特征跟踪与模式匹配结合算法在海冰漂移检测中的应用研究

基于Sentinel-1遥感数据,采用有效的预处理方法,得到较为准确的数据集,并提出一种基于三角剖分的特征跟踪与模式匹配结合算法,通过建立三角形网络并有效结合两者的优势,既提高了算法效率,又使海冰漂移矢量具有更均匀的空间分布。同时,研究了HH极化及其数据强噪声区域下该算法的适用性。不同极化数据的实验结果显示,本文算法所得海冰漂移矢量不仅有更高的覆盖率,而且均方根误差降低了约10%,提高了检测精度。面对噪声稳健性的增强,即使在条带噪声的干扰下,检测准确率仍可高达98%,可见该算法对两种极化方式具有普适性,从而证明该方法能够有效地应用于海冰漂移监测。