SAR圖像艦船檢測(cè)與分類方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像艦船檢測(cè)與分類是SAR圖像解譯技術(shù)關(guān)鍵問(wèn)題之一，也是海洋遙感應(yīng)用的重要研究方向，在漁業(yè)管理、海上交通管控、海洋資源開采、海洋環(huán)境監(jiān)控等方面具有重要意義。近年來(lái)，我國(guó)大力發(fā)展航天遙感事業(yè)，一方面為SAR艦船監(jiān)測(cè)帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，另一方面對(duì)高效率、高精度的SAR圖像解譯技術(shù)提出需求。因此，研究SAR圖像艦船檢測(cè)與分類技術(shù)具有十分重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。
　

2、　本文立足于SAR艦船監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，分析了當(dāng)下艦船檢測(cè)與分類面臨的挑戰(zhàn)，重點(diǎn)研究了SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)、高分辨率SAR圖像艦船目標(biāo)特征提取與分類識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。主要研究成果如下:
　　(1)針對(duì)現(xiàn)有SAR艦船檢測(cè)算法運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)以及泛化能力較差的問(wèn)題，研究提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)算法。首先，針對(duì)SAR圖像艦船目標(biāo)特點(diǎn)，采用無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練方法搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架;其次，利用小波變換得到艦船目標(biāo)不同尺度特征

3、，分別對(duì)不同深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;最后將深度網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行特征融合并對(duì)SAR圖像中的艦船目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)?；赥erraSAR-X數(shù)據(jù)對(duì)算法性能進(jìn)行了驗(yàn)證和評(píng)估，結(jié)果表明本算法在取得較高檢測(cè)準(zhǔn)確率的同時(shí)降低了檢測(cè)時(shí)間，并對(duì)沿海區(qū)域極端海況具有一定魯棒性。
　　(2)針對(duì)現(xiàn)有SAR艦船分類技術(shù)發(fā)展不完善和分類準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題，研究提出基于上層建筑后向散射特征的SAR圖像艦船目標(biāo)分類算法。首先研究了艦船目標(biāo)上層建筑結(jié)構(gòu)特征，分析了不同結(jié)構(gòu)的后向