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基于残差网络和边缘检测的辽东湾海冰识别研究
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作者 卫志军 杨浩 +2 位作者 孔雨秋 魏彬航 王安良 《海洋通报》 北大核心 2025年第4期479-491,共13页
精确识别海冰并检测海冰边缘对辽东湾冰情监测等研究具有重要意义。本文基于MODIS卫星影像提出一种Res-UNet海冰图像分割模型。该模型在U-Net模型的基础上引入了残差学习模块,进一步提升多类型海冰特征提取能力,进而提高模型精度及泛化... 精确识别海冰并检测海冰边缘对辽东湾冰情监测等研究具有重要意义。本文基于MODIS卫星影像提出一种Res-UNet海冰图像分割模型。该模型在U-Net模型的基础上引入了残差学习模块,进一步提升多类型海冰特征提取能力,进而提高模型精度及泛化能力。将该Res-UNet模型与双阈值分割算法、U-Net模型和DeepLabV3+模型进行对比,结果表明:Res-UNet模型在精确度、召回率、F1分数和整体精度4项评价指标相较于U-Net和DeepLabV3+模型中的最高值分别提升了1.9%、3.7%、2.7%和8.9%,即Res-UNet分割精度表现优秀。此外,本文在海冰图像分割结果的基础上进一步进行海冰边缘检测及海冰面积提取。与同类分割模型相比,海冰边缘检测在精确度、漏检率、误检率和边缘连续性4项评价指标上相较于U-Net、DeepLabV3+、双阈值分割算法的最高值分别有6.4%、11.2%、13.4%和18.8%的提升;与人机交互方式计算海冰面积相比,本文提出模型在冰间水道识别和效率方面有显著提升。本文开发的模型可为辽东湾海冰识别及要素提取提供可靠的遥感数据处理方法。 展开更多
关键词 辽东湾海冰识别 海冰边缘 Res-UNet模型 精度
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