一种基于MODIS遥感数据的渤海海冰分割算法  

作　　者：范有度 徐欢 吝静 余永安 王振刚 

机构地区：[1]南京航天宏图信息技术有限公司,江苏南京210000

出　　处：《科技视界》2022年第33期93-97,共5页Science & Technology Vision

基　　金：自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室开放基金(KLSMNR-K202203)。

摘　　要：渤海作为我国重要的海洋经济区之一,每年冬季都会受到海冰灾害的影响,给沿海地区人们的生活生产造成了严重威胁。文章基于深度学习模型ResNet34,以MODIS遥感数据为输入信息,采用空洞卷积层代替残差模块中的首个卷积层,形成基于空洞-残差卷积的海冰分割模型(Dilated-Residual Convolutions Neural Network,D-RCNN)。将该模型与阈值法、决策树、MRF和CNN模型进行了对比,实验结果表明:本文D-RCNN模型在海冰分割准确率上有明显提升,为保障渤海海域的海冰监测和预报提供技术借鉴。

关 键 词：MODIS 渤海 海冰分割 深度学习 

分 类 号：P73[天文地球—海洋科学]