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基于合成孔径雷达回波信号的海洋溢油监测方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
海洋油污染是各类海洋污染中最常见、分布面积最广且危害程度最大的污染之一。近年来,海洋特别是近海人类活动频繁,且随着海上运输和石油加工业的发展,油田井喷、钻井平台爆炸、船舶碰撞等所造成的溢油事故增多,因而,监测海洋溢油具有重要的经济和社会现实意义。研究采用MatLAB工具,通过图像预处理(图像校正和增强)、特征提取和神经网络识别等方法,对合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像进行处理,最终期望实现半自动区分SAR图像上各类目标,并进行多种神经网络方法效果比较。研究首先对SAR海洋溢油图像进行初步人工识别;然后进行图像预处理(几何校正、滤波处理等)和基于灰度共生矩阵的特征值计算;最后,借助神经网络方法对溢油区域和疑似溢油区域进行分类,输出分类处理后的图像。通过输出图像分析发现,神经网络能对SAR海洋溢油图像中溢油、海水、土地3类目标进行明确分类,且RBF神经网络模型精度高于BP神经网络。本文提出的半自动分类方法不仅能提高SAR图像处理效率,将分类目标扩充有溢油和非溢油扩充到溢油、海水、土地3类,提高图像处理的全面性,同时通过比较RBF和BP神经网络在SAR溢油图像分类上的具体优劣,有着较好实际意义。 相似文献
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针对简缩极化SAR在海上溢油的检测与分类应用开展研究,利用欧式距离全面分析了简缩极化SAR的36种极化特征在溢油检测与油膜分类中的性能,发现简缩极化特征中的奇次散射系数的溢油检测性能最好,简缩极化熵的疑似溢油鉴别性能最好。在此基础上,提出了结合二叉树原理的简缩极化SAR溢油检测与油膜分类算法,并分析了RADARSAT-2和SIR-C全极化溢油数据模拟的简缩极化数据。结果表明,此方法对溢油的检测精度可达95.67%,对于疑似溢油的识别精度可达95.71%,证明了简缩极化SAR在溢油检测与分类中具有较好的应用前景。 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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SAR（synthetic aperture radar）图像溢油暗斑准确识别对海上溢油应急工作具有重要的意义。为减少SAR图像特征提取、特征选择过程中人为因素对溢油检测精度的影响,本文将Faster R-CNN卷积神经网络模型引入SAR图像溢油检测并进行了改进。针对溢油暗斑形状多样及SAR图像背景复杂的特点,选用结构一致且实用性强的VGG16卷积网络获取图像特征,并使用软化非极大值抑制算法（Soft-NMS）进行优化。同时基于相同的数据集,提取常用的SAR图像几何特征、灰度特征和纹理特征,构建反向传播（backpropagation,BP）人工神经网络溢油检测方法并与Faster R-CNN方法进行对比。实验结果表明,基于改进Faster-RCNN模型的溢油检测方法溢油检测率达到0.78,且溢油检测虚警率低于0.25,相比BP人工神经网络溢油检测方法样本识别率、溢油检测率分别提高了4%和5%,溢油虚警率降低了5%。 相似文献
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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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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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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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为了提高合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像中海上溢油的检测精度,设计了一种图像显著性和均值偏移分割相结合的暗斑检测方法,验证了该方法在SAR溢油图像暗斑识别中的有效性,为溢油区域的准确检测奠定了基础。针对SAR溢油图像中暗斑区域在人类视觉中属于感兴趣区域的特性,利用图像显著性检测方法对整幅SAR图像进行处理生成显著性图像,然后利用均值偏移方法在SAR图像的Lab空间将图像分割成不同区域,最后在显著性图像上利用每个区域的平均显著性值与动态阈值之间的关系确定溢油图像中的暗斑区域。实验结果表明,该方法不需要人工交互,且能够有效地提取出SAR图像溢油中的暗斑区域。 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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Features of oil spills and look-alikes in polarimetric synthetic aperture radar(SAR)images always play an important role in oil spill detection.Many oil spill d... 相似文献
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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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针对海上溢油SAR图像中油膜与类油膜的识别问题,提出了一种结合傅立叶分形与特征提取的检测算法。由于分形特征可以具有无穷多的细节,并在不同的研究尺度存在自仿射特性。这与油膜及类油膜表面的几何形貌特征非常吻合。该算法通过计算样本的傅立叶分形特征,组成油膜与类油膜的特征空间。然后,应用基于差分进化的特征选取方法将利于分类的重要特征值筛选出来。再利用重要特征值对原有样本进行分类。实验表明,经特征选取的分形特征向量能够以100%的准确率将两类样本区分开。该算法在选取重要特征的同时实现了对高维特征空间降维的目的,该思想可以应用于其他的基于高维特征的识别系统中,具有普遍的适用性。 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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全极化SAR图像中溢油极化特征研究 总被引：2，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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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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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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溢油已是当前海洋生态环境破坏的主要因素之一,因此对海洋溢油的检测分析是当前海洋环境保护的一个重要课题。传统的溢油提取仅仅是单独依靠光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数信息进行提取,这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似的地物错分,因此除了利用传统的影像信息以外,还需结合影像的纹理信息,从而提高溢油提取的精度,减少错分地物的数量。选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础,应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相关性上对纹理特征进行详细描述,因此适合于SAR影像的海洋溢油检测。在纹理分析的过程中有很多的参数需要选择,参数选择的好坏将直接影响最终提取结果的精度。通过对纹理分析过程中的参数进行讨论、实验、选择与验证,最终确定了基于灰度共生矩阵纹理分析中各参数的值,并选择了局部平稳、非相似性、对比度、变化量4个特征量作为溢油提取的纹理特征统计量。将纹理特征与SAR自身的后向散射系数相结合,通过神经网络分类法对其进行分类,并计算出分类精度为80.65%,分类效果良好。由此说明了将影像的传统信息与纹理信息相结合进行溢油提取是一种可行而有效的方法,同时也为后续的海洋溢油检测工作奠定了一定的基础。 相似文献