基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法

编号 zgly0001592721

文献类型 期刊论文

文献题名 基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法

作者 蒋少峰  王超  吴樊  张波  汤益先  张红 

作者单位 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室  中国科学院大学 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2014年04期

年份 2014 

分类号 U675.7  TN957.52 

关键词 合成孔径雷达  特征提取  船舶分类  核密度估计 

文摘内容 船舶分类与识别对于海洋交通运输监测与管理具有重要意义,同时也是SAR海洋应用的重要组成部分。COSMO-SkyMed高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像下,商用船舶的结构轮廓明显,散货船、集装箱船和油船的特征清晰可辨,为船舶识别分类提供有效支持。提出了一种基于结构特征分析的商用船舶分类算法,通过提取核密度估计值、船舶积分主轴位置及左中右3部分积分量比例等特征,可实现船舶类型的区分。通过在东海试验区的同步实验,证明COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法的平均分类精度达到89.94%。