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《海洋湖沼通报》2019,(6)
大多数研究者在卫星SAR(Synthetic Aperture Radar)海面溢油自动监测系统的特征参数集构成时主要考虑海面溢油的众多特征。本文从海面疑似溢油的特征分析出发,以海洋内波为例提出增加傅里叶谱特征参数子集,以减少海洋内波引入的虚警,降低自动监测系统的错检率。新提出的特征参数子集包括10个傅里叶谱特征。实验研究收集了富含海洋内波的53幅中国南海SAR图像数据集,利用自适应阈值图像分割及其后处理软件模块自动产生比例合理的SAR海面暗目标样本集,分别使用主要考虑海面溢油特征的77个特征参数和增加傅里叶谱特征参数子集的87个特征参数进行分类器训练和测试。结果表明,增加傅里叶谱特征参数子集后,系统的错检率从19.6%降至14%。 相似文献
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基于二维激光观测的溢油及其乳化过程散射模式研究进展 总被引：2，自引：1，他引：1
合成孔径雷达(SAR)以其高分辨率、能不受雨云影响实施全天时全天候全方位监测,在海面溢油灾害应急监测过程中发挥着越来越重要的作用。溢油是因为海面油膜抑制了毛细波和重力波,在SAR图像上呈暗斑而被识别。然而,海面溢油的乳化过程直接影响SAR对海面溢油后向散射截面的观测精度。本研究以物理海洋学和激光原理以及海面电磁散射理论为基础,通过实验利用激光扫描仪观测海面溢油粗糙度,分别与溢油特征参数、后向散射系数建立对应关系;耦合海面溢油参数与后向散射截面的关系,利用电磁散射数值建模方法,建立海面溢油散射模型,研究海面溢油乳化过程对微波后向散射截面的影响。本项目的研究将为SAR监测海面溢油量、溢油厚度及油品分布格局提供了可能;将进一步揭示海面溢油的散射机制,提高SAR海面监测溢油的精度和能力。 相似文献
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针对海洋表面SAR影像的特点,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征方法是提取海面溢油信息的常用方法,但实际海洋表面复杂的信息使得SAR图像上产生类似溢油现象的暗斑区域,这导致在利用纹理特征方法提取溢油信息时存在虚警率,降低了溢油信息的提取精度。基于RADARSAT-2 SAR四极化影像,本文提出基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法对海面油膜进行识别提取。结果显示,基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法可以有效且准确地提取海面溢油信息,相比于VV极化影像的纹理特征识别方法,溢油监测过程中的虚警率降低了17.96%,溢油监测总体精度达到96.83%。 相似文献
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全极化SAR图像中溢油极化特征研究 总被引：1，自引：1，他引：1
相比于单极化SAR图像,全极化SAR图像不仅能体现海面目标的几何特征、后向散射特征,还能体现目标的极化特征。因此,在溢油检测方面,极化SAR更具优势。特征提取作为溢油检测的关键步骤,直接影响到溢油检测的精度。在本文中,我们分析了全极化SAR图像中海面溢油的极化特征,如极化散射熵、平均散射角等。并提出了新的极化特征P,该特征参数能够反映海面目标电磁散射过程中布拉格散射机制和镜面散射机制的比例。为了研究极化特征溢油检测的能力,本文基于SIR-C/X-SAR和Radarsat-2全极化SAR图像开展了相关实验,并对比分析了溢油的多种极化特征。实验结果显示,在中低风速情况下,C波段溢油探测效果优于L波段;本文提出的极化特征P对海面散射机制敏感;基准高度和特征参数P在C波段比其他极化特征更适于溢油检测。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017,(2)
在合成孔径雷达(SAR)图像中区分溢油和类油现象是溢油SAR探测的关键任务。实现该任务一般可分为3步:首先是提取油膜和类油膜的特征;然后筛选出有助于油膜和类油膜分类的关键特征;最后构造有效的分类器进行模式识别以便做出准确的判别。本文基于2011年蓬莱19-3油田溢油事故期间的15景SAR图像提取了138个油膜和类油膜样本的几何特征、背景特征、散射特征和纹理特征,将Fisher判别率和序列前向选择方法相结合,筛选出背景后向散射系数标准差、逆差距、能量和后向散射系数的均值四个关键特征组成的特征子集。在此基础上,为提高分类器的精度,将决策树模型CART算法与Bagging技术相结合,通过随机抽样给出多个维数相同大小的训练数据集从而建立多个决策树模型,以投票的方式对油膜和类油膜样本进行分类;最后,文中采用了五折和十折交叉验证方法对油膜和类油膜的分类结果进行评估,研究显示基于Bagging的决策树方法的油膜和类油膜分类的平均精度在85%以上,且将文中所用基于Bagging的CART决策树分类算法与经典CART决策树分类算法及神经网络分类算法相比较,发现本文所用方法的分类精度较高,从而表明了该方法在溢油SAR探测方面的可行性。 相似文献
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海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。 相似文献
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海面溢油SAR图像中的相干斑噪声严重影响了后续的图像分割、特征提取和分类.为了更有效地抑制海面溢油SAR图像相干斑,文中提出了一种基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油SAR图像相干斑抑制方法.首先对观测图像取对数并进行复contourlet变换;然后在复contourlet域中用隐马尔科夫树模型对相邻尺度间的带通方向子带系数进行建模,并依据贝叶斯最小均方误差准则估计无噪系数;最后进行逆复contourlet变换和指数变换,得到相干斑抑制后的图像.大量实验结果表明,与Lee、Kuan、Frost及Gamma Map等4种经典滤波方法以及小波域和contourlet域隐马尔科夫树模型方法相比,文中方法从主观视觉和客观定量评价两方面来看综合性能更为优越,是一种行之有效的SAR遥感图像海面溢油检测的预处理方法. 相似文献
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《海洋湖沼通报》2015,(4)
与单极化SAR(Synthetic Aperture Radar)相比,全极化SAR图像中不仅包含散射目标的几何特征和后向散射特征,还包含散射目标的极化特征。因此,基于极化特征的SAR图像分类能够更全面地描述海面目标的物理特性。单次反射特征值相对差异度(Single Bounce Eigenvalue Relative Difference,SERD)能够比较单次散射机制的相对大小,并且可以反映散射表面的粗糙度情况。而海面油膜的存在抑制了海面的短重力波和毛细波,改变了海表面的粗糙度。基于此,本文将SERD应用到海面溢油检测中。利用两景Radarsat-2全极化SAR数据对比分析了SERD与极化散射熵的溢油检测效果,实验发现:(1)SERD能够较好地区分溢油与海水。(2)对原油而言,SERD的油水对比度与极化散射熵的油水对比度在数值上差异较小;对生物油膜而言,SERD的油水对比度在数值上远小于极化散射熵。利用这一特性,SERD在区分生物油膜与原油方面更具优势。 相似文献
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基于面向对象和模糊逻辑的SAR溢油检测算法 总被引：1，自引：1，他引：0
星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候的工作能力,已被众多学者认为是非常适合探测海面溢油污染的遥感器。然而在SAR影像中经常出现"类油膜"现象,这严重干扰了SAR溢油检测的精度。因此,如何有效区分SAR影像中的油膜和类油膜,对提升溢油检测精度具有重要意义。本文利用面向对象图像分析的方法,从20景ENVISAT ASAR影像中提取了较多的溢油和类油膜样本,对其基于对象的形状、物理和纹理特征进行了综合分析,找出了适合区分溢油和类油膜的特征量。利用特征分析的结论,本文建立了一种基于模糊逻辑的溢油检测算法。该算法可以有效区分SAR影像中的溢油和类油膜,还可以给出暗斑被判定为溢油的概率。溢油检测实验说明,本文方法能够得到令人满意的效果。 相似文献
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海面溢油事故发生后需要进行精准的溢油检测,从而为溢油事故现场应急响应与海面污染的快速有效处理提供支持。利用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱遥感影像,基于最佳指数因子(OIF)构建光谱特征指数提取海面溢油光谱特征,基于灰度共生矩阵(GLCM)提取海面溢油纹理特征,利用巴氏距离法进行特征选择,构建海面溢油空谱特征数据集。提出了多核决策融合支持向量机(SVM)海面原油检测模型,对黄海4.27“交响乐号”油轮溢油事故开展检测研究。实验结果表明,在复杂水色背景下,经过筛选的最佳空谱特征数据集检测结果的总体精度可以达到89.25%,Kappa系数为0.854,F1分数可达0.889;多核SVM决策融合后的总体精度可以达到90.26%,Kappa系数为0.866,F1可达0.898,总体精度较单核提高了1.0%~8.2%,Kappa系数提高了0.013~0.122,F1分数提高了0.009~0.097。实验结果表明,海面溢油检测模型具有较高的溢油检测精度和模型鲁棒性,适用于海面溢油检测研究。 相似文献
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基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高海上溢油轮廓SAR提取精度,验证了FCM(Fuzzy C-Means Algorithm)与DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution)模型结合的方法提取SAR溢油信息的有效性;鉴于其无法避免细小噪音的影响以及薄油膜提取效果不好的问题,提出了阈值和DRLSE模型结合的溢油信息提取方法,通过阈值构建溢油区域初始轮廓,克服了图像细小噪声对溢油提取的影响,更有利于提取薄油膜信息,溢油提取精度优于H/A/alpha-Wishart非监督分类方法和FCM与DRLSE模型结合的方法。 相似文献
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海上溢油来源复杂,溢油种类多样,正确识别溢油类型对于溢油应急的快速反应具有重要意义。合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有全天时全天候的监测优势,在海面溢油监测中发挥着主力军作用,但在油种识别方面存在不足。利用C波段全极化散射计对柴油、原油、油水混合物和棕榈油进行外场实验观测,探究微波识别油膜的敏感特征参数,并将敏感特征参数应用于海上油膜实验获取的SAR图像进行油种识别。结果表明,在垂直(vertical transmission vertical reception,VV)极化方式下的油水差(?σ0)可以有效识别植物油和矿物油;基于d B和linear units表达的后向散射系数(NRCS)计算的抑制比(DR)在垂直(VV)和水平(horizontal transmission horizontal reception,HH)极化方式下可以有效识别植物油和矿物油,并且在交叉(vertical transmission horizontal reception/horizontal transmission vertical... 相似文献
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海面发生大面积溢油事故时,由于太阳耀斑区的存在,海面的油膜在遥感影像上会发生明暗的变化。这对溢油的检测会产生严重的干扰。如何在海面太阳耀斑区准确地检测出溢油是目前溢油检测的难题。针对这一问题,本文利用Landsat7 ETM+多光谱影像数据,开展了基于卷积神经网络(CNN)的海面太阳耀斑区溢油检测方法研究。通过设置对照实验,对比支持向量机、最大似然、随机森林等分类方法,我们发现在相同实验条件下CNN模型的分类精度为95%～99%, Kappa系数为0.92～1,均高于其他三种分类方法,表明了CNN模型在海面太阳耀斑区溢油的检测具有更高的精度与一致性。 相似文献
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针对现有海面溢油检测技术难以在石油泄漏初期（尚未形成海面大规模油膜覆盖）及时发现油膜的难题,本文在前期基于热红外图像测算海面油膜面积方法研究的基础上,结合油泄漏至海面后油膜的扩散特征,提出了一种基于热红外视频图像监测油膜面积变化以及时识别海面溢油的方法。首先,基于单帧热红外图像处理算法提取海面前景区域（包含油膜区域与相似物干扰区域）并计算各区域所代表的实际物理面积。基于视频图像处理技术跟踪测算前景区域中各连通区域的实际物理面积变化情况,根据各连通区域的面积变化率识别前景区域中是否存在油膜,从而判断海面是否发生溢油。实验结果表明:所提出的方法能有效识别不同黏度的石油泄漏至海面形成的扩散油膜,在水面包含波浪与相似物干扰时也具有良好的识别精度。该方法适用于特定场景下（如码头、船舶等）的溢油事故的鉴别,能为溢油事故的及时发现和预警提供技术支持。 相似文献
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溢油污染不仅会造成巨大的经济损失,而且给生态环境带来难以修复的破坏。准确、高效地监测海面溢油仍是当前亟需解决的问题。紫外传感器对油膜非常敏感,可快速发现,但存在误判;而SAR(SyntheticApertureRadar)溢油探测的精度较高,两者相结合可准确探测溢油。无人机平台可低成本地实现溢油快速应急响应,无人机载SAR和紫外传感器的载荷重量小,可同时集成于无人机上开展联合溢油探测,以满足业务化监测需求,此方面的研究尚未见有相关报道。本文拟研究溢油不同种类、厚度、在不同海洋环境条件下的紫外图像特征和SAR纹理特征、形状特征、散射特征,构建溢油特征数据库,并建立一种基于特征组合的溢油SAR与紫外联合探测方法;在此基础上研究对无人机数据获取模式和控制单元等的改造方案,进而实现溢油SAR和紫外图像的高效获取。 相似文献
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应用极化合成孔径雷达检测海上溢油研究进展 总被引：4，自引：2，他引：2
海上溢油给海洋生态环境带来严重的影响,快速准确地探测溢油对于防灾减灾具有重要的意义。利用卫星遥感探测溢油已成为目前主要的检测手段,大多采用合成孔径雷达(SAR)数据,运用图像处理的方法,开展了多种溢油提取算法的研究,取得了较好的结果,但由于海洋的类溢油现象存在,造成提取信息的精度达不到要求。近年来,国内外运用极化SAR数据开展溢油信息提取研究,从极化分解与相位差等角度对溢油特性分析,能有效地区分一些类溢油现象,得到了较理想的结果。分析了应用SAR数据开展溢油信息提取的研究状况,总结了溢油极化SAR探测的研究,指出了目前研究中存在的不足,并提出了今后溢油极化SAR遥感监测的方向。 相似文献
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图像分割是SAR溢油检测中的关键步骤,但由于SAR影像中存在斑点噪声,使得一般的图像分割算法难以收到理想的效果,严重影响溢油检测的精度.发展一种基于凝聚层次聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC)的溢油SAR图像分割算法.该算法利用多尺度分割的思想,能够有效保持SAR影像中溢油斑块的形状特征,并能减少细碎斑块的产生.利用2010年墨西哥湾的Envisat ASAR影像开展了溢油SAR图像分割实验,并将该算法和Canny边缘检测、OTSU阈值分割、FCM分割、水平集分割等方法进行了对比.结果显示,HAC方法可以有效减少细碎斑块的产生,有助于提高SAR溢油检测的精度. 相似文献
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溢油事件的发生会给海洋环境的保护和经济发展带来巨大的影响。运用现代化的监测手段和技术进行监测,及时发现溢油现象和违规行为,保护海洋环境是非常重要的。合成孔径雷达（SAR）技术是溢油检测的有效工具,在SAR图像中溢油表现为黑色的区域,但是黑色区域也可能会由其他的因素引起。本文提出了一种基于二维经验模态分解（BEMD）的方法来识别溢油和疑似溢油。首先通过BEMD方法将感兴趣的区域分解为局部窄带的各分量—内蕴模函数（BIMF）之和,并对分解后得到的各分量IMF进行Hilbert变换,通过Hibert谱分析得到64维的特征空间,然后使用Relief方法得到5个特征向量,最后利用马氏距离分类器进行分类。通过实验结果表明,该方法能够有效、准确地检测出溢油,准确率超过90%。 相似文献
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海洋表面油膜对海洋环境影响极大,及时获取海面油膜信息对保护海洋环境具有重要意义.海洋表面油膜检测是合成孔径雷达(SAR)很重要的应用领域之一.总结了传统以及新近提出的SAR图像海洋表面油膜检测4种算法,对每一种算法进行了详细分析说明.文章还通过3幅实际SAR油膜图像,分别从油膜检测的目视效果、运算速度和自动化程度三方面对这4种算法进行了详细的对比研究,最后提出选择SAR图像海洋表面油膜检测算法的原则. 相似文献