【摘 要】
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基于Sentinel-1遥感数据,采用有效的预处理方法,得到较为准确的数据集,并提出一种基于三角剖分的特征跟踪与模式匹配结合算法,通过建立三角形网络并有效结合两者的优势,既提
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室,内蒙古工业大学,自然资源部第一海洋研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFA0600102),国家自然科学基金(61771266),内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY18150),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(2014G31).
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基于Sentinel-1遥感数据,采用有效的预处理方法,得到较为准确的数据集,并提出一种基于三角剖分的特征跟踪与模式匹配结合算法,通过建立三角形网络并有效结合两者的优势,既提高了算法效率,又使海冰漂移矢量具有更均匀的空间分布。同时,研究了HH极化及其数据强噪声区域下该算法的适用性。不同极化数据的实验结果显示,本文算法所得海冰漂移矢量不仅有更高的覆盖率,而且均方根误差降低了约10%,提高了检测精度。面对噪声稳健性的增强,即使在条带噪声的干扰下,检测准确率仍可高达98%,可见该算法对两种极化方式具有普适性,从
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