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基于GAN的高光谱溢油检测实验方案设计
文献摘要：
为实现高精度的海洋溢油高光谱遥感检测,设计了一种基于生成对抗网络(GAN)的高光谱溢油检测实验方案.方案利用光谱归一化和主成分分析方法对高光谱溢油图像进行预处理,以提高计算效率;构建以生成器和判别器对抗训练为特色的GAN网络模型,以实现端到端的溢油检测;利用训练好的判别器对溢油高光谱影像进行分类.为验证新方法的有效性,利用在2010年7月大连新港海上溢油事故中获取的机载高光谱数据开展了实验验证.结果表明,提出的方法在2套数据集上的总体分类精度相对于RF和SVM分别提升了2.33％和0.77％,Kappa系数达到了96.17％和95.56％.可见设计的方案能够实现高精度的溢油检测.
文献关键词：
溢油检测;高光谱图像;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
宋冬梅;王斌;王海起;樊彦国
作者机构：
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛266580
文献出处：
引用格式：
[1]宋冬梅;王斌;王海起;樊彦国-.基于GAN的高光谱溢油检测实验方案设计)[J].实验室研究与探索,2022(12):5-8,73
A类：
B类：
GAN,溢油检测,实验方案设计,海洋溢油,高光谱遥感,遥感检测,生成对抗网络,利用光,光谱归一化,主成分分析方法,高计算效率,生成器,判别器,对抗训练,端到端,练好,高光谱影像,新港,港海,海上溢油事故,机载高光谱,高光谱数据,套数,分类精度,RF,Kappa,高光谱图像
AB值：
0.302019
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