一种基于深度卷积神经网络的SAR影像海冰分类方法

摘要

本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的SAR影像海冰分类方法，包括以下步骤：S01：将已有的海冰SAR影像进行分割；S02：进行数据预处理；S03：进行模型训练并建立模型；S04：对待分类的海冰SAR影像进行处理；S05：将分类结果进行合并。其优点在于，该方法构建的卷积神经网络模型能够实现基于图像的特征自动提取，无需人手动过多干预；是一种针对SAR影像海冰端到端的分类方法，可以达到海冰监测的业务化水平、满足海上作业人员的实时性要求；模型依赖大量的标记样本可以自动提取图像特征，不必依赖专家知识；利用随机梯度下降法加速收敛，并根据损失函数和准确率判断模型训练的好坏；利用规范化处理解决网络参数优化反向传播中的梯度消失或梯度扩散问题。