基于简缩极化SAR的溢油检测与分类方法

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。     

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。     

基于SAR极化比和纹理特征的海面溢油识别方法

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%。     

应用极化合成孔径雷达检测海上溢油研究进展

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。     

基于SAR的海上溢油监测最佳探测参数分析

基于SAR数据,在后向散射系数计算的基础上,从波段、极化方式、入射角等方面开展了海上溢油监测参数分析,结果表明:基于SAR的海上溢油监测,从波段分析,X波段与C波段较L波段更适合监测海上溢油;从极化方式分析,VV极化较HH,HV极化更适合监测海上溢油;从入射角分析,在计算溢油与海水临界值时,经多次实验,位于远入射角的疑...     

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。     

基于多特征多核学习的全极化SAR溢油提取方法

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。     

雷达波段对多极化SAR海面溢油检测极化特征参数的影响

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。     

基于星载SAR的海上溢油检测研究进展

基于大量有关星载SAR溢油检测研究和溢油微波散射特性研究文献的梳理和总结,回顾了星载SAR传感器的发展历程和海上溢油检测技术原理,重点总结了目前国内外基于单极化SAR数据、全极化SAR数据对溢油信息提取研究的进展,概述了溢油水面微波散射特性研究对SAR溢油检测研究的重要辅助作用及当前的研究成果,分别讨论了目前星载SAR溢油检测和溢油微波散射特性研究中存在的不足,并针对今后需解决的关键技术及发展方向进行简要分析。     

基于微波散射实验的油种识别研究

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...     

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。     

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。     

基于无人机紫外与SAR的溢油遥感监测方法研究

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。     

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。