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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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雷达波段对多极化SAR海面溢油检测极化特征参数的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
多极化SAR数据海面溢油检测研究日益受到重视。本文研究不同波段极化SAR数据的海面溢油检测能力，为最大程度减小观测条件、环境因素等的影响，选取准同步获取的SIR-C/X多极化SAR数据。针对海面油膜、生物油膜和低风区疑似溢油现象，研究L波段和C波段的共极化相位差、一致性系数、极化熵、各向异性和平均散射角等极化特征对海面油膜以及不同海面暗斑现象的检测能力。研究结果表明:在海面溢油检测以及探测不同暗斑现象间差异方面，C波段总体优于L波段；L波段，极化分解特征各向异性参数优于共极化相位差和一致性系数；C波段，共极化相位差、一致性系数特征优于极化分解特征各向异性和极化熵，结合平均散射角特征有助于滤除生物油膜和低风区。 相似文献
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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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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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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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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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海上原油泄漏在其风化迁移过程中会形成不同浓度的乳化物,严重威胁海洋生态环境。合成孔径雷达(SAR)因其不受雨、云影响,可昼夜监测的优势,在海上溢油监测过程中发挥着主力军的作用,但是它在原油乳化识别方面还存在着不足。本文利用C波段全极化散射计观测原油的自然乳化过程,并利用人工制备的不同含水率的乳化油品模拟原油乳化进程观测油膜后向散射系数(N_(RCS))的变化。实验结果表明乳化原油M_(RCS)高于未乳化原油,且油膜乳化程度越高相应的N_(RCS)越大。通过油水散射差值(Δσ~0)与阻尼比(D_R)发现能够识别乳化与未乳化原油,反映油膜乳化程度的变化,且在VV极化下效果最佳。 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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开展了Envisat ASAR溢油检测的影响因素分析,以2010 年墨西哥湾溢油事故为例,主要从入射角和海面风速两个
方面,开展了油膜和海水的后向散射特征分析,给出了适合ASAR 溢油检测的入射角与海面风速范围。对入射角的分析表
明,在中等风速条件下,入射角在28毅~36毅的范围内,油膜和海水的后向散射值相差大于5dB,两者在SAR影像上容易区分;
在入射角为20毅~24毅时,油膜和海水的后向散射值相差较小;在入射角大于37毅时,油膜的后向散射值接近ASAR 的系统噪
声。对海面风速的分析显示,适合ASAR影像溢油检测的风速范围是3.0~7.0 m/s;风速小于3 m/s时,油膜和海水的后向散
射值均较低;风速为9.7 m/s时,油膜和海水在ASAR影像上难以区分。 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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全极化合成孔径雷达(SAR)数据提供了丰富的散射信息,目前被广泛应用于海上船只目标的检测。本文首先利用一种方便有效的极化散射信息分析法-散射相似性参数统计分析了船只目标与海面的散射特性,重点分析了两者散射机制间的差异,并基于该差异提出了一个新的全极化SAR船只目标检测量(SSM),该检测量同时考虑了极化SAR数据的空间信息,有效提高了船海对比度。然后基于核密度估计提出了对检测量SSM的模型估计方法,结合恒虚警率(CFAR)检测方法实现了对船只目标的检测。利用RADARSAT-2全极化数据对本文的方法进行验证,并与典型的极化SAR船只目标检测方法比较,实验结果表明了本文方法对船只目标检测的有效性。 相似文献
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本文基于水槽溢油观测实验，研究溢油乳化过程中表面散射特性的变化。利用全极化C波段微波散射计和矢量网络分析仪等测量设备对易发生乳化反应沥青含量小于3%的原油（A型油）、油田中开采出的新鲜原油（B型油）和经过脱水去杂质处理的工业原油（C型油）进行观测。文中详细分析了在C波段微波下乳化油膜与平静水面的后向散射差异，以及油膜乳化过程对后向散射的影响，结果显示在低风速、无浪的条件下（最大波高低于3mm），原油的乳化反应可通过表面粗糙度和自身介电常数的变化来调制雷达后向散射，并且这两种方式中表面粗糙度的影响占主导地位。对比B型和C型原油在乳化状态和未乳化状态下的表面后向散射，结果显示在各状态下B型油膜表面后向散射均大于C型油，且在VV、HH、HV/VH极化方式下两者后向散射平均差异分别为2.19 dB、2.63 dB、2.21 dB，在20%油膜含水率的乳化状态下差异较未乳化状态时小，平均差异分别为0.98 dB、1.49 dB、1.5 dB，结果表明不同类型油种间由于成分和油膜属性的不同会在一定程度上导致油膜表面粗糙度存在差异，影响油膜表面后向散射。 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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《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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全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据具有丰富的极化信息,能够提取出大量异构性特征。核学习方法在解决小样本、高维特征分类问题上具有优势,但异构特征对不同核函数具有响应差异。本文利用一种引入先验标签的多核学习方法进行全极化SAR的溢油信息提取,即基于分析结果对特征集进行遴选与组合,分别在每个特征组合中训练得到一个预备层核函数,以新获取的预备层核函数作为新的底层核函数,对全部特征进行学习分类。通过提取与分析溢油和海水的统计特征、物理散射特征和纹理特征,建立溢油全极化SAR特征谱,并利用引入先验标签的多核学习分类器进行溢油提取实验。结果表明,该方法能够利用全极化SAR多维异构特征的互补特性有效提高溢油分类提取精度。 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