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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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渤海是我国重要的经济区,海冰灾害严重威胁着人类生产活动。合成孔径雷达具有全天候成像能力,研究渤海区域的SAR图像海冰检测具有重要意义。传统海冰检测方法受限于特征提取方法和建模方式,检测精度有待提升。深度学习具有极强的特征自学习能力,适用于图像检测问题。本文基于深度学习框架U-Net,以Sentinel-1双极化（VV和VH）合成孔径雷达图像为输入信息,设计混合损失函数优化传统U-Net模型,形成了基于混合损失U-Net的渤海海冰检测模型。将本文模型与传统海冰检测方法[脉冲耦合神经网络（PCNN）、马尔科夫随机场（MRF）和分水岭算法]和基于深度卷积神经网络（CNN）的深度学习方法进行了对比。实验结果表明:本文基于混合损失U-Net的海冰检测模型在重叠度、F1分数、精确度和召回率4项度量指标上分别达到了97.567%、98.769%、98.767%和98.771%,检测效果明显优于对比方法;双极化信息输入的检测结果比VV单极化输入的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了0.375%、0.111%、0.639%和0.740%;混合损失函数的检测结果比非混合损失函数的检测结果在F1分数、精确度、召回率和重叠度上分别提高了1.129%、0.947%、1.794%和2.231%;模型能对冰水沿线、冰间水道、冰间隙等细节进行有效检测;可应用于渤海区域整幅SAR图像的海冰检测,为海冰监测、海冰变化分析、海冰预报提供技术支撑。 相似文献
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利用ALOS PALSAR全极化SAR内波图像,对比分析了SAR海洋内波在11种极化特征与后向散射系数(σ0) 图像中的可视性。在提取的SAR极化特征图像中,Lambda值的内波特征最为明显,极化熵和极化角次之。与σ0图像相比,Lambda值的内波可视性优于同极化的σ0图像;对于极化熵和极化角,沿距离向传播的内波可视性优于同极化的σ0图像,沿方位向传播的内波可视性略差于同极化的σ0图像,两者均优于交叉极化的σ0图像。HH/VV极化比、归一化圆极化系数和Bata值的内波特征较弱;HH/HV极化比、VV/VH极化比、Gamma值、Delta值和各向异性指数的内波图像均不清晰,无法识别内波。 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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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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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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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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北极多年冰在近几十年有明显的减少趋势,与北极海冰的厚度、体积和夏季最小海冰范围的减少密切相关。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)具有全天时、全天候成像能力,基于SAR卫星影像的海冰分类对监测北极多年冰具有重要意义。基于深度学习U-Net模型,以SAR图像的双极化信息为模型输入,构建了像素级的海水、一年冰和多年冰多分类模型。与已有SAR图像海冰分类方法(支持向量机、随机森林和卷积神经网络)进行对比,基于双极化SAR图像的U-Net海冰分类模型的准确率、平均重叠度和Kappa系数,分别达到了90.73%、0.831和0.849,优于其他对比模型,分别提升了4.08%～19.04%, 0.063～0.321和0.111～0.335。此外,针对SAR图像水平-垂直极化(horizontal-vertical polarization, HV)有明显的条状热噪声和水平-水平极化(horizontal-horizontal polarization, HH)受入射角效应而亮度不均匀的特点,设计敏感性实验,研究HV噪声、入射角和灰度共生矩阵(gray leve... 相似文献
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以渤海原油为油样,利用ASD地物光谱仪开展油膜光谱测量,针对油膜光谱实验过程中油膜厚度难以控制的问题,改进布设油膜的方式,利用定量滴定和图像分割方法完成油膜厚度计算,并开展油膜光谱特性及其与油膜厚度的相关性分析。研究表明,油膜厚度计算方法可信度较高,能够较真实地计算出油膜厚度;油膜光谱在350~900nm范围内较为平滑,油膜厚度及其光谱在可见光波段具有较高的相关性,900nm之前具有较好的相关性且为正相关,在600~800nm之间相关性达到最高,波长在900nm之后油膜厚度与其光谱无明显相关性;油膜光谱在761nm处有峰值存在,此处可以作为判断油膜存在以及油膜厚度反演的敏感波段;利用645nm以及761nm波段建立油膜厚度与反射光谱的相关模型,能够清晰地显示油膜厚度与其光谱在可见光波段具有较强的相关性,分析结果能够为后续遥感方法溢油量反演提供可信的参考。 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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针对现有油膜检测技术难以准确测算油膜面积且检测精度受天气条件影响大的问题，本文提出了一种基于热红外图像的海面油膜面积测算方法。采用波段为 8耀14 滋m 的红外热像仪获取海面油膜的热红外图像，对采集的油膜图像进行预处
理 （灰度化、中值滤波和锐化）；基于图像灰度分布特征分割油膜区域 （感兴趣区域，ROI），采用形态学操作对 ROI 进行填充、腐蚀与膨胀，并对 ROI 进行数学表征；通过像素面积法计算 ROI 实际物理面积。实验结果表明：在不同的外界天气环境下 （如海浪、海风、海雾、不同光照等环境），该方法对不同黏度的石油样品在海面形成的油膜均有良好的检测精度， ROI 面积计算平均误差为 3.77%。 相似文献
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《海洋预报》2021,(2)
选取成像于中国东海和南海海域的102景RADARSAT-2(RS-2)精细四极化SAR原始影像以及ERA-Interim风场,在各极化通道下利用相应风速反演模型开展风速反演的研究。CMOD5地球物理模式函数对VV极化SAR数据反演风速效果最好,可以获取海面高精度风速数据。对于HH和交叉极化SAR影像,利用RS-2 SAR影像和ERA-Interim资料对现有风速反演模型进行改进,并提出了用于HH极化风速反演的PR_CS极化比模型和用于交叉极化风速反演的CP_CS模型。结果显示:基于两种模型的SAR反演风速与ERA-Interim风速具有良好的一致性,利用PR_CS模型的SAR反演风速与参考风速的均方根误差为1.54 m/s,利用CP_CS模型的SAR反演风速与ERA-Interim风速的均方根误差分别为1.43 m/s(VH极化)和1.51 m/s(HV极化)。 相似文献
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高分三号卫星对海浪的首次定量遥感 总被引：1，自引：0，他引：1
高分三号(GF-3)是我国首颗C频段多极化高分辨率微波遥感卫星,于2016年8月10日在太原卫星发射中心成功发射。GF-3 SAR卫星入射角范围约为20°—50°,具备单极化、双极化和全极化等多极化工作能力,还是世界上成像模式最多的SAR卫星,具有12种成像模式。不仅涵盖了传统的条带、扫描成像模式,而且可在聚束、条带、扫描、波浪、全球观测、高低入射角等多种成像模式下实现自由切换,既可以探地,又可以观海,达到"一星多用"的效果。近日,国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室利用首批GF-3合成孔径雷达(SAR)遥感数据(图1)对夏威夷西北部附近太平洋海域的海浪进行了首次定量分析和反演研究(图2)。图1为GF-3 SAR的灰度图像,成像时间为2016年9月2日8:30(GMT),卫星此时飞行速度约为7.6km,极化方式为VV极化,飞行方向为降轨,空间分辨率为8m×8m,中心入射角为28.32°。由图1可以看出,SAR图像上存在明显的黑白相间的海浪条纹,说明海浪在图像上能够顺利成像。通过提取灰度图像上的调制信息,并作傅里叶变换分析,可得到包含海浪信息的图像谱。进一步,基于经典的Hasselmann SAR海浪成像模型的准线性形式,同时估计倾斜调制、水动力调制和聚束调制等三种海浪调制函数(MTF),可以利用图像谱反演得到海浪谱,此时的海浪谱主要为较长波长的涌浪信息,至于较短波长的海浪信息提取,由于受到方位向截断效应的影响,则需要引入初猜谱加以补偿实现。图2为图1反演的海面涌浪参数。从图2可以看出,该海域海浪由西北向东南传播(即由外海向近岸传播),平均波长约200m,有效波高从2.5m到4.0m不等,能够反映浪场的分布差异。由于没有同步的现场观测资料和其他卫星遥感资料,本文将这些结果与欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的ERA-Interim再分析数据进行了比对。初步反演与比对结果表明,两者有较好的一致性,但本文的反演结果反映了更多的细节,显示GF-3 SAR有能力对海面涌浪信息进行高分辨率的观测;同时,再次表明ERA-Interim再分析数据低估了有效波高,因此GF-3卫星的发射将有利于提高全球海浪的遥感观测水平。 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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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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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