一种改进的ACM算法及其在鄱阳湖水域监测中的应用
Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)卫星具有测绘带宽、重访周期短、分辨率高等优点,为长时间的水域监测提供数据基础。2016年长江中下游地区洪涝灾害严重,鄱阳湖是长江干流的重要调蓄性湖泊之一,基于SAR图像的鄱阳湖水域提取及其变化检测具有重要意义。然而受相干斑噪声的影响,尤其是在鄱阳湖分布较广、地物背景较复杂、弱边缘和模糊边缘较多的情况下,传统的水域分割方法边缘保持性较差、提取精度较低。针对上述问题,该文提出一种基于局部窄带的ACM边缘提取算法,并将其应用于Sentinel-1A获取的鄱阳湖水域时序观测图像中。该算法首先采用两级Otsu方法获取初始轮廓,随后在初始轮廓附近建立局部窄带,最后...
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Veröffentlicht in: | 电子与信息学报 2017, Vol.39 (5), p.1064-1070 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)卫星具有测绘带宽、重访周期短、分辨率高等优点,为长时间的水域监测提供数据基础。2016年长江中下游地区洪涝灾害严重,鄱阳湖是长江干流的重要调蓄性湖泊之一,基于SAR图像的鄱阳湖水域提取及其变化检测具有重要意义。然而受相干斑噪声的影响,尤其是在鄱阳湖分布较广、地物背景较复杂、弱边缘和模糊边缘较多的情况下,传统的水域分割方法边缘保持性较差、提取精度较低。针对上述问题,该文提出一种基于局部窄带的ACM边缘提取算法,并将其应用于Sentinel-1A获取的鄱阳湖水域时序观测图像中。该算法首先采用两级Otsu方法获取初始轮廓,随后在初始轮廓附近建立局部窄带,最后在窄带内采用基于区域的ACM方法进行轮廓线演化来解决弱边缘或模糊边缘问题。实验结果表明该方法在边缘保持和分割精度上具有明显优势,并且降低了计算时间。 |
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ISSN: | 1009-5896 |
DOI: | 10.11999/JEIT160870 |