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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 中分辨率SAR影像中船舶分类的特征提取方法比较研究

DOI：10.1109/igarss.2018.8518966 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文对中等分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中现有船舶分类特征提取方法进行了对比研究。船舶分类是许多海上监视应用的关键功能。要实现高效船舶分类，恰当的特征提取至关重要。现有大多数研究使用的是高分辨率图像。然而对于海上监视而言，大范围覆盖至关重要，但这不可避免地会降低空间分辨率。本文评估了代表性方法在中等分辨率图像中的适用性，所评估方法包括人工设计特征提?。℉CF）、主成分分析（PCA）以及基于神经网络的自编码器（AE）。评估基于油轮与货船两类船舶分类的准确率展开。实验表明，在分类准确率方面，自编码器分别比人工设计特征提取和主成分分析高出7.4%和2.6%。此外，即使在小型船舶等具有挑战性的分类案例中，自编码器的表现依然最佳。
作者： Shreya Sharma，Kenta Senzaki，Hirofumi Aoki
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

评估代表性特征提取方法（手工设计特征、PCA和自编码器）在中分辨率SAR图像船舶分类中的适用性，重点关注将船舶分类为油轮和货船类别的准确性。

研究成果

基于自编码器（AE）的特征提取方法在中等分辨率合成孔径雷达（SAR）图像分类中准确率优于HCF和PCA，分别提升了7.4%和2.6%。该方法对小船等具有挑战性的目标同样有效，但对高速船舶的分类性能较低。未来研究应采用包含更多船舶属性与分辨率变化的大规模数据集。

研究不足

该研究使用了来自11幅SAR图像的177艘船舶的有限数据集，可能无法涵盖船舶类别、尺寸、速度和分辨率的所有变化。对于快速移动的船舶，自编码器（AE）的性能并非最优，其原因尚不明确。需要使用更大且更多样化的数据集进行进一步分析。

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