卷积神经网络在SAR 遥感海岛海岸带地物信息提取中的应用综述
2021-09-10刘鹏谢春华安文韬崔艳荣李良伟
海洋开发与管理 2021年8期
刘鹏谢春华安文韬崔艳荣李良伟
(1.国家卫星海洋应用中心 北京 100081;2.自然资源部空间海洋遥感与应用研究重点实验室 北京 100081;3.国家海洋环境预报中心 北京 100081;4.上海海洋大学海洋科学学院 上海 201306)
0 引言
我国是海洋大国,海岛众多,海岸线漫长,海岛海岸带资源丰富。加快建设海洋强国对海岛海岸带的科学管理、合理保护和适度开发利用提出更高的要求,及时和准确地掌握海岛海岸带的自然环境、资源分布和开发利用状况对于实现海岛海岸带的精细化管理具有重要意义。
由于海岛海岸带的自然环境十分复杂,传统调查手段难以满足科学管理的需求。自20世纪60年代以来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像的时空分辨率不断提高,遥感逐渐成为发达国家调查研究海岛海岸带的必要手段。与可见光遥感相比,微波遥感具有不受云雨影响,可以全天候和全天时工作的优点,但空间分辨率较低。合成孔径雷达(SAR)可以获得较高的空间分辨率,被广泛应用于环境监测、资源勘查、态势评估和区域规划等领域[1-2]。精准和高效地从SAR 图像中提取地物信息,已成为各国的研究热点。
1 研究进展
根据在海岸带土地利用分类系统具有较大影响力的美国海岸带变化分析计划(C-CAP),海岸带土地利用类型可分为建设用地、农业用地、草地、林地、灌丛地、荒地、沼泽湿地、河口湿地、水域和水淹地[3]。目前许多国家和机构拥有非常先进的海岛海岸带监测技术,如美国国家海洋与大气管理局(NOAA)、日本国立环境研究所(NIES)以及英国、荷兰、芬兰、瑞典、德国和法国的各种政府或商业研究中心。……
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