基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法

为研究应用紫外-可见光-近红外-热红外遥感数据识别海上溢油的方法,利用机载多光谱溢油监测设备获取了舟山海域多光谱遥感数据,并利用野外地物光谱仪获取了水体和油膜的反射光谱。通过提取并分析机载多光谱遥感图像上多目标的影像特征和光谱响应特征,利用决策树分类法对海上油膜相对厚度的分布进行分类和制图。研究表明,基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法总体分类精度达93.7%,能够准确区分薄油膜和厚油膜,可有效提取海洋溢油污染信息,完全能够满足海洋溢油污染遥感监测需求。     

基于HJ–CCD数据的海面溢油提取方法研究

快速、准确地获取溢油污染信息,对海洋的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。环境与灾害监测预报小卫星星座一号(HJ–1)是我国针对生态环境污染和灾害监测发射的新型卫星平台,但HJ–1 CCD多光谱数据的光谱波段较少,仅依赖光谱信息获取海面溢油范围的精度较低。因此,以墨西哥湾溢油事件为研究对象,在分析不同地物光谱特征的基础上,采用灰度共生矩阵,选择合适的纹理结构因子,提取HJ–1 CCD图像中影响溢油识别的地物纹理特征;建立光谱特征和纹理特征相结合的决策树模型,提取海面溢油信息,并与只考虑光谱信息的传统分类方法进行精度对比。结果表明,与最大似然分类法相比,决策树方法的油膜提取用户精度和制图精度分别提高了11.85%和4.28%。     

成像高光谱数据在赤潮检测和识别中的应用研究

近年来,频繁发生的海洋赤潮灾害给我国沿海经济带来了巨大损失.在对海洋赤潮的监视监测中,航空遥感是重要的监测平台,推帚式成像光谱仪(PHI)是获取高分辨率高光谱图像的重要手段.2001年7月至8月,中国海监飞机对辽东湾海域频繁发生的大面积赤潮进行了航空遥感监测,首次获取了海上高光谱数据.本文以获取的高光谱数据为研究对象,通过合成假彩色图像、提取异常区域的反射率曲线以及构造相关分析函数等方法,初步探讨了利用高光谱数据进行赤潮水体检测和赤潮种类识别的方法.     

基于光谱混合分析的毛乌素沙地油蒿群落覆盖度提取

油蒿群落覆盖度是判断毛乌素沙地荒漠化程度严重与否的直接指标,其信息的准确获取有助于更为合理的荒漠化监测与评价。本研究以Landsat ETM 为数据源,深入探讨了光谱混合分析过程中影像预处理、端元选取、光谱混合模型选择及光谱混合分析结果分析等关键问题,给出了恰当的解决方案,进而进行了油蒿群落覆盖度的提取,并通过野外实测数据对提取结果进行了验证。验证结果表明:基于光谱混合分析技术提取的油蒿群落分量与实测油蒿群落覆盖度线性相关显著,相关系数为0.88,因而研究区的油蒿群落覆盖度可以通过油蒿群落分量的线性变换得到。因此,光谱混合分析是提取毛乌素沙地油蒿群落覆盖度的有效技术。     

GNSS反射信号海面溢油回波DDM仿真研究

海上溢油已成为影响海洋生态环境的重要污染物之一,我国近40年发生约3200起海上溢油事故。当今用于监测海上溢油的遥感主要是光学和雷达卫星,卫星遥感往往重访周期长,而海上溢油事件时常发生,给海洋带来严重的环境污染,需要快速、准确的监测其状况。GNSS R技术具有全天候监测海洋的特点,因此更适合用于海面溢油检测。为了验证GNSS R技术在检测海面溢油的可行性,利用2013年中国青岛海洋溢油事故的遥感图像的溢油结果,作为仿真实验检测目标,进行岸基的GNSS R海面溢油检测仿真研究。利用Z V散射模型和海水／溢油的均方坡度(MSS)模型结合,建立了能反映海面状况GNSS散射信号特征的时延 多普勒图(DDM)。仿真得到DDM中检测到海面溢油区域,验证了利用GNSS反射信号进行海面溢油检测的可行性。      

基于光谱整体形态和局部吸收谷位置的高光谱遥感图像地物识别

为了精确识别高光谱遥感图像上的地物,使用交叉相关光谱匹配方法获取光谱整体形态的最大偏移量,通过对比分析吸收谷位置变化获取吸收谷位置的最大偏移量,在此基础上确定吸收谷位置的偏移范围;然后使用穷举法,进行基于整体形态和偏移范围内局部吸收谷位置的识别。在云南中甸普朗斑岩铜矿区的高光谱遥感图像的实际应用表明,该方法的识别结果比仅考虑整体形态的识别结果具有更高的可靠性,能进一步证实识别结果的准确性。     

一种放电检测中紫外和可见光图像配准方法

为了将紫外图像和可见光图像进行融合让人们及时清晰地观测到设备故障,该文提出了一种基于相机模型和相机间透视变换的图像配准方法和相应的标定装置,能够实现高精度、小计算量的高效紫外图像和可见光图像的对齐。紫外和可见光的信息融合不仅能够探测目标发射的紫外光谱,还可以对目标进行清晰成像、精确定位,生成的多光谱图像改善单一光谱成像信息的局限性。利用多源图像的信息互补,提高图像检测的准确性、及时性,也更适合计算机的后续分析与处理。     

基于à trous小波变换的Landsat 7 ETM+图像融合研究

以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM 数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法.对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制;最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定;最高分解层则采用绝对值最大准则.实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础.     

一种结合四元数与直方图的多光谱图像自适应边缘检测方法

针对图像自适应边缘检测的难点和传统多光谱遥感图像边缘检测方法的局限性,提出了一种结合四元数与直方图的自适应边缘检测方法。该方法在四元数空间,利用矢量旋转完成了多光谱图像的边缘检测,并通过直方图统计的方法获取自适应阈值,实现了边缘图像的检测。利用陆地多光谱遥感图像和水域多光谱遥感图像分别进行实验,验证了方法的有效性。     

海面油膜高光谱遥感信息提取

针对辽东湾海域的Hyperion高光谱遥感数据特点, 结合海面油膜光谱与Hyperion影像特征, 对该数据进行水陆分离与最小噪声分离(minimum noise fraction, MNF)变换处理, 在辽东湾海域MNF波段影像的2D散点图中, 海面油膜的出现会在其边缘形成一个异常散点区域, 可区分油膜与干扰信息,结合提取的海面油膜端元的MNF波谱, 通过混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术, 成功地提取研究区海面油膜信息, 有效监测海面油膜     

Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割

为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。     

简缩极化特征值分析的溢油检测

为有效利用简缩极化SAR进行海洋溢油检测,本文基于简缩极化特征值分析,提出了3个用于简缩极化溢油检测的参数,引入了基于简缩极化特征值分解的简缩极化熵Hc(Compact Polarization Entropy)、简缩极化比参数PFc(Compact Polarization Fraction)、简缩极化基准高度PHc(Compact Polarization Pedestal Height)特征进行海洋溢油检测。海表的散射类型主要为低熵散射(小粗糙面发生的Bragg散射),为弱去极化、弱散射过程随机性状态,由于溢油会阻尼海水的Bragg散射,使其熵值变高、呈去极化、强散射过程随机性状态,故简缩极化熵、简缩极化比参数和简缩极化基准高度可以用来检测海洋溢油。本文采用C波段的Radarsat-2、SIR-C/X-SAR数据进行了实验,结果表明:简缩极化熵、简缩极化比参数和简缩极化基准高度能够有效抑制疑似溢油,使海水与疑似溢油差异变小;突出溢油区域,使海水与溢油的可区分性变大。     

Determining oil slick thickness using hyperspectral remote sensing in the Bohai Sea of China

Abstract

Determining oil slick thickness plays an important role in assessing oil spill volume and its environmental impacts on the ocean. In this study, we used a Hyperion image of an oil spill accident area and seawater and fresh crude oil samples collected in the Bohai Sea of China. A well-controlled laboratory experiment was designed to simulate spectral responses to different oil slick thicknesses. Spectral resampling and normalization methods were used to reduce the differences in spectral reflectances between the experimental background seawater sample and real background seawater. Fitting the analysis with laboratory experimental data results showed a linear relationship between normalized oil slick reflectance and normalized oil slick thickness [20th band (R ²=0.92938, n=49, p<0.01), 26th band (R ²=0.93806, n=49, p<0.01), 29th band (R ²=0.93288, n=49, p<0.01)]. By using these statistical models, we successfully determined the normalized oil slick thickness with the Hyperion image. Our results indicate that hyperspectral remote sensing technology is an effective method to monitor oil spills on water. The spectral ranges of visible green and red light were the optimal bands for estimating oil slick thickness in case 2 water. The high, stabilized spectral reflectance of background seawater will be helpful in oil slick thickness inversion.     

基于CBR和GIS的海上溢油应急资源配置方案研究

传统溢油应急资源配置方案的制定主要依靠现场工作人员的经验,存在很大的主观性,方案制定缺乏科学理论支持。将CBR(案例推理技术)以及GIS技术引入到溢油应急资源配置方案的制定中,解决应急资源配置方案制定过程中资源种类、数量确定以及海陆资源运输等问题。对CBR涉及的案例表示、案例检索、案例调整和案例学习等核心问题进行系统研究,综合考虑GIS技术支持下的陆海一体化资源运输,建立溢油应急资源配置专家系统。研究表明,该系统能帮助现场工作人员快速制定溢油应急资源配置方案,为溢油应急提供科学合理建议。     

Modification of fractal algorithm for oil spill detection from RADARSAT-1 SAR data

This paper introduces a modified formula for the fractal box counting dimension. The method is based on utilization of the probability distribution formula in the fractal box count. The purpose of this method is to use it for the discrimination of oil spill areas from the surrounding features, e.g., sea surface and look-alikes in RADARSAT-1 SAR Wide beam mode (W1) and Standard beam mode (S2) data have been collected under different wind speeds. The results show that the new formula of the fractal box counting dimension is able to discriminate between oil spills, look-alike areas and pixels of the size of a single ship. The W1 mode data illustrate an error standard deviation of 0.05, thus performing a better discrimination of oil spills as compared to S2 mode data. We conclude that automatic detection and discrimination of oil spill and other sea surface features can be opertionalized by using the new formula for fractal box counting.     

海上溢油可视化信息系统的设计与实现

对海上溢油运动规律进行了深入研究,综合运用虚拟现实、海洋GIS及其碰撞检测等技术,设计并开发了一个具有高度沉浸感的近海海域海上溢油可视化信息系统。为了解决当前相关研究中存在的物理模型不完善、模拟效果差及功能缺失等问题,综合了几种权威物理模型,并采用粒子系统、GPU图形渲染和ColDet碰撞检测等方法进行了系统功能设计。测试表明,系统能较好地满足用户操作实时性、交互性和高度沉浸感的需求。     

Marine Radar Oil Spill Monitoring Technology Based on Dual-Threshold and C–V Level Set Methods

Marine radar oil spill monitoring technology has the advantages of wide-range target detection, a flexible working mode, and the ability to operate in severe weather. Based on oil spill data collected from the 7.16 accident in Dalian, China, two comprehensive oil spill monitoring methods using X-band horizontal polarized marine radar are presented. The improved Prewitt operator, Otsu algorithm, median filtering, and mean filtering were used to preprocess the original marine radar image. Subsequently, the recognition of offshore oil films were studied via the dual-threshold method and C–V level set method. Results show that the image data achieved the ideal noise reduction effect after pretreatment, and retained marine radar ocean wave information effectively. The C–V level set method required relatively lower levels of data preprocessing. However, it relied heavily on the energy-driven window by expert presupposition. It was therefore only suitable for obtaining continuous oil film information. Its calculation efficiency was related to the number of evolutions and the size of the image. The dual-threshold method required higher data preprocessing. Furthermore, the effective monitoring range of ocean waves must be determined in advance. This method could identify discrete oil film information at sea and had high computational efficiency. The dual-threshold method is better for the automatic identification of marine oil film information. The two kinds of monitoring methods described herein are useful for the identification and disposal of oil spills at sea.     

星载红外数据应用于大型事故溢油

使用NOAA卫星数据(AVHRR)同时对“阿提哥”号和“塔斯曼海”号溢油事件做出分析和研究。对出事海域的卫星数据进行了拉伸和彩色合成等图像增强处理,突出了影像上的油污特征;并根据其理化特性,设计算法实现了计算机对油污的自动判别;最后,估算了事故所溢油量,为事故后的调查、取证工作提供了良好依据。     

基于CA的溢油扩散时空过程模拟及敏感性分析

为了解决传统溢油元胞自动机（cellular automata,CA）模型难以获得的模型参数问题,引入逻辑回归方法到溢油CA模型中,并构建基于逻辑回归的溢油CA模型。该模型仅需要设置起始影像和影响因子（包括海风、洋流、距离、温度与盐度）等,便可以获取模型参数并模拟出溢油扩散范围的动态变化过程。将模型应用到深海溢油实验中以验证本模型在海上溢油模拟情况,结果表明模拟结果的总精度为96.6%,Kappa系数达0.899,能够准确地模拟出溢油扩散范围。通过参数敏感性分析可发现,温度与盐度因子对模型的影响最弱,其次是距离因子。对溢油扩散影响最为显著的是海风和洋流因子。若忽略海风与洋流的影响,模拟结果与观测结果将产生较大的偏差,并无法呈现出溢油扩散中的漂移等特征。