%0 Journal Article
%T 结合纹理特征的SVM海冰分类方法研究
%A 吕晓琪
%A 吴凉
%A 张信雪
%A 张婷
%A 张明
%A 张晓峰
%A 王军凯
%J 华东政法大学学报
%D 2018
%R 10.3969/ji.ssn.0253-4193.2018.11.015
%X 海冰分类是遥感监测领域中的重要应用之一，海冰分类的准确性对于评估海冰冰情、保证航海安全和开辟北极航道具有重要的意义。针对海冰分类问题，本文选用Sentinel-1遥感数据，结合纹理特征分析，提出了一种改进的SAR海冰分类方法。该方法选用灰度共生矩阵提取特征值，通过实验得到适宜用于海冰分类的多特征组合，在此基础上利用支持向量机开展SAR海冰类型的分类研究。实验结果表明，该方法可以实现对海冰SAR图像中一年冰、多年冰和海水3种类型识别，与传统的海冰分类方法神经网络和最大似然法相比较，使用SVM分类方法，结合纹理特征开展海冰类型监测是可行的，同时也表明多特征组合有利于提高SAR图像的分类精度，从而验证了本方法的有效性，为海冰分类提供了一种新思路
%K 海冰分类 纹理特征 灰度共生矩阵 支持向量机
%U http://www.hyxb.org.cn/aos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20181115&flag=1