基于冰況圖的北極SAR海冰圖像分類方法研究.pdf

1、海冰是北極氣候的重要組成部分,對全球氣候和環(huán)境產(chǎn)生了重要影響,因此,無論是氣候變化研究還是航行的安全保障,都迫切需要實現(xiàn)對北極海冰實時準確的監(jiān)測。合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadar,SAR)以其全天時、全天候、高分辨率等諸多優(yōu)點成為目前北極海冰監(jiān)測的主要手段,同時也是獲取大范圍北極海冰分布信息的重要工具。
　　基于馬爾可夫隨機場(MarkovRandomField,MRF)的SAR海冰圖像分類方法將分類轉(zhuǎn)化

2、為最大后驗概率估計問題,該方法的關鍵在于選取魯棒性較強的分類特征和建立準確的MRF模型。本文在深入分析冰況圖所提供的專家知識和海冰本身的固有特性的基礎之上,利用不同層次的先驗知識,在MRF的框架之內(nèi),依次融入專家知識和類間伴生關系的思想,提出了兩種基于MRF的SAR海冰圖像分類方法,研究工作主要包括如下幾個方面:
　　1)研究提出了一種融合專家知識的多層次SAR海冰圖像分類方法。該方法充分利用了冰況圖所提供的關于海冰類型、類別數(shù)和

3、部分密集度的先驗知識,根據(jù)部分密集度的不同,分層次處理各個蛋碼區(qū)域,在完成區(qū)域級MRF分割后,結(jié)合強度特征,實現(xiàn)SAR海冰圖像的分類。
　　2)研究提出了一種基于類間伴生關系的SAR海冰圖像分類方法。該方法從各類海冰間固有的伴生特性出發(fā),將冰況圖所包含的先驗知識轉(zhuǎn)換為海冰的類內(nèi)特征信息和類間伴生關系信息,并利用MRF對二者進行建模,將海冰分類轉(zhuǎn)化為目標函數(shù)的優(yōu)化問題,為實現(xiàn)SAR海冰圖像的準確分類提供了一個新途徑。
　　針對