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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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对于沿海石油储运基地,由于石油在储存、装卸及运输过程中存在潜在的风险,一旦发生突发事故,其后果就难以估量。因此,对其进行溢油风险评价就显得尤为重要。此文通过在中石油大连新港的实际调研,参照历史资料和相关规范和标准,对风险因素进行逐一分析,建立了风险评价指标体系;将本体与风险分析相结合,分析风险的可能原因、演变规律、规避措施和建议,建立了基于领域本体的风险分析模型;运用了多级模糊评价方法和领域本体模型对沿海石油储备基地进行风险评价和智能分析;最后开发了风险智能评价系统,实现了风险评价指标的管理、权重的计算、风险分析和评价等功能,最终得到评估结果,给出对策和建议。并以中石油大连新港为实例,对模型和系统进行验证,效果良好。 相似文献
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