一种自动特征提取的SAR图像水华识别方法.pdf

·60· Computer Era No. 4 2021
DOI:.cn33-1094/
一种自动特征提取的 SAR 图像水华识别方法*
戚雯雯 1,2,3，孙梦伟 1,2,3，徐冰冰 1
(1. 河南大学计算机与信息工程学院，河南 开封 475004；2. 河南省智能技术与应用工程技术研究中心；
3. 河南省大数据分析与处理重点实验室)
摘 要：针对 SAR 图像水华识别中人工提取特征效率低的问题，提出了一种自动特征提取识别方法。该方法应用改进
的 K-means 算法提取 SAR 图像暗斑，利用数据增强算法扩充暗斑图像集，并基于对水华暗斑图像特征的深入分析对
DenseNet 网络结构进行改进，以实现对水华暗斑与非水华暗斑更有效地识别区分。以太湖数据集作为实验数据，该方法
获得了 % 的总体精度，这一结果表明自动特征提取识别方法对于 SAR 图像水华识别的有效性。
关键词：水华识别；SAR 图像；改进的 DenseNet；自动特征提取；SAR 信息提取
中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1006-8228(2021)04-60-05
Method of algae bloom discrimination in the SAR image based on
automatic feature extraction
Qi Wenwen1,2,3, Sun Mengwei1,2,3, Xu Bingbing1
（1. College of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng, Henan 475