一种基于MODIS遥感数据的渤海海冰分割算法

作者：范有度; 徐欢^*; 吝静; 余永安; 王振刚

来源：科技视界, 2022, (33): 93-97.

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2022.33.23

• MODIS
• 渤海
• 海冰分割
• 深度学习

渤海作为我国重要的海洋经济区之一，每年冬季都会受到海冰灾害的影响，给沿海地区人们的生活生产造成了严重威胁。文章基于深度学习模型ResNet34，以MODIS遥感数据为输入信息，采用空洞卷积层代替残差模块中的首个卷积层，形成基于空洞-残差卷积的海冰分割模型（Dilated-Residual Convolutions Neural Network,D-RCNN）。将该模型与阈值法、决策树、MRF和CNN模型进行了对比，实验结果表明：本文D-RCNN模型在海冰分割准确率上有明显提升，为保障渤海海域的海冰监测和预报提供技术借鉴。