English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

Ngày nay, hiện tượng dầu loang trên biển diễn ra khá phổ biến trên các sông ngòi, biển và gây ra các hậu quả nghiêm trọng cho môi trường nước. Vì vậy, việc phát hiện các vết dầu loang và đưa ra các cảnh báo sớm về hiện tượng này nhận được sự quan tâm rất lớn trong vài thập kỷ gần đây. Thực tế, người ta đã phát triển nhiều thuật toán nhận dạng vết dầu loang trên biển sử dụng ảnh ra đa mặt mở tổng hợp bởi vì chất lượng ảnh ít phụ thuộc vào điều kiện thời tiết, ngày và đêm và có khả năng bắt giữ các sự kiện trên quy mô địa lý rộng lớn. Trong đó, các thuật toán dựa trên ngưỡng khá phổ biến trong thực tế vì thực hiện đơn giản. Tuy nhiên, những thuật toán này nói chung có độ chính xác không cao. Bài báo này đề xuất một thuật toán mới dựa trên ngưỡng để phát hiện vết dầu loang trên biển. Đây là ngưỡng toàn cục được xác định dựa trên phân tích thống kê về cường độ các điểm ảnh và kích thước của ảnh. Các kết quả mô phỏng của thuật toán trên phần mềm Python được so sánh với các phương pháp khác và chứng minh rằng phương pháp đề xuất đã cải thiện đáng kể độ chính xác.

A NOVEL THRESHOLD BASED APPROACH OF DETECTING OIL SPILLS ON SEA IN SYNTHETIC APERTURE RADAR IMAGES