基于PCNN的海冰SAR图像分类系统

被引：5

作者：

纪永刚 ^{[1
]}

张杰 ^{[1
]}

孟俊敏 ^{[1
]}

张汉德 ^{[2
]}

机构：

[1] 国家海洋局第一海洋研究所

[2] 国家海洋局北海分局

来源：

高技术通讯 | 2008年 / 18卷 / 02期

关键词：

脉冲耦合神经网络(PCNN); 合成孔径雷达(SAR); 辽东湾海冰海冰分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN958 [雷达：按体制分];

学科分类号：

摘要：

简化和改进了脉冲耦合神经网络(PCNN),建立了基于时间索引图的脉冲耦合神经网络海冰 SAR 图像分类器,用于海冰 SAR 图像的分割和海冰分类。在此基础上建立了基于人工解译的半自动海冰分类判读系统。将发展的分类器用于辽东海湾冰探测,结果表明这个分类器能够区分海冰和海水,识别不同海冰类型,且具有高效率。为了选择适合辽东湾海冰分类的 PCNN 参数,分析了链接半径、链接强度和索引图等级等参数,给出了各参数合适的取值范围及调节原则。

引用

页码：190 / 195

页数：6

共 4 条

[1] 一种新的PCNN实现方法及其在图像处理中的应用 [J].

方勇 ;

戚飞虎 ;

裴炳镇 .

红外与毫米波学报, 2005, (04) :291-295

[2]

基于微波图像的辽东湾海冰典型要素信息提取[D]. 纪永刚.中国科学院研究生院（海洋研究所）. 2006

[3]

Sea-ice type classification from ERS-1 SAR data based on grey level and texture information[J] . D.M. Smith,E.C. Barrett,J.C. Scott.Polar Record . 1995 (177)

[4]

Remote Sensing of Sea Ice and Icebergs .2 Simon H. John Wiley and Sons,Inc . 1994

← 1 →