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J-GLOBAL ID：201702230790217632   整理番号：17A0060409

偏光分解特性に基づくサポートベクトルマシンによる油漏れ検出【Powered by NICT】

Oil spill detection by a support vector machine based on polarization decomposition characteristics

著者 (5件)： Zou Yarong (National Satellite Ocean Application Service, State Oceanic Adminstration) ,  Shi Lijian (National Satellite Ocean Application Service, State Oceanic Adminstration) ,  Zhang Shengli (School of English Language, Literature and Culture, Beijing International Studies University) ,  Liang Chao (National Satellite Ocean Application Service, State Oceanic Adminstration) ,  Zeng Tao (National Satellite Ocean Application Service, State Oceanic Adminstration)
資料名： Haiyang Xuebao(Yingwenban)  (Haiyang Xuebao(Yingwenban))
巻： 35  号： 9  ページ： 86-90  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2617A  ISSN： 0253-505X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 海洋油流出は,過去数年にわたって海洋環境に対する主要な脅威を引き起こしている。油漏れの早期検出は,海難の防止と制御のための非常に重要である。現在,リモートセンシングは油流出を監視するための主要なアプローチの一つである。完全分極合成開口radarc SARデータはエントロピー(H)と反射エントロピー(A)を含む偏光分解パラメータを抽出するために採用した。エントロピーと反射エントロピー組合せの特性スペクトルを解析し,流出油の分極特性スペクトルは油流出のリモートセンシングを支援するために開発した。(l A)x(l H)と(1 H)×Aパラメータから抽出された情報は相対的に明確な影響であることを示した。H×Aパラメータに基づく流出油情報の抽出の結果は比較的良好ではなかった。二の組み合わせは,HとA値に関与している。一般に,H>0.7のとき,得られた値は比較的小さかった。(1 A)×(l H)と(1 H)×Aパラメータを用いた流出油情報の抽出は明白な効果を得た。せよ複合パラメータを採用し,油井データは,漏油情報の抽出にある誤警報を引き起こすであろう。特に(l A)×(l H)に基づいて抽出された流出油情報の誤警報は比較的高く,一方(1 A)×Hおよび(1 H)×Aパラメータに基づく誤警報は比較的小さいが,画像ノイズは相対的に大きい。偏光特性スペクトルサポートベクトルマシンを用いた油漏れ検出は単一偏光特徴に基づく検出方法の結果より,より精度を考慮した流出油情報を効率よく同定できた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 流出油 ,  海洋環境 ,  開口 ,  *サポートベクトルマシン ,  油井 ,  海難 ,  検出法 ,  エントロピー ,  *油漏れ ,  リモートセンシング ,  *偏光 ,  スペクトル ,  海洋 ,  分極
準シソーラス用語： 誤警報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 油流出 ,  偏波合成開口レーダ ,  特性スペクトル ,  エントロピー ,  反射エントロピー ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 偏光 ,  分解特性 ,  サポートベクトルマシン ,  油漏れ