【摘 要】
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为了提升海上油膜与其他目标的可分离程度,提出基于特征值分解的一种新的极化特征G,该特征不仅能够反映集合中不同目标之间的极化状态,还能够描述不同散射类型在统计意义上的
【机 构】
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中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东 青岛 266580;中国石油大学(华东)研究生院,山东 青岛 266580;海洋矿物资源实验室 青岛海洋科学技术国家实验室,山东 青岛 266071;青岛
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为了提升海上油膜与其他目标的可分离程度,提出基于特征值分解的一种新的极化特征G,该特征不仅能够反映集合中不同目标之间的极化状态,还能够描述不同散射类型在统计意义上的不纯度.若某个区域中去极化状态越弱,不纯度越低,则该区域中新极化特征G的值越低.利用两景Radarsat-2全极化SAR (Synthetic Aperture Radar)影像对新特征的有效性进行实验验证.结果 表明:海水具有较小的特征值,油膜具有较大的特征值,生物膜的特征值介于两者之间.且与span、α、P、A、CPD等5种经典的极化特征相比,新特征在图像对比度、局部标准偏差及概率密度曲线等三个指标上均有更好的表现,不仅能区分生物膜(植物油模拟)与原油,且具有更好的抑噪性.
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