基于二维激光观测的溢油及其乳化过程散射模式研究进展

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。     

全极化SAR图像中溢油极化特征研究

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。     

Envisat ASAR溢油检测影响因素分析

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。     

海面太阳耀斑区的溢油光学遥感CNN检测方法研究

海面发生大面积溢油事故时,由于太阳耀斑区的存在,海面的油膜在遥感影像上会发生明暗的变化。这对溢油的检测会产生严重的干扰。如何在海面太阳耀斑区准确地检测出溢油是目前溢油检测的难题。针对这一问题,本文利用Landsat7 ETM+多光谱影像数据,开展了基于卷积神经网络(CNN)的海面太阳耀斑区溢油检测方法研究。通过设置对照实验,对比支持向量机、最大似然、随机森林等分类方法,我们发现在相同实验条件下CNN模型的分类精度为95%～99%, Kappa系数为0.92～1,均高于其他三种分类方法,表明了CNN模型在海面太阳耀斑区溢油的检测具有更高的精度与一致性。     

基于多核SVM决策融合模型的海面原油多光谱遥感检测研究

海面溢油事故发生后需要进行精准的溢油检测,从而为溢油事故现场应急响应与海面污染的快速有效处理提供支持。利用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱遥感影像,基于最佳指数因子(OIF)构建光谱特征指数提取海面溢油光谱特征,基于灰度共生矩阵(GLCM)提取海面溢油纹理特征,利用巴氏距离法进行特征选择,构建海面溢油空谱特征数据集。提出了多核决策融合支持向量机(SVM)海面原油检测模型,对黄海4.27“交响乐号”油轮溢油事故开展检测研究。实验结果表明,在复杂水色背景下,经过筛选的最佳空谱特征数据集检测结果的总体精度可以达到89.25%,Kappa系数为0.854,F₁分数可达0.889;多核SVM决策融合后的总体精度可以达到90.26%,Kappa系数为0.866,F₁可达0.898,总体精度较单核提高了1.0%~8.2%,Kappa系数提高了0.013~0.122,F₁分数提高了0.009~0.097。实验结果表明,海面溢油检测模型具有较高的溢油检测精度和模型鲁棒性,适用于海面溢油检测研究。     

基于极化特征SERD的SAR溢油检测

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。     

各向异性海面全极化微波双站散射的仿真与分析

为了解各向异性随机粗糙海面的微波双站散射机制及其特性，本文利用解析近似的积分方程模型以及一种改进的半经验海浪谱模型实现了对各向异性随机粗糙海面的全极化微波散射仿真模拟，并与卫星观测数据、经验的地球物理模式函数及已有的解析近似散射模型仿真结果进行了对比，验证了仿真结果的可行性和准确性。利用该模型分析了入射波频率、入射角、极化方式、海面风速及风向等参数对各向异性海面双站散射的影响。模拟结果表明，在不同的入射角、散射角及方位角等观测几何条件下，海面不同波段的双站散射表现出不同的空间散射特性，且对风速、风向等海面动力学参数表现出不同的敏感性，以L波段为例，海面向后半球双站散射在各个极化方式下都对风速较为敏感，而在同极化方式下，其对风向的响应在中低风速和高风速条件下相反，整体而言，低风速下海面双站散射对风向更为敏感。这表明对于海面动力参数的反演，双站散射可以提供比传统单站雷达后向散射更丰富的物理信息。本文探讨了各向异性海面微波双站散射特性，为基于主动式及分布式微波传感器的海洋动力参数遥感反演提供了理论分析基础。     

基于模糊理论的SAR图像海面油膜识别

合成孔径雷达(SAR)已成为检测海洋表面油膜的重要手段之一。本文应用模式识别领域中的模糊逻辑理论,在SAR海上溢油图像中选择33个图像特征进行分析,根据方差分析方法和模糊理论的特点筛选出其中的4个特征参量,建立区分海面溢油与疑似溢油的检测模型。通过对27个测试样本试验,有效识别率达到83%。说明本论文采用的方法对于区分溢油和疑似溢油可行,对业务化海洋遥感溢油检测具有参考价值。     

溢油海面的Marangoni效应分析

溢油海面的"Marangoni"效应是指油膜对短重力波和毛细波具有一定的抑制作用,它是SAR区分溢油与清洁海面的物理基础。本文采用Fung&Lee海浪谱和Lombardiniet溢油模型,定量分析了归一化溢油因子对波高斜率均方根的影响;根据海浪的Longuet-Higgins模型,仿真了溢油海面和清洁海面的波高样本,验证了油膜对短重力波和毛细波具有一定的抑制作用。     

一种适用于小入射角条件下的白冠海面后向散射模型

本文提出了一种白冠海面的小入射角星载雷达后向散射模型,模型包括海面非波浪破碎部分和波浪破碎部分的后向散射。在风的作用下,海浪破碎形成白冠,对星载雷达的后向散射信号造成影响。文中利用TRMM PR和ECMWF的时空匹配数据集,拟合得出小入射角下星载雷达海面波浪破碎部分的后向散射模型,并分别与高斯分布/非高斯的海浪斜率分布海面的准镜面散射模型组成了白冠海面小入射角星载雷达后向散射模型。经实测数据对比,本文提出的由非高斯准镜面散射和考虑波浪破碎组合模型有效。     

星载SAR监测海洋溢油污染的初步研究

对星载SAR监测海洋溢油的基本原理进行总结并分析了影响溢油监测的SAR参数及干扰SAR海洋溢油监测的各种因素;对搜集到的星载SAR数据进行处理,并给出中国黄海海域的海上溢油分布的初步统计分析,结果表明该海区的溢油主要分布在海上主要航线附近。     

海上溢油极化特征及其探测研究

The SAR(Synthetic Aperture Radar) has the capabilities for all-weather day and night use. In the case of determining the effects of oil spill dumping, the oil spills areas are shown as dark spots in the SAR images.Therefore, using SAR data to detect oil spills is becoming progressively popular in operational monitoring, which is useful for oceanic environmental protection and hazard reduction. Research has been conducted on the polarization decomposition and scattering characteristics of oil spills from a scattering matrix using allpolarization of the SAR data, calculation of the polarization parameters, and utilization of the CPD(Co-polarized Phase Difference) of the oil and the sea, in order to extract the oil spill information. This method proves to be effective by combining polarization parameters with the characteristics of oil spill. The results show that when using Bragg, the oil spill backscattering machine with Enopy and a mean scatter α parameter. The oil spill can be successfully identified. However, the parameter mechanism of the oil spill remains unclear. The use of CPD can easily extract oil spill information from the ocean, and the polarization research provides a base for oil spill remote sensing detection.     

基于热红外视频图像监测的海面溢油识别技术研究

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。     

基于无人机载多光谱相机的海面溢油分类方法研究

海洋溢油事故发生后,及时准确地探测油污分布情况极为重要。无人机载多光谱探测海面油膜是高效的溢油监测手段之一,它能弥补卫星遥感的滞后性、精度低等不足,具有灵活性高、实时性强等优点。本研究研制了无人机载多光谱油污探测系统并进行了水面油膜机载探测实验,分别利用最大似然法、最小距离法以及光谱角填图法对成像结果进行分类,并将3种方法的分类结果进行精度评价,结果表明光谱角填图法总分类精度高于90%。利用该系统在小型渔港进行了海面溢油探测实验,基于光谱角填图法将原始图像进行分类。实验结果表明,该溢油探测方法是一种低成本、操作简单、分类精度高的非接触监测手段,能够满足目前海面溢油快速监控的需求,具有良好的应用前景。     

An analysis of the radar backscatter from oil-covered sea surfaces using moment method and Monte-Carlo simulation: preliminary results

An analysis of the radar backscattering from the ocean surface covered by oil spill is presented using a microwave scattering model and Monte-Carlo simulation. In the analysis, a one-dimensional rough sea surface is numerically generated with an ocean waveheight spectrum for a given wind velocity. A two-layered medium is then generated by adding a thin oil layer on the simulated rough sea surface. The electric fields backscattered from the sea surface with two-layered medium are computed with the method of moments (MoM), and the backscattering coefficients are statistically obtained with N independent samples for each oil-spilled surface using the Monte-Carlo technique for various conditions of surface roughness, oil-layer thickness, frequency, polarization and incidence angle. The numerical simulation results are compared with theoretical models for clean sea surfaces and SAR images of an oil-spilled sea surface caused by the Hebei (Hebei province, China) Spirit oil tanker in 2007. Further, conditions for better oil spill extraction are sought by the numerical simulation on the effects of wind speed and oil-layer thickness at different incidence angles on the backscattering coefficients.     

海面水包油乳化液溢油量等效估算方法研究

激光诱导荧光(LIF)是一种主动光学探测技术,该技术已在海面未乳化溢油油种鉴别及油膜厚度评估方面取得了一定的研究成果,但乳化溢油的监测理论基础和探测方法尚未成熟。溢油乳化物的量化会直接影响溢油污染的应急处理和灾害评估,但目前对溢油乳化液溢油量的计算尚未有研究报道。本文以水包油乳化液为研究对象,基于等效思想,根据油量相等建立了水包油乳化液与油膜的荧光检测等效模型,并依据光的辐射传输机理推导出等效油膜厚度的估算公式,最后采用仿真实例对估算方法的适用性和有效性进行了验证。实验结果表明,当水包油乳化液含油率小于12×10^-6,厚度小于5.98 cm时,利用所提出的等效方法能有效计算出水包油实际溢油厚度。该方法可为海面乳化溢油量的估算提供一种创新性的方法,具有良好的借鉴意义和实际应用价值。     

基于面向对象和模糊逻辑的SAR溢油检测算法

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。