基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法

作     者：张亚丽 冯伟 全英汇 邢孟道 ZHANG Yali;FENG Wei;QUAN Yinghui;XING Mengdao

作者机构：西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学前沿交叉研究院陕西西安710071 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2024年第46卷第2期

页      面：407-418页

核心收录：

学科分类：08[工学] 09[农学] 0810[工学-信息与通信工程] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 070207[理学-光学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0835[工学-软件工程] 0803[工学-光学工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62201438,61772397,12005159) 陕西林业科技创新重点专项(SXLK2022-02-8) 陕西省自然科学基础研究计划(2021JC-23) 榆林市科技局科技发展专项(CXY-2020-094)资助课题 

主　　题：极化合成孔径雷达 图像融合 多光谱 舰船检测 

摘      要：针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像存在斑点噪声严重、可视性差、直接影响目标识别精度的问题,提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法。通过采用多级协同融合方式,丰富图像的特征量,提高舰船识别精度。所提方法首先进行多源遥感数据的像素级融合,然后在上一步基础上进行特征级融合,最终得到新的目标特征。所提方法充分发挥了不同频段的PolSAR与多光谱图像的信息互补优势,不仅保留了多频段PolSAR对目标的极化散射特征,也保留了多光谱数据的空-谱信息。所提方法在可视性与检测精度上表现都较为出色,与传统的单一遥感数据相比,识别精度至少提高了5.12%。