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文檔簡介
1、海水和海冰表面粗糙度有著很大差異,并且海冰的厚度、分布形態(tài)和成冰時間長短都會影響到海冰的表面介電常數(shù)和粗糙度。根據(jù)這一原理,合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)圖像被廣泛地應(yīng)用于監(jiān)測海冰分布、海面浮冰流動方向等領(lǐng)域。為保障海區(qū)的正常交通運輸和海上生產(chǎn)作業(yè)的正常進(jìn)行,許多發(fā)達(dá)國家現(xiàn)已利用SAR監(jiān)測海冰,為海上運輸和海上工程提供海冰的實況和預(yù)報。目前我國加強了這方面的研究和與國外的合作交流,并且在SAR海冰監(jiān)
2、測的硬件設(shè)備方面已經(jīng)具備了一些條件,但是在智能信息處理的軟環(huán)境還有一定的不足和空白。本論文就是建立在對SAR海冰遙感圖像的模式識別工作的基礎(chǔ)上展開實驗的。 在圖像處理方面,本文使用了利用灰度共生矩陣(Gray-LevelCo-occurrenceMatrix)計算SAR海冰圖像紋理特征的統(tǒng)計方法,然后結(jié)合SAR圖像像素灰度值組成特征矩陣,并以此作為智能識別系統(tǒng)進(jìn)行分類的依據(jù)。 在系統(tǒng)的建構(gòu)方面,本文根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的自
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