【摘 要】
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海陆分割是海岸线提取、 海上船只检测等应用的基础.针对阈值类分割方法陆地水域和阴影干扰影响大、 深度学习类方法逐像素分割时效性不足的问题,提出了一种基于先验信息和U-Net网络相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像海陆高精度高效分割方法.基于SAR切片图像经纬度,利用海陆先验数据库判断切片是否为陆地、 海域或海陆边界;考虑一定的经纬度匹配误差,对海陆边界切片利用U-NET网络进行分割,拼接大图输出分割结果.利用高分三号条带、 扫描模式的SAR图像进行了实验.实
【机 构】
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中国水利水电科学研究院, 北京 100038;水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京 100038;航天信息股份有限公司, 北京 100195
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海陆分割是海岸线提取、 海上船只检测等应用的基础.针对阈值类分割方法陆地水域和阴影干扰影响大、 深度学习类方法逐像素分割时效性不足的问题,提出了一种基于先验信息和U-Net网络相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像海陆高精度高效分割方法.基于SAR切片图像经纬度,利用海陆先验数据库判断切片是否为陆地、 海域或海陆边界;考虑一定的经纬度匹配误差,对海陆边界切片利用U-NET网络进行分割,拼接大图输出分割结果.利用高分三号条带、 扫描模式的SAR图像进行了实验.实验结果表明,所提方法有效去除了陆地干扰,提升了分割精度,具有较好的时效性.
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