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用荧光光谱和毛细管GC—FID法鉴别海面溢油 总被引：2，自引：0，他引：2
采用荧光光谱和高效毛细管ＧＣ－ＦＤ两种鉴别方法,对发生在秦皇岛东山浴场的一起溢油油样进行了分析鉴定。可靠地查明了溢油源。文中较详细地介绍了溢油特征“指纹”识别技术和特征“指纹”信息点相对峰高比值法相结合的溢油鉴别方法。 相似文献
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基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
基于纹理分析和人工神经网络建立了用于区别SAR图像中溢油现象和疑似溢油现象的模型.引入图像处理中的纹理分析作为识别溢油现象的特征参量,并利用方差分析对计算的31个特征参量进行筛选作为神经网络的输入.结果表明,模型能够较好的识别溢油现象,测试样本集的总体精度为0.83;纹理特征作为特征参量以及基于方差分析的特征参量筛选提高了溢油现象的识别精度. 相似文献
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荧光光谱具有灵敏度高、选择性好、分析速度快等特点被广泛应用于溢油鉴别。通过结合同步荧光光谱法、导数荧光光谱法和三维荧光光谱法对某码头一次溢油事故的溢油样进行分析鉴别,快速准确地鉴别出溢油源,进一步说明了荧光光谱法是溢油鉴别中一种有效的技术方法。研究结果表明:(1)同步荧光光谱对油源较为相近的油样区分能力较差,但可初步判断其相似性;(2)三维荧光光谱图油样荧光强度会受风化等因素的影响,但谱图的整体轮廓受干扰因素影响较小,芳烃的测定结果能比较准确地反映出溢油源的特征信息;(3)一阶导数荧光光谱中峰的比值能增强光谱特征,提高溢油鉴别的分辨能力。 相似文献
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海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法 总被引：2，自引：0，他引：2
海上溢油是海洋国家所面临的共同问题，但至今仍没有一种可靠实用的海上溢油准确识别和油量遥感监测方法。为此，本文以无人机高光谱遥感为手段，开展了海面溢油检测与厚度估算方法研究。实验中，通过搭建室外大型水槽溢油实验装置，获取了模拟真实海洋环境条件下不同溢油量的遥感和现场光谱数据，在此基础上，分析并提取了海上溢油特征光谱波段，给出了海上溢油高光谱检测模型；针对现场实验条件下水面油膜厚度难以测定的问题，设计了3种利用总体溢油量的油膜厚度估算模型。得到如下主要结论:（1）675 nm和699 nm是海上溢油检测的有效特征波段，但对极薄的油膜没有检测能力；（2）提出了归一化溢油指数模型、反比例模型和吸收基线模型等3种海上溢油油膜厚度估算模型，其中对于薄油膜（厚度≤ 5 μm）和厚油膜（厚度>50 μm），反比例模型是溢油厚度反演的首选也是唯一选择。对于中厚度油膜，晴朗天气条件下，归一化溢油指数模型是油膜厚度反演的首选，同时反比例模型和溢油吸收基线模型也都有较好的反演能力，而在多云天气条件下，反比例模型效果最佳。 相似文献
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就SAR图像溢油检测的方法论而言,用于识别溢油和疑似现象的定性或定量的统计特征量选择,通常是任意的。对于不同的分类模型,所选用的特征量也不尽相同。主要是进行海洋SAR图像特征提取及其关键度分析。其目的是将"最小距离"判别法应用于海上溢油和疑似溢油的识别研究。首先,针对海洋SAR图像溢油检测常用的特征量,进行冗余处理;然后,引入关键系数,定量地研究特征量的关键度,提取显著特征量;藉以构造一个多维的特征矢量空间,以适于最小距离判别法在特征矢量空间中进行溢油和疑似溢油的识别研究。 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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本文对渤海海上 2个不同区块所产原油的红外光谱进行小波分析 ,分别获得不同尺度下的光谱信息。通过观察比较不同尺度下的光谱信息 ,包括谱图的大体形状 (谱图的低频部分 )和特征峰信息 (谱图的高频部分 ) ,更好地对 2种原油进行了分辨 ,为提高用红外光谱法进行海上溢油鉴别的准确度探索出 1种新的方法 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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气相色谱对数比值法鉴别海面溢油源 总被引：2，自引：1，他引：2
本文应用对数比值法识别油色谱图形.选择六个受风化影响很小的色谱峰作为图形识别的信息点,以峰面积或峰高作为图形识别运算的基本值,经归一化法标化后,计算溢油与可疑溢油的六个相应峰的对数比值,画出判别图,如果溢油与某可疑溢油的六个对数比值,有50%以上的点落在临界线以下为真正的溢油源. 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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溢油种类精准识别对快速有效地治理污染具有重要的意义,高光谱遥感在海面溢油油种识别中至关重要。为探讨海洋典型溢油油种识别的高光谱特征波段范围,通过设计室外模拟溢油实验,在获取原油、燃料油、柴油、汽油和棕榈油等5种油种的实测高光谱数据基础上,运用因子分析和光谱标准偏差分析法遴选溢油油种的光谱特征波段,并利用支持向量机模型开展基于光谱特征波段的油种识别精度评价。结果表明,基于光谱标准偏差分析和因子分析获得的特征波段的油种识别精度分别是83.33%和90.74%,与基于全波段的识别精度相比,整体精度分别提高了3.7%和11.11%。选取的特征波段(360～540 nm, 560～600 nm, 610～630 nm, 640～660 nm)可作为5种油种相互区分的最佳高光谱波段。 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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海上溢油事件发生后需要及时判断溢油种类,为溢油事故处置提供及时有效的应对措施。本文利用BRDF多角度测量装置和可见光偏振相机对不同油种和清洁海水进行观测,基于可见光偏振特征筛选出最佳观测Stokes参量和对应观测几何,构建了清洁海水和不同油种数据集,并建立了基于BRDF偏振特征的DBN溢油油种识别模型。研究发现,在实验室可控条件下,相对方位角–60°、0°、–30°组合时油种识别效果较好,光源天顶角和相机观测角二者在接近±50°时识别效果较好;多次重复实验显示,海水、原油、重油、汽油、柴油、棕榈油的最优识别率分别为90%、86.27%、84%、80.44%、82.08%和82%;基于可见光偏振特征所建立的油种识别模型,对于海面溢油种类区分具有较好的效果。 相似文献