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厚德笃志,勤思敏行

视觉实验室在极地观测的研究成果被CCF计算机视觉专委简报报道

消息来源: 本站原创 发布者: 余粮红 点击数: 845 更新时间: 2018年1月18日

近日,CCF计算机视觉专委会简报第11期在线发表了《基于多源遥感影像的极地海冰时空动态监测》的文章,报道了中国海洋大学视觉实验室在极地海冰观测方面的研究成果。此项成果由中国海洋大学信息学院高峰博士、王胜科副教授、董军宇教授共同完成。文章链接:http://fenggao-file.stor.sinaapp.com/CCFCV-report.pdf

极地海冰的冻结和漂移对海上航运有重要影响,亟需利用遥感技术实现对极地海冰的实时监测。当前,我国正积极推动“一带一路”建设,随着中俄能源合作重大项目——亚马尔液化天然气项目正式投产,蕴藏巨大发展潜力的北极航线已引起各部门的重点关注。20176月,我国发布《“一带一路”建设海上合作设想》公告,明确提出要与各方“积极推动共建经北冰洋连接欧洲的蓝色经济通道”,标志着我国海洋建设已将目光投向了北极航线。在这样的背景下,基于多源遥感影像对极地海冰进行动态监测,对于我国海洋强国战略具有重要意义。

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2016年以来,视觉实验室利用计算智能技术开展极地海冰监测技术研究,推进海冰观测数据的自动、高效、智能处理。目前团队的研究工作主要包括基于SAR影像的极地海冰变化检测、基于高光谱数据的极地海冰识别。

在基于SAR影像的极地海冰变化检测方面,研究团队将显著算法应用于差分图像分析,使用基于图像的分类方法,有效提高了海冰变化检测的准确率。在基于高光谱数据的极地海冰识别方法,研究团队将自步学习思想引入极地海冰识别,将海冰样本按照从易到难开展学习,吸取人类在学习知识中的优点,可以准确识别高光谱图像中的海冰种类。项目代码和论文完全在网上公开,相关介绍和代码链接如下:

1. 基于视觉显著性和Random Multi-Graphs的极地海冰变化监测

项目主页和代码链接:http://fenggao.sinaapp.com/code/CD_FDA_RMG.html

2. 基于LSTM的海冰变化监测

项目主页和代码链接:http://fenggao.sinaapp.com/code/CD_DA_LSTM.html

3. 基于Random Multi-Graphs的极地海冰识别

项目主页和代码链接:http://fenggao.sinaapp.com/code/HC_RMG.html

4. 基于自步学习的极地海冰识别

项目主页和代码链接:http://fenggao.sinaapp.com/code/HC_SPBL.html