The Study of Oil Spills Detection Based on Sar Imagery and Deep Learning

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Project title

Code/計畫編號

MOST111-2221-E019-028

Translated Name/計畫中文名

應用SAR影像與深度學習於海洋油汙偵測之研究

Project Coordinator/計畫主持人

Le-Na Chang

Co-Investigator(s)/共同執行人

張陽郎

Department/Unit

Department of Communications, Navigation and Control Engineering

Website

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=14516515

Year

2022

Start date/計畫起

01-08-2022

Expected Completion/計畫迄

31-07-2023

Bugetid/研究經費

538千元

ResearchField/研究領域

電信工程

因應「第三期國家太空科技發展長程計畫」發展自主X波段SAR衛星技術，本計畫呼應「科技部111年至113年度福衛衛星科學軟體應用加值」專案目標，加值第三期福衛SAR衛星資料，提升對環境與防災應用場域前沿資料研究之廣度與深度。本研究結合多時序、多極化SAR資料和深度學習網路提升油汙偵測效能。藉由本計畫之完成可提供海域油污染位置和範圍，甚至可找出漏油的可疑船隻，除可「有效地」與「即時地」提供油污外洩事件相關資訊給執行機關之參考，也可提高船隻警戒心，進而減少海面汙染。研究成果有助於提升SAR科技於相關海洋應用領域的研究能量，且有助於推動國內遙測及海洋科技之發展。

Keyword(s)

合成孔徑雷達
油汙偵測
深度學習
U-Net網路
多極化SAR資料
Synthetic Aperture Radar (SAR)
oil spills detection
deep learning
U-Net
multi-polarization SAR data

DSpace CRIS

The Study of Oil Spills Detection Based on Sar Imagery and Deep Learning

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