基于光学和SAR遥感图像融合的洪灾区域检测方法

王志豪; 李刚; 蒋骁

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基于光学和SAR遥感图像融合的洪灾区域检测方法

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基于光学和合成孔径雷达(SAR)图像融合的洪灾区域检测方法可以全天候、高时效地检测洪灾区域.由于SAR图像中存在大量随机分布的相干斑噪声,传统洪灾区域检测方法的检测结果存在较高的虚警率.该文在模糊C均值聚类方法(FCM)的基础上提出了分级聚类算法(H-FCM),该方法将洪灾后的SAR图像与洪灾前的光学图像融合.基于融合图像,该方法利用提出的分级聚类模型获得洪灾区域的初步检测结果.此外,该算法在利用所提出的区域生长算法获得洪灾前河流位置后,将其作为初步检测结果的空间约束,进一步筛除疑似洪灾区域,并显著地提升了检测性能.该文的实验数据包括1999年英国格洛斯特洪灾前后的遥感图像和2019年中国南昌洪灾前后的遥感图像.通过对比实验,H-FCM算法的有效性得到验证.

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来源
《雷达学报》 |2020年第3期|539-553|共15页
作者
王志豪; 李刚; 蒋骁;
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作者单位

清华大学电子工程系北京 100084;

清华大学电子工程系北京 100084;

清华大学电子工程系北京 100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘雷达;
关键词
遥感图像融合; 光学; 合成孔径雷达; 分级C均值聚类算法; 分级聚类; 区域生长; 空间约束;

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