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基于Faster R-CNN和MorphACWE模型的SAR图像高原湖泊提取

2021-03-19董天成杨肖李卉张志齐睿

自然资源遥感 2021年1期
关键词:分类特征模型

董天成,杨肖,李卉,张志,齐睿

(1.中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,武汉 430074; 2.中国地质大学(武汉)地球科学学院,武汉 430074; 3.32023部队,大连 116023)

0 引言

青藏高原分布有地球上海拔最高、数量最多、面积最大,以盐湖和咸水湖集中为特色的高原内陆湖群,是我国湖泊分布密集的地区之一,其湖泊总面积约占全国湖泊总面积的一半[1]。2019年7月亚洲水塔国际研讨会上,中国科学家提出的以青藏高原冰川和湖泊为核心的第三极水塔计划[2]受到广泛关注,青藏高原冰川及湖泊变化情况已成为国际水资源研究与实践探索的热点之一。实现冰川和湖泊的准确监测是青藏高原水资源科学化管理的必要前提[3]。由于青藏高原区域自然环境恶劣,实地调查测绘等工作受制约情况明显,利用遥感影像进行高原湖泊边界及面积监测成为目前最高效的手段之一。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)主要反映地物的后向散射信息[4],使得以镜面反射为主的湖泊呈现出完全不同于冰川和陆地等其他地物的特征。由于不受天气、昼夜和季节的影响,SAR图像已成为现阶段湖泊勘测的重要数据源。

基于阈值分割的SAR图像湖泊信息提取方法是国内外较早一批发展完善的高效提取方法,2010年,安成锦等[5]利用典型Otsu算法阈值分割处理RadarSat-1影像,证明了多阈值SAR图像水域分割的使用价值,最终分割结果精度达93.47%; 2013年,李智慧等[6]利用混合阈值法处理Envisat ASAR影像实现了阳澄湖轮廓提取,精度达99.41%,证明了其精度高于传统单纯一维或二维算法。……

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