一种海冰类型遥感分类方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种海冰类型遥感分类方法
本专利技术涉及一种海冰类型遥感分类方法，属于遥感应用
技术背景海冰类型对全球气候具有重要影响，是影响海冰厚度反演、船只航行的重要因素之一。早期海冰类型数据只能通过实地调查得到，后来发展了基于光学和SAR遥感影像的分类方法，但该方法受限于遥感影像成本、较小的空间覆盖范围和严格的使用条件，难以实现大尺度的海冰分类。随着卫星雷达高度计的发展，更多学者开始研究利用高度计数据对海冰进行分类，因为高度计的空间覆盖范围更大，时间分辨率同样较高。利用高度计进行海冰的分类不同于常见的高度计数据的应用，因为高度计常常被用来反演海冰厚度。自1990年以来，多位学者相继发现不同类型的海冰其雷达回波波形具有一定的差异性，并且这种差异可以用来对海冰进行分类。然而要实现海冰的更为准确的分类，往往需要更加先进的雷达高度计。2010年4月，欧空局发射的CryoSat-2卫星，是目前为止最为先进的卫星雷达高度计，观测数据范围最高达到北纬88°N的区域，拥有369天的全周期和30天的小周期。卫星上携带的合成孔径干涉雷达高度计(SIRAL)的垂直测量精度达到1～3c...
【技术保护点】
一种海冰类型遥感分类方法，包括以下步骤：第一步：准备训练数据和待分类数据，并对数据进行信息读取，具体包括如下几个方面的内容：1)、下载某一时期Cryosat‑2L1b数据作为训练数据，下载待分类时期的Cryosat‑2L1b数据作为待分类数据，所述Cryosat‑2L1b数据为CryoSat‑2卫星SAR模式L1b级数据；读取DBL格式的原始文件，分别从训练数据和待分类数据中提取经纬度和波形信息；2)、下载与训练数据相同时期内的北极和南极研究所的冰况图数据，读取shapefile格式的原始文件，进行数据筛选，提取多年冰和一年冰数据，获得了相应的海冰类型信息数据；第二步、提取...
【技术特征摘要】
1.一种海冰类型遥感分类方法，包括以下步骤：第一步：准备训练数据和待分类数据，并对数据进行信息读取，具体包括如下几个方面的内容：1)、下载某一时期Cryosat-2L1b数据作为训练数据，下载待分类时期的Cryosat-2L1b数据作为待分类数据，所述Cryosat-2L1b数据为CryoSat-2卫星SAR模式L1b级数据；读取DBL格式的原始文件，分别从训练数据和待分类数据中提取经纬度和波形信息；2)、下载与训练数据相同时期内的北极和南极研究所的冰况图数据，读取shapefile格式的原始文件，进行数据筛选，提取多年冰和一年冰数据，获得了相应的海冰类型信息数据；第二步、提取波形特征，根据训练数据和待分类数据中所有测量点的雷达回波波形，提取相应的波形特征作为分类器的训练特征用于后续的海冰分类，所述波形特征主要包含脉冲宽度、前缘宽度、后缘宽度、栈标准差、最大能量值和后向散射系数，其中栈标准差和后向散射系数可以直接从Cryosat-2L1b数据中获取，其他波形特征通过波形数据计算获得；第三步、分别将训练数据和待分类数据中提取的雷达波形特征与对应的经纬度坐标进行空间匹配，将匹配好的数据转换成带经纬度坐标的矢量点数据；第四步、分类前处理，仅使用前缘宽度小于或等于14的波形，剔除脉冲宽度小于0.3且栈标准差大于4的波形；第五步、生成训练样本，将所述某一时期内带有经纬度坐标和波形特征的矢量点与同时期内的海冰类型信息数据进行空间匹配，进而得到各矢量点的海冰类型信息，将此数据作为训练样本；第六步、利用所述训练样本对随机...
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