提出了一种利用RADARSAT-2全极化SAR影像和极化特征参数提取精确的海岛礁范围的技术方法。极化特征熵参数描述了目标散射的随机性,与海水相比海岛礁处于较高的去极化状态,因此海岛礁的熵值明显大于海水的熵值。首先本文利用EM(Expectati...提出了一种利用RADARSAT-2全极化SAR影像和极化特征参数提取精确的海岛礁范围的技术方法。极化特征熵参数描述了目标散射的随机性,与海水相比海岛礁处于较高的去极化状态,因此海岛礁的熵值明显大于海水的熵值。首先本文利用EM(Expectation Maximization,最大数学期望)算法自动计算的提取海岛礁最佳阈值对熵参数文件进行阈值分割,得到海岛礁的初始分割结果。由于受到船只和海水表面波浪的影响,海水部分也会存在与海岛礁近似的熵值。因此初步阈值分割得到的海岛礁结果会有部分海水和船只等,利用PSNR(Peak value signal-to-noise ratio,峰值信噪比)提取海水大致范围并剔除海水范围内初始分割结果中的噪声部分。最后根据TM影像提取的海岛礁范围进行精度评价,实验结果表明该技术方法能够从极化SAR影像上准确提取海岛礁范围。展开更多
文摘提出了一种利用RADARSAT-2全极化SAR影像和极化特征参数提取精确的海岛礁范围的技术方法。极化特征熵参数描述了目标散射的随机性,与海水相比海岛礁处于较高的去极化状态,因此海岛礁的熵值明显大于海水的熵值。首先本文利用EM(Expectation Maximization,最大数学期望)算法自动计算的提取海岛礁最佳阈值对熵参数文件进行阈值分割,得到海岛礁的初始分割结果。由于受到船只和海水表面波浪的影响,海水部分也会存在与海岛礁近似的熵值。因此初步阈值分割得到的海岛礁结果会有部分海水和船只等,利用PSNR(Peak value signal-to-noise ratio,峰值信噪比)提取海水大致范围并剔除海水范围内初始分割结果中的噪声部分。最后根据TM影像提取的海岛礁范围进行精度评价,实验结果表明该技术方法能够从极化SAR影像上准确提取海岛礁范围。