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应用卷积神经网络VGG16的星载GNSS-R海冰检测
被引量：
1
1
作者
胡媛
华曦帆
+1 位作者
刘卫
江志豪
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第2期28-35,共8页
针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结...
针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结构提取DDM多层次特征进行海冰海水分类,以提高海冰检测的精度和稳定性。实验结果表明,与美国国家海洋和大气管理局地表类型数据对比,所提出的基于VGG16海冰检测方法检测准确率为98.02%,有效提升了海冰检测的准确率和稳定性。
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关键词
海冰遥感
海冰检测
星载GNSS-R
卷积神经网络
延迟-多普勒图
NOAA
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职称材料
题名
应用卷积神经网络VGG16的星载GNSS-R海冰检测
被引量：
1
1
作者
胡媛
华曦帆
刘卫
江志豪
机构
上海海洋大学工程学院
上海海事大学商船学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第2期28-35,共8页
基金
国家自然科学基金(52071199)。
文摘
针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结构提取DDM多层次特征进行海冰海水分类,以提高海冰检测的精度和稳定性。实验结果表明,与美国国家海洋和大气管理局地表类型数据对比,所提出的基于VGG16海冰检测方法检测准确率为98.02%,有效提升了海冰检测的准确率和稳定性。
关键词
海冰遥感
海冰检测
星载GNSS-R
卷积神经网络
延迟-多普勒图
NOAA
Keywords
sea ice remote sensing
sea ice detection
spaceborne GNSS-R
convolutional neural network
delay-doppler map
NOAA
分类号
P714 [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
应用卷积神经网络VGG16的星载GNSS-R海冰检测
胡媛
华曦帆
刘卫
江志豪
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
1
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