基于最优特征集的HY-1C卫星海岸带成像仪影像海冰分类方法研究

臧金霞; 刘建强; 殷晓斌; 曾韬; 周磊

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基于最优特征集的HY-1C卫星海岸带成像仪影像海冰分类方法研究

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基于海洋一号C(HY-1C)卫星海岸带成像仪(CZI)遥感影像,提出了一种基于最优特征集的支持向量机海冰分类方法。分别提取CZI影像的光谱特征和纹理特征,采用基于距离可分性的判据进行特征选择,得到最优特征集,以最优特征集作为支持向量机分类器输入,分别对3期辽东湾海域CZI影像开展海冰分类实验和结果分析。结果表明:本文方法得到的海冰分类结果精度优于仅利用光谱特征或纹理特征的海冰分类精度;基于本文方法的3期影像的海冰分类精度均较高,2020年12月19日、2021年1月10日与2021年1月16日的海冰分类总体精度分别为93.67%、91.75%、84.89%,均在80%以上;利用海冰分类结果图估算海冰面积,发现3期辽东湾海冰面积依次增大,最大约为11998.98 km^(2)。

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来源
《海洋学报》 |2022年第5期|35-46|共12页
作者
臧金霞; 刘建强; 殷晓斌; 曾韬; 周磊;
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作者单位

航天宏图信息技术股份有限公司;

国家卫星海洋应用中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类海冰;
关键词
海洋一号C卫星; 光谱特征; 纹理特征; 最优特征集; 海冰分类;

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