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Improved Sea Ice Concentration Estimation Through Fusing Classified SAR Imagery and AMSR-E Data

机译:通过融合分类的SAR图像和AMSR-E数据改进海冰浓度估算

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摘要

A method to automatically combine binary ice/water information from synthetic aperture radar (SAR) sea ice imagesrnwith the Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E) daily ice concentration product is proposed for the purposernof generating sea ice concentration estimates with improved detail and accuracy. First, each pixel in the SAR image is labeledrnas ice or water using the MAp-Guided Ice Classification (MAGIC) SAR image classification system. Second, the labeled pixelsrnare modeled as a Bernoulli process and combined with the AMSR-E ice concentration data in a Bayesian framework to generaternimproved ice concentration estimation. Visually interpreted ice/water extent and sea ice image analyses from the Canadian IcernService (CIS) are used as comparison data. The combination of SAR ice/water labeled pixels with the AMSR-E ice concentrationrnis shown to improve the ice concentration estimates, especially at the ice edge where substantial improvements are observed.rnAlthough the present study uses ice/water information from SAR, the method is general and could be used with other sources ofrnice/water remote sensed data.%Une méthode pour combiner automatiquement les informations binaires de glace/eau des images de radar à ouverture synthétique «synthetic aperture radar» (SAR) de la glace de mer avec le produit de la concentration quotidienne des glaces de «Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS» (AMSR-E), est proposee dans le but de produire des estimations de concentration de glace de mer en ameliorant les details et la precision. Tout d'abord, chaque pixel de l'image SAR est etiquete comme de la glace ou de l'eau en utilisant le systeme de classification de l'image SAR «MAp-Guided Ice Classification» (MAGIC). Deuxiemement, les pixels etiquetes sont modelises comme un processus de Bernoulli et combines avec les donnees de concentration de glace AMSR-E dans un cadre Bayesien pour generer une meilleure estimation de la concentration de glace. L'etendue de la glace/eau interpretee visuellement et les analyses de l'image de la glace de mer du Service canadien des glaces «Canadian Ice Service» (CIS) sont utilisees comme donnees de comparaison. La combinaison des pixels SAR etiquetes glace/eau avec la concentration de glace AMSR-E ameliore les estimations de concentration de glace, en particulier a la lisiere de glace ou des ameliorations substantielles sont observees. Bien que la presente etude utilise les informations de glace/eau de SAR, la methode est generale et peut etre utilisee avec d'autres sources de donnees de teledetection de glace/eau.
机译:提出了一种将合成孔径雷达(SAR)海冰图像中的二进制冰/水信息与高级微波扫描辐射仪-EOS(AMSR-E)日冰浓度产品自动组合的方法,目的是生成具有改进细节的海冰浓度估计值,并且准确性。首先,使用MAp引导冰分类(MAGIC)SAR图像分类系统将SAR图像中的每个像素标记为冰或水。其次,将标记的像素建模为伯努利过程,并在贝叶斯框架中与AMSR-E冰浓度数据结合以生成改进的冰浓度估计。来自加拿大IcernService(CIS)的视觉解释的冰/水范围和海冰图像分析被用作比较数​​据。 SAR冰/水标记像素与AMSR-E冰浓度r的组合显示可以改善冰浓度估计,尤其是在观察到明显改善的冰边缘。rn尽管本研究使用了SAR的冰/水信息,但该方法是通用的,可以与其他来源的水/遥感数据一起使用。%Une中间倾倒组合器自动信息记录仪和合成图像雷达“合成孔径雷达”(SAR)记录器浓度产品«高级微波扫描辐射计-EOS»(AMSR-E)的光度,建议采用浓度估计值,以改善细节和精确度。图特SAR的礼节性照会,影像系统SAR的“礼节性照会”“ MAP引导冰分类”(MAGIC)。 Deuxiemement,根据像素的礼节,对Bernoulli等人的处理进行了建模,并结合了AMSR-E部门和Bayesien部门的干部估计,对集中度进行了评估。冰川滑冰队/欧洲巡视员翻译队和滑冰队在加拿大冰河服务局分析了“加拿大冰雪服务”(CIS),这是为了比较而进行的。 SAR的像素组合可以对AMSR-E的光洁度/表面光洁度进行校正,尤其是在观察到的光洁度方面,尤其值得一提。使用本手册的目的,您可以利用SAR上的信息,以及通用的方法和信息的使用,以及远程检测的信息。

著录项

  • 来源
    《Canadian Journal of Remote Sensing》 |2016年第1期|41-52|共12页
  • 作者单位

    University of Waterloo, 200 University Ave. W, Waterloo, Ontario N2L 3G1, Canada;

    University of Waterloo, 200 University Ave. W, Waterloo, Ontario N2L 3G1, Canada;

    University of Waterloo, 200 University Ave. W, Waterloo, Ontario N2L 3G1, Canada;

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