[发明专利]一种合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法

权利要求书

1.一种合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

包括以下步骤：

图像预处理步骤，对合成孔径雷达扫描模式图像进行预处理，获得优化后待分类的合成孔径雷达图像；

纹理信息提取及优化步骤，获得满足海冰分类要求的合成孔径雷达纹理信息；

海冰分类步骤，基于所述合成孔径雷达纹理信息对海冰进行初步分类；以及

海冰分类优化步骤，结合海冰几何信息对所述初步分类结果进行优化。

2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述图像预处理步骤包括以下子步骤：

归一化子步骤，面向合成孔径雷达扫描模式的合成孔径雷达数据的入射角后向散射归一化；

去噪子步骤，去除合成孔径雷达图像的斑点噪声；

条带扇贝条纹去除子步骤，进行面向合成孔径雷达图像的基于卡尔曼滤波的扇贝效应及子带拼接条纹去除，得到优化后待分类合成孔径雷达图像。

3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述归一化子步骤中，将合成孔径雷达图像入射角归一化为40度。

4.根据权利要求1所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述纹理信息提取及优化步骤包括以下子步骤：

纹理信息提取子步骤，利用灰度共生矩阵方法，明确最优纹理参数，获取纹理特征；

判断子步骤，判断所述纹理信息是否满足海冰分类要求，如果判断为所述纹理信息满足海冰分类要求，则直接进入所述海冰分类步骤；以及

纹理信息优化子步骤，在所述判断子步骤判断为所述纹理信息不满足海冰分类要求的情况下，直接针对纹理信息，利用卡尔曼滤波去除扇贝效应及子带拼接条纹，

重复上述纹理信息提取子步骤、判断子步骤、和纹理信息优化子步骤，直到纹理信息满足海冰分类的要求。

5.根据权利要求4所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述纹理参数包括方差、均质性、对比度和相关性。

6.根据权利要求1所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述海冰分类步骤包括以下子步骤：

样本提取子步骤，面向海冰类型提取纹理样本；

分类器构建子步骤，基于径向基核函数构建支持向量机分类器；以及

分类子步骤，对海冰进行初步分类，获得海冰分类初步结果。

7.根据权利要求1所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述海冰分类优化步骤包括以下子步骤：

几何信息提取子步骤，利用海冰初步分类结果提取海冰几何信息；以及

优化子步骤，结合所述海冰几何信息，基于决策树技术优化海冰分类结果。

8.根据权利要求1所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述海冰几何信息包括海冰密集度、冰沟。

9.根据权利要求1～8中任一项所述的合成孔径雷达扫描模式图像海冰分类方法，其特征在于，

所述合成孔径雷达扫描模式图像的幅宽为300～500km。