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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明属于遥感图像处理技术领域，涉及一种基于双极化SAR图像的高精度洪涝淹没区监测方法。基于预处理后的双极化数据组合生成的假彩色图像进行多尺度分割；利用高斯混合模型拟合不同极化下SAR图像直方图，并通过比较高斯混合模型重叠区域大小，选择最佳SAR图像；结合灰度值模糊系统和纹理特征模糊系统对最佳SAR图像进行分类，提取水体信息；将洪涝前后SAR的水体提取结果进行对比，获得洪涝淹没区。该方法基于双极化合成的假彩色图像进行多尺度分割，有效减少了SAR相干斑噪声的影响；而最佳SAR图像的选择以及结合灰度值和纹理特征对不确定区域进行分类的方法，有效地减少了地物混合的影响，显著提高了洪涝淹没区监测的精度。
主权项：1.一种基于双极化SAR图像的高精度洪涝淹没区监测方法，其特征在于，包括以下步骤：（a）对双极化SAR图像进行预处理，将预处理后的SAR图像进行组合生成假彩色图像，并基于该假彩色图像进行多尺度分割，在分割过程中引入数字高程模型数据进行掩膜处理；（b）利用OTSU阈值法对预处理后的SAR图像进行初步分类，获得高斯混合模型的初始参数，利用最大期望算法估计高斯混合模型参数，比较不同极化下SAR高斯混合模型重叠区域大小，挑选出监测洪涝灾害的最佳SAR图像；（c）基于概率阈值对最佳SAR图像进行初步分类，水体概率Px公式为：（2）其中，Px表示灰度值为x时是水体的概率，是最佳高斯混合模型参数；其中，为在高斯混合模型中灰度值属于水体分布的最佳概率；分别为在高斯混合模型中水体数据的最佳均值和方差；为在高斯混合模型中灰度值属于非水体分布的最佳概率；分别为在高斯混合模型中非水体数据的最佳均值和方差；通过评估不同阈值下，水体与非水体的误提率，来确定最佳概率阈值，并基于该阈值将最佳SAR图像分为水体、不确定区域和非水体；结合灰度值模糊系统和纹理特征模糊系统对不确定区域进行分类，提取水体信息；（d）通过比较洪涝灾害前后SAR图像水体信息，获得洪涝淹没区。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于双极化SAR图像的高精度洪涝淹没区监测方法
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