shì)得到極為豐富的極化信息,是非常理想的海上溢油觀測(cè)工具。在最近的幾年當(dāng)中,有很多先進(jìn)的雷達(dá)設(shè)備產(chǎn)生,比如ENVISATASAR、ALOS PALSAR、Radarsat-2等。它們具有較高分辨率,豐富的多極化信息,可以訪問(wèn)不同波段的SAR數(shù)據(jù)。所以,合成孔徑雷達(dá)成為了現(xiàn)今眾多學(xué)者青睞的溢油觀測(cè)工具。有很多學(xué)者分別關(guān)注到溢油的多種性質(zhì),比如利用單極化特征對(duì)海上溢油進(jìn)行邊緣檢測(cè),針對(duì)不同極化特征提取相應(yīng)的溢油特性,方便對(duì)溢油的回收工作。當(dāng)然海上溢油會(huì)隨著海風(fēng),溫度,海浪等自然特性改變它的擴(kuò)散速度和深度,普遍情況下,溢油區(qū)域的面積相對(duì)很大,所以我們需要尋求更加精細(xì)且適用于大面積溢油回收的檢測(cè)方式。本文就是從大面積海上溢油特性的角度出發(fā),采用了適合的邊界追蹤方式,利用合成孔徑雷達(dá)的全極化數(shù)據(jù)信息,有針對(duì)性的完成溢油邊界的識(shí)別。主要的研究工作和成果概述如下:首先,對(duì)來(lái)源溢油事件的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的極化特征進(jìn)行提取和分析。本文對(duì)全極化的海上溢油數(shù)據(jù)特征進(jìn)行了分解,得到了大量的單極化數(shù)據(jù)特性,然后針對(duì)這些單極化特征做了適應(yīng)性分析,找到適用于邊界追蹤實(shí)驗(yàn)的極化特征。其次,對(duì)于邊界追蹤算法的研究。首先是針對(duì)大面積溢油區(qū)域的特性,選擇了梯型擴(kuò)散的搜索方式來(lái)進(jìn)行追蹤,這是本文所要強(qiáng)調(diào)的對(duì)溢油邊界追蹤得算法的特點(diǎn)。同時(shí)對(duì)單特征數(shù)據(jù)進(jìn)行了追蹤算法實(shí)驗(yàn)。再次,溢油圖像數(shù)據(jù)的多特征組合后的邊界追蹤算法實(shí)現(xiàn)。本文通過(guò)歸一化方式將提取出的具有適應(yīng)性質(zhì)的單極化特征進(jìn)行了組合。提出了多特征組合下的全極化海上溢油邊界追蹤方式。最后,通過(guò)對(duì)兩組來(lái)自墨西哥灣的全極化SAR (PolSAR)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文所提出的雙向自動(dòng)邊界追蹤算法的可用性,得到了較好的實(shí)驗(yàn)效果。
【關(guān)鍵詞】:全極化SAR 多特征組合 邊界追蹤 邊緣提取 海面溢油
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN957.52
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 緒論10-18
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.3 問(wèn)題的提出和研究思路14-16
  • 1.4 章節(jié)安排16-18
  • 第2章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹18-24
  • 2.1 Mexico Sea SAR圖像數(shù)據(jù)118-20
  • 2.2 Mexico Sea SAR圖像數(shù)據(jù)220-22
  • 2.3 數(shù)據(jù)分析與采樣22-23
  • 2.4 小結(jié)23-24
  • 第3章 海上溢油特征的分析與篩選24-49
  • 3.1 極化SAR圖像處理一般流程24-25
  • 3.2 極化SAR圖像處理25-34
  • 3.2.1 電磁波極化25-26
  • 3.2.2 極化波的表征26-29
  • 3.2.3 散射體描述29-30
  • 3.2.4 預(yù)處理30-34
  • 3.3 全極化SAR數(shù)據(jù)特征選擇34-48
  • 3.4 多特征組合48
  • 3.5 小結(jié)48-49
  • 第4章 多特征組合的海上溢油邊界追蹤算法49-58
  • 4.1 實(shí)驗(yàn)流程49-50
  • 4.2 常見(jiàn)經(jīng)典邊界追蹤算法50-52
  • 4.3 幾種改進(jìn)的邊界追蹤算法52-54
  • 4.3.1 自適應(yīng)邊界追蹤算法52-53
  • 4.3.2 雙層邊界區(qū)域增長(zhǎng)法53-54
  • 4.4 雙向自動(dòng)邊界追蹤算法介紹54-57
  • 4.4.1 基本原理54-55
  • 4.4.2 算法流程55-57
  • 4.5 小結(jié)57-58
  • 第5章 實(shí)驗(yàn)與分析58-75
  • 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境58
  • 5.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/span>58-59
  • 5.3 兩景數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)59-72
  • 5.3.1 清晰邊界實(shí)驗(yàn)59-67
  • 5.3.2 模糊邊界實(shí)驗(yàn)67-72
  • 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析72-74
  • 5.5 小結(jié)74-75
  • 第6章 結(jié)論與展望75-77
  • 6.1 結(jié)論75
  • 6.2 展望75-77
  • 參考文獻(xiàn)77-81
  • 致謝81

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本文編號(hào):743578

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