郭金金
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 面向积雪识别的SAR极化分解与特征优选
- 积雪是冰冻圈具有多重属性的组成部分，也是地表最为活跃的自然要素之一。积雪是入射太阳辐射的高反射体，影响地面能量的收支平衡，对于全球或局地气候具有正反馈作用。季节性积雪是干旱、半干旱地区主要的淡水资源，在国民经济建设与区域...
- 郭金金
- 关键词：合成孔径雷达极化特征
- 基于极化SAR图像的玛纳斯河流域典型区积雪识别被引量：4
- 2015年
- 极化合成孔径雷达具备全天候的积雪观测能力,而且能提供丰富的极化特征用于积雪识别.选取2014年3月19日新疆玛纳斯河流域典型区Radarsat-2数据,首先对全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据进行目标分解提取积雪极化特征,再利用J-M距离(Jeffreys-Matusita)进行特征选择,分析不同极化特征对积雪的可分性,最后利用最优特征集和支持向量机(Support vector machine,SVM)进行积雪识别.结果表明:Yamaguchi分解和Freeman分解的体散射分量、相干矩阵特征值和香农熵四种极化特征对积雪有较强的识别能力;多种极化特征联合识别相对于单一特征识别积雪具有较大优势,基于四种极化特征的积雪识别精度达到84%.利用极化特征进行积雪识别可获得较好效果,能够弥补可见光遥感难以识别云下积雪的不足.
- 郭金金肖鹏峰冯学智朱榴骏周淑媛
- 关键词：RADARSAT-2玛纳斯河流域极化特征
- 基于马尔可夫随机场模型的SAR图像积雪识别被引量：2
- 2015年
- 以新疆玛纳斯河流域2014年3月19日RADASAT-2影像为研究数据,采用马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型分割方法进行积雪识别.MRF模型分割方法能够充分利用图像上下文信息,降低相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据的影响.通过初始k-means分割估算出MRF参数,建立先验模型和概率密度函数,利用迭代条件模式(Iterated Conditional Model,ICM)算法进行最大后验概率求解得到最优标记,从而识别出积雪.通过实测数据进行验证,该方法积雪识别精度达86.67%.结果表明:MRF模型分割方法的能够有效识别积雪;在地势较为平坦的地区,交叉极化(HV)方式下的后向散射系数与极化总功率Span的识别效果较好;在地形起伏较大的地区,HV后向散射系数的识别效果随着高程和坡度的增加而降低,极化总功率Span能够综合三种极化特征,较好地克服地形影响,提高积雪的识别精度.
- 周淑媛肖鹏峰冯学智朱榴骏郭金金
- 关键词：马尔可夫随机场合成孔径雷达图像分割玛纳斯河流域
