-
公开(公告)号:CN117095308B
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311352973.7
申请日:2023-10-19
申请人: 中国石油大学(华东) , 中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司
IPC分类号: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/126
摘要: 本发明涉及遥感目标检测领域,公开了一种基于遗传算法的全极化SAR影像海面溢油检测方法,包含以下步骤:提取全极化SAR影像极化特征,对归一化处理后的极化特征进行编码并初始化遗传算法,根据适应度值,利用选择、交叉、自适应变异概率函数、逆转等操作更新种群,并达到最大迭代次数,确定重复次数最多的极化特征组合,选取其前L个极化特征为最优特征集,将溢油像素点与非溢油像素点的最优特征集导入SVM模型中训练得到溢油检测模型,将待检测像素点的最优特征集导入溢油检测模型中判断像素点(56)对比文件Marghany Maged.Automatic Mexico GulfOil Spill Detection from Radarsat-2 SARSatellite Data Using Genetic Algorithm.《ACTA GEOPHYSICA》.2016,第64卷(第5期),第1916-1941页.王刚;余洁;朱腾;张中山;赵争.改进的遗传算法用于极化合成孔径雷达影像非监督分类.遥感技术与应用.2013,(01),第68-74页.
-
公开(公告)号:CN117095308A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311352973.7
申请日:2023-10-19
申请人: 中国石油大学(华东) , 中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司
IPC分类号: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/126
摘要: 本发明涉及遥感目标检测领域,公开了一种基于遗传算法的全极化SAR影像海面溢油检测方法,包含以下步骤:提取全极化SAR影像极化特征,对归一化处理后的极化特征进行编码并初始化遗传算法,根据适应度值,利用选择、交叉、自适应变异概率函数、逆转等操作更新种群,并达到最大迭代次数,确定重复次数最多的极化特征组合,选取其前L个极化特征为最优特征集,将溢油像素点与非溢油像素点的最优特征集导入SVM模型中训练得到溢油检测模型,将待检测像素点的最优特征集导入溢油检测模型中判断像素点类别。本发明对遗传算法进行改进,具有科学合理易于实现等优点,有效提高了全极化SAR影像海面溢油的检测精度。
-