Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2009. Issue.6. Vol.1. P. 373-379
Sea ice classification using ENVISAT ASAR images
Н.Ю. Захваткина
1, В.Ю. Александров
2, А.А. Коросов
2, О.М. Йоханнессен
21 Международный центр по окружающей среде и дистанционному зондированию им.
Нансена (Фонд «Нансен-центр»)
Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, 199034, Санкт-Петербург, В.О., 14-я линия, 7, оф. 49
199397, Россия, Санкт-Петербург, ул. Беринга, 38
2 Международный центр по окружающей среде и дистанционному зондированию им.
Нансена (Фонд «Нансен-центр»), 199034, Санкт-Петербург, В.О., 14-я линия, 7, оф. 49
A multilayer feed forward neural network algorithm is presented for Arctic sea ice classification in
the winter period. The algorithm uses Envisat advanced synthetic aperture radar images and extracted
backscatter coefficients and image texture features. Parameters of texture features calculation are
investigated using ASAR HH-polarization Wide Swath images (sliding window size and co-occurrence
distance). Based on visual interpretation data of ASAR images, a neural network is trained for doing
first-year level and rough ice and multiyear ice classification. Preliminary neural network classification
errors are 15% for level first-year, 17% for deformed first-year and 20% for multiyear ice.
Keywords: satellite Envisat, advanced synthetic aperture radar images, sea ice classification, Arctic region, neural network, texture features
Full text