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作者：胡媛;华曦帆;刘卫;江志豪;
单位：上海海洋大学工程学院;上海海事大学商船学院;
摘要：针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection, GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map, DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题，提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结构提取DDM多层次特征进行海冰海水分类，以提高海冰检测的精度和稳定性。实验结果表明，与美国国家海洋和大气管理局地表类型数据对比，所提出的基于VGG16海冰检测方法检测准确率为98.02%,有效提升了海冰检测的准确率和稳定性。
关键词：海冰遥感;;海冰检测;;星载GNSS-R;;卷积神经网络;;延迟-多普勒图;;NOAA
基金资助：国家自然科学基金(52071199)
