【摘 要】
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海岸湿地是地球表层最富有生产力的生态系统之一,对海岸带湿地进行土地覆被监测具有重要意义。海岸湿地地区常年多云多雾,传统的光学遥感往往不能获取高质量的影像,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）能够不受天气条件的限制,是海岸湿地土地覆被监测的理想手段。本文以黄河三角洲为研究区域,基于深度学习的方法开展高分极化SAR海岸湿地的分类研究。遥感影像数据为2016年9月14
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海岸湿地是地球表层最富有生产力的生态系统之一,对海岸带湿地进行土地覆被监测具有重要意义。海岸湿地地区常年多云多雾,传统的光学遥感往往不能获取高质量的影像,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）能够不受天气条件的限制,是海岸湿地土地覆被监测的理想手段。本文以黄河三角洲为研究区域,基于深度学习的方法开展高分极化SAR海岸湿地的分类研究。遥感影像数据为2016年9月14日的Radarsat-2全极化SAR影像。本文的主要研究内容如下:（1）实现了面向对象的黄河三角洲海岸湿地地物的多尺度分割。基于原始SAR影像进行特征提取和降维,得到高质量的特征波段用于分割。采用实验对比的方法确定均质性因子权重,利用ESP（Estimation of Scale Parameter）算法计算不同地物的最优分割尺度,并基于不同地物的最优分割尺度进行面向对象的多层次分割。（2）构建了高分极化SAR黄河三角洲海岸湿地地物样本集。利用一景与实验数据同时间段同区域的Radarsat-2高分全极化SAR影像,采用“棋盘式”样本选择法,结合实地踏勘数据进行样本的选取和地类标注,并利用缩放、旋转、拉伸等图像增强的方法进行样本扩充,最终获得高分极化SAR黄河三角洲海岸湿地地物样本集。（3）构建了黄河三角洲海岸湿地地物识别的卷积神经网络模型并实验验证。结合本文样本的特点,在经典卷积神经网络模型的基础上进行结构优化、参数调整,通过实验对比确定模型的结构和参数。开展了基于卷积神经网络的黄河三角洲海岸湿地分类实验,将基于深度学习的分类方法与支持向量机、决策树和最近邻三种分类方法作对比,结果表明基于深度学习的分类精度高于其它三种方法的分类精度。
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