【摘 要】
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围绕溢油光学探测工作中油膜信息提取精度低等主要问题,本文利用10景GF-1 WFI数据,发展了一种以光谱信息与多种纹理特征相结合的油膜检测方法。该方法不仅充分考虑了不同光谱
【基金项目】
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国家重点研发计划项目——海上交通溢油监测预警与防控技术研究及应用(2016YFC1402302),国家自然科学基金项目——基于无人机紫外与SAR的溢油遥感监测方法研究(41706208)
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围绕溢油光学探测工作中油膜信息提取精度低等主要问题,本文利用10景GF-1 WFI数据,发展了一种以光谱信息与多种纹理特征相结合的油膜检测方法。该方法不仅充分考虑了不同光谱组合对油膜与海水的区分能力,并且在纹理特征选择中尝试并确定了灰度共生矩阵的窗口大小、方向、位移量和灰度量化级四个参数,结合不同情况的油膜选择了合适的纹理特征;最后,将选取的若干纹理特征量与最优光谱组合构成多波段数据,应用在4种监督学习分类器中,评价分析了油膜检测的准确性,最终确定支持向量机为最优分类器,这一结论将为今后的海上溢油监测工作
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