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基于AUNet++的Sentinel-1 SAR辽东湾海冰检测方法研究
1
作者
郑斌
石立坚
+4 位作者
邹斌
任鹏
曾韬
孙晓煜
张蔡辉
《海洋学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期117-128,共12页
冬季海冰会极大影响辽东湾地区近岸工程建筑、石油平台、船舶航行等安全生产活动。星载合成孔径雷达不受天气影响且分辨率高,可用于辽东湾海冰灾害监测。本文在深度学习模型UNet++的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),并使用交叉损失函数...
冬季海冰会极大影响辽东湾地区近岸工程建筑、石油平台、船舶航行等安全生产活动。星载合成孔径雷达不受天气影响且分辨率高,可用于辽东湾海冰灾害监测。本文在深度学习模型UNet++的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),并使用交叉损失函数来优化模型,建立辽东湾Sentinel-1 SAR图像高精度海冰检测模型(AUNet++),并与PSPNet、Deeplabv3+、DAU-Net等多种深度学习方法进行对比。实验结果表明AUNet++海冰检测方法在OA、AA、MIoU、Kappa系数4种指标上分别达到了97.56%、97.53%、95.19%、95.07%,结果优于其他深度学习方法。该方法可以在高风速的干扰下对海冰边缘、光滑冰面完成精确海冰信息提取,能够为辽东湾地区的大范围、高精度海冰检测工作提供技术支撑。
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关键词
海冰检测
Sentinel-1
合成孔径雷达
深度学习
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题名
基于AUNet++的Sentinel-1 SAR辽东湾海冰检测方法研究
1
作者
郑斌
石立坚
邹斌
任鹏
曾韬
孙晓煜
张蔡辉
机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
国家卫星海洋应用中心
自然资源部空间海洋遥感与应用重点实验室
出处
《海洋学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期117-128,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC2807003,2021YFC2803300)
十三五预研项目“海洋卫星应用示范”。
文摘
冬季海冰会极大影响辽东湾地区近岸工程建筑、石油平台、船舶航行等安全生产活动。星载合成孔径雷达不受天气影响且分辨率高,可用于辽东湾海冰灾害监测。本文在深度学习模型UNet++的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),并使用交叉损失函数来优化模型,建立辽东湾Sentinel-1 SAR图像高精度海冰检测模型(AUNet++),并与PSPNet、Deeplabv3+、DAU-Net等多种深度学习方法进行对比。实验结果表明AUNet++海冰检测方法在OA、AA、MIoU、Kappa系数4种指标上分别达到了97.56%、97.53%、95.19%、95.07%,结果优于其他深度学习方法。该方法可以在高风速的干扰下对海冰边缘、光滑冰面完成精确海冰信息提取,能够为辽东湾地区的大范围、高精度海冰检测工作提供技术支撑。
关键词
海冰检测
Sentinel-1
合成孔径雷达
深度学习
Keywords
sea ice detection
Sentinel-1
synthetic aperture radar
deep learning
分类号
P731.32 [天文地球—海洋科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AUNet++的Sentinel-1 SAR辽东湾海冰检测方法研究
郑斌
石立坚
邹斌
任鹏
曾韬
孙晓煜
张蔡辉
《海洋学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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