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A Novel Region-Merging Approach for Coastline Extraction From Sentinel-1A IW Mode SAR Imagery

机译：一种从Sentinel-1A IW模式SAR图像中提取海岸线的新型区域融合方法

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Coastline extraction with high accuracy from wide-swath synthetic aperture radar (SAR) imagery is still a challenging problem due to speckle, sea state condition, and land type. This letter presents a novel approach for coastline extraction from SAR images with complex scenarios and large geograp hical coverage, using the combination of modified K-means method and adaptive object-based region-merging mechanism (MKAORM). First, a modified K-means method is used to produce initial oversegmentation for the following region-merging stage. Second, an adaptive and coarse–fine object-based region-merging scheme using subregion classification is exploited to extend the automatically selected “sea” seed and “land” seed, respectively, to extract the final coastline. MKAORM can reduce the high computation cost of coastline extraction from wide-swath SAR imagery while keeping high accuracy. More than 93% of the detected coastlines lie within 2-pixel distance in comparison with the manually traced coastlines in experiments taken on Sentinel-1A (S1A) IW (Interferometric Wide-swath) mode SAR imagery.
机译：由于斑点，海况和陆地类型的原因，从广域合成孔径雷达（SAR）图像中高精度提取海岸线仍是一个具有挑战性的问题。这封信提出了一种新颖的方法，该方法结合了改进的K均值方法和自适应的基于对象的区域合并机制（MKAORM），可以从具有复杂场景和较大地理覆盖范围的SAR图像中提取海岸线。首先，使用改进的K均值方法在随后的区域合并阶段产生初始的超分割。其次，利用子区域分类的自适应和粗精细基于对象的区域合并方案被利用来分别扩展自动选择的“海”种子和“陆”种子，以提取最终的海岸线。 MKAORM可以在保持高精度的同时降低从广域SAR图像提取海岸线的高计算成本。与在Sentinel-1A（S1A）IW（干涉宽幅）模式SAR图像上进行的实验相比，超过93％的检测到的海岸线位于2像素距离内。

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