[发明专利]一种海冰类型遥感分类方法

权利要求书

1.一种海冰类型遥感分类方法，包括以下步骤：

第一步：准备训练数据和待分类数据，并对数据进行信息读取，具体包括如下几个方面的内容：

1)、下载某一时期Cryosat-2 L1b数据作为训练数据，下载待分类时期的Cryosat-2L1b数据作为待分类数据，所述Cryosat-2 L1b数据为CryoSat-2卫星SAR模式L1b级数据；读取DBL格式的原始文件，分别从训练数据和待分类数据中提取经纬度和波形信息；

2)、下载与训练数据相同时期内的北极和南极研究所的冰况图数据，读取shapefile格式的原始文件，进行数据筛选，提取多年冰和一年冰数据，获得了相应的海冰类型信息数据；

第二步、提取波形特征，根据训练数据和待分类数据中所有测量点的雷达回波波形，提取相应的波形特征作为分类器的训练特征用于后续的海冰分类，所述波形特征主要包含脉冲宽度、前缘宽度、后缘宽度、栈标准差、最大能量值和后向散射系数，其中栈标准差和后向散射系数可以直接从Cryosat-2 L1b数据中获取，其他波形特征通过波形数据计算获得；

第三步、分别将训练数据和待分类数据中提取的雷达波形特征与对应的经纬度坐标进行空间匹配，将匹配好的数据转换成带经纬度坐标的矢量点数据；

第四步、分类前处理，仅使用前缘宽度小于或等于14的波形，剔除脉冲宽度小于0.3且栈标准差大于4的波形；

第五步、生成训练样本，将所述某一时期内带有经纬度坐标和波形特征的矢量点与同时期内的海冰类型信息数据进行空间匹配，进而得到各矢量点的海冰类型信息，将此数据作为训练样本；

第六步、利用所述训练样本对随机森林分类器进行训练，训练完毕后，使用随机森林分类器对待分类的矢量点进行分类；

第七步、获取同一坐标系下统一空间分辨率的分类后海冰类型栅格数据，具体包括如下步骤：

a、将第六步分类后的矢量点定义为WGS_1984地理坐标系，并进行极地立体方位投影；

b、将分类后的矢量点格网化成空间分辨率为25km×25km的格网数据，格网内所有矢量点的海冰类型的众数作为该格网的海冰类型。

2.根据权利要求1所述的海冰类型遥感分类方法，其特征在于：第二步中，所述脉冲宽度是最大能量与累计能量和的比值：

P_i是在第i个距离门处的回波能量，P_max回波波形中最大的能量；

所述前缘宽度是最大能量值的1％至99％之间的距离门数量；

所述后缘宽度是最大能量值的99％至1％之间的距离门数量；

所述最大能量值是指波形中能量的最大值。

3.根据权利要求1所述的海冰类型遥感分类方法，其特征在于：所述第三步中，使用MATLAB软件中shapewrite函数将匹配好的数据转换成带经纬度坐标的矢量点数据。

4.根据权利要求1所述的海冰类型遥感分类方法，其特征在于：所述第四步中，剔除部分受噪声影响较大和冰间水道的影响，减少需处理的数据量并提高了分类的精度。

5.根据权利要求1所述的海冰类型遥感分类方法，其特征在于：所述第七步借助ArcGIS软件实现。

6.根据权利要求1所述的海冰类型遥感分类方法，其特征在于：所述随机森林分类器相关参数设置为：300颗分类树，每个分类节点处设置6个特征随机以供选择。