基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究

	基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究
	陈伟民 1; 丁亚雄 1; 宋冬梅 2; 王斌 2; 刘善伟 2; 甄宗晋 1; 张婷 3; 杨敏 4
刊名	海洋科学
	2018
卷号	42 期号:1 页码:70-81
关键词	Radarsat-2 SAR 极化特征遗传算法小波神经网络海洋溢油 Radarsat-2 SAR Polarimetric SAR Characteristic Genetic Algorithm Wavelet Neural Network Ocean oil spill
ISSN号	1000-3096
英文摘要	海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network, GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。
资助项目	国家重点研发计划 ; 国家自然科学基金项目
WOS研究方向	Remote Sensing
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6255353
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.fio.com.cn/handle/2SI8HI0U/5434]
专题	自然资源部第一海洋研究所
作者单位	1.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;;中国石油大学(华东)研究生院, ;;, 青岛;;青岛, 山东;;山东 266580;;266580, 中国 2.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;;中国石油大学(华东)研究生院, ;;, 青岛;;青岛, 山东;;山东 266580;;266580, 中国 3.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;;中国石油大学(华东)研究生院, ;;, 青岛;;青岛, 山东;;山东 266580;;266580, 中国 4.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;;海洋矿物资源实验室, ;;青岛海洋科学技术国家实验室, 青岛;;青岛, 山东;;山东 266580;;266071, 中国 5.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;;海洋矿物资源实验室, ;;青岛海洋科学技术国家实验室, 青岛;;青岛, 山东;;山东 266580;;266071, 中国 6.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;;海洋矿物资源实验室, ;;青岛海洋科学技术国家实验室, 青岛;;青岛, 山东;;山东 266580;;266071, 中国 7.国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 山东 266061, 中国 8.国家海洋局北海分局, 青岛, 山东 266033, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	陈伟民,丁亚雄,宋冬梅,等. 基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究[J]. 海洋科学,2018,42(1):70-81.
APA	陈伟民.,丁亚雄.,宋冬梅.,王斌.,刘善伟.,...&杨敏.(2018).基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究.海洋科学,42(1),70-81.
MLA	陈伟民,et al."基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究".海洋科学 42.1(2018):70-81.