%0 Journal Article
%T 基于马尔可夫随机场模型的sar图像积雪识别
%A 周淑媛
%A 肖鹏峰
%A *
%A 冯学智
%A 朱榴骏
%A 郭金金
%J 南京大学学报(自然科学)
%P 976-986
%D 2015
%R 10.13232/j.cnki.jnju.2015.008
%X 本文以新疆玛纳斯河流域2014年3月19日radasat-2影像为研究数据，采用马尔可夫随机场（markovrandomfield.mrf）模型分割方法进行积雪识别。mrf模型分割方法能够充分利用图像上下文信息，降低相干斑噪声对合成孔径雷达（syntheticapertureradar,sar数据的影响。通过初始k-means分割估算出mrf参数，建立先验模型和概率密度函数，利用迭代条件模式（iteratedconditional,icm）算法进行最大后验概率求解得到最优标记，从而识别出积雪。通过实测数据进行验证，该方法积雪识别精度达86.67%。结果表明：mrf模型分割方法的能够有效识别积雪；在地势较为平坦的地区，交叉极化hv方式下的后向散射系数与极化总功率span的识别效果较好；在地形起伏较大的地区，hv后向散射系数的识别效果随着高程和坡度的增加而降低，极化总功率span能够综合三种极化特征，较好地克服地形影响，提高积雪的识别精度。
%K 马尔可夫随机场
%K 合成孔径雷达
%K 图像分割
%K 积雪识别
%K 玛纳斯河流域
%U http://jns.nju.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201506043