基于SAR影像的海冰识别、分类与监测是海洋遥感领域的研究热点问题。本项目拟在跟踪国内外最新研究动态和研究成果的基础上,从SAR影像中信息的本质特性出发,提出一种基于幅-频多分辨率分析(RMA)的SAR影像海冰信息提取与分类方法。.该方法摒弃了传统的基于图像灰度信息的特征分析与目标分类方法,拟从图像局部统计分布特征出发,将RMA理论应用于SAR影像中海冰鲁棒性特征的提取,从而从本质上克服了由于图像中不同类型海冰分布混叠所带来的基于图像灰度信息难以实现有效分离的情况,可以实现快速准确的海冰分类和信息提取,是一种适合海冰研究与监测的全新理论和方法。.针对我国SAR信息处理软件的开发远滞后于SAR信息处理理论研究的发展现状,本项目在研究相关理论与方法的同时,拟构建相应的海冰分析与演示软件平台。.本项目将为实现基于SAR影像的海冰研究与监测提供新的思路和可靠的理论、实验依据。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
多源数据驱动CNN-GRU模型的公交客流量分类预测
CT影像组学对肾上腺乏脂腺瘤与结节样增生的诊断价值
基于卷积神经网络的链接表示及预测方法
结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测
我国煤矿顶板运动型矿震及诱发灾害分类、预测与防控
基于类间伴生关系的北极海冰SAR图像分类方法研究
基于极化干涉SAR层析的目标信息提取与图像分类技术研究
海浪破碎对SAR影像的海洋信息提取的影响研究
面向矿区沉陷监测的SAR影像信息提取关键技术研究