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。      

基于北斗一号的近地卫星天基测控技术及应用

研究了利用北斗一号短消息传输功能支持天基遥测遥控技术;利用其授时功能支持星地时差测量技术;利用其定位功能支持近地卫星测定轨技术,解决了高动态、无高程信息下的北斗一号用户机的定位问题。并对“遥感卫星九号”获取的北斗天基测控试验数据进行了分析。结果表明,天基遥测遥控试验正常;星地时差测量精度满足星务计算机工作要求;仅利用两颗北斗一号卫星对“遥感卫星九号”的四程距离和数据确定的“遥感卫星九号”轨道,与事后精轨比较,半长轴误差约1m。     

“天绘一号”卫星工程建设与应用

概括“天绘一号”卫星工程的建设历程和卫星系统的使命任务;介绍了卫星系统和相机载荷的能力与技术参数;重点阐述了“天绘一号”卫星无地面控制条件下的摄影测量关键技术, 包括LMCCD相机体制、航天摄影测量相机参数在轨标定技术以及无地面控制点条件的三线阵EFP影像平差技术等的运用, 通过工程实践, 达到了工程技术指标要求;最后介绍数据应用情况, 提出“天绘一号”卫星的发展设想, 为了解“天绘一号”卫星工程提供了基本参考。     

"墨子号"卫星空间安全评估

“墨子号”卫星是2011年中科院空间科学战略性先导科技专项首批批准的五颗科学实验卫星之一,旨在建立卫星与地面远距离量子科学实验平台,并在此平台上完成空间大尺度量子科学实验任务．作为一颗科学卫星,它已经为中国在空间量子通信领域奠定了基础,受到国内外的普遍关注．2019年1月起,“墨子号”卫星开始进入延寿期工作,该卫星仍然承担着繁忙的拓展实验任务,包括国际合作实验任务等．“墨子号”卫星在轨空间安全问题成为“墨子号”卫星团队的关注点之一．本文基于国际空间碎片或空间目标数据信息,结合“墨子号”卫星星历数据,仿真了2020年3月17日-3月24日,“墨子号”最可能遭遇的空间碎片或空间目标情况,并给出了一些重要参数结果,对“墨子号”卫星运行具有参考作用．      

基于GIS的海上溢油事故影响分析

本文主要阐述了海上溢油事故的基本现状,分析了其对生态环境造成的严重危害和对社会造成的经济损失,并总结溢油事故发生的原因,提出降低危害的建议。应用GIS技术可以在过去海上溢油事故进行分析的基础上,针对溢出油种的类型、、油层厚度、风速和海水温度等因子提取数学模型,应用到溢油事故中去,从而降低溢油事故所带来的损失。GIS技术的综合运用是对海上溢油事故进行预警和防治的一个有效的方法。     

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%。     

“资源二号”卫星土地利用遥感解译的应用

“资源二号”卫星是我国发射的一颗分辨率较高的资源卫星,具有较高的地面分辨率,为土地利用现状调查提供了一种解决途径。本文选择江南土地利用状况比较破碎的地区,利用“资源二号”卫星影像提取地面信息,并与同时期的ETM影像数据解译结果及实际情况进行比较、分析,论证“资源二号”卫星数据解译土地利用信息的可行性及存在问题。本文所述的处理过程和处理方法具有较好的通用性,为“资源二号”卫星影像的使用探索出一条新路。     

海洋溢油风险评价与区划系统的设计与实现

海洋溢油不仅对生态环境造成巨大的损害,而且对国民经济和人民生活产生很大影响。海洋溢油风险评价与区划系统以GIS技术和数据库技术为支撑,由溢油源数据信息、敏感区区划信息、溢油风险评价、溢油风险扩散模拟和溢油风险区划组成。实现对渤海海域溢油风险源进行溢油概率以及溢油后溢油量的计算,并对针对不同季节溢油发生后的扩散进行动态模拟,最终生成溢油风险区划图。为有效降低溢油风险、预防溢油事故发生后造成海洋水体污染提供决策支持。     

海洋一号C星光学载荷对海面溢油的识别能力分析

中国首颗海洋水色业务卫星(HY-1C)搭载有水色水温扫描仪(COCTS)、海岸带成像仪(CZI)、紫外成像仪(UVI)等多套光学载荷,已于2019-06开展业务化运行。溢油是海洋环境监测的重要目标之一。近年来,光学遥感对海面溢油不同污染类型的识别、分类与估算原理得以阐明,其技术优势获得认可,能有效促进海面溢油的精细化定量探测。本研究以中国近海,主要以2019-02-20中国南海东沙岛附近海域一次溢油事件为例,收集了HY-1C星COCTS和CZI数据,并获取了同一天的VIIRS、MODIS Terra & Aqua遥感数据,开展了海面溢油的识别分类及其对比分析,重点评估COCTS与CZI光学载荷对海面溢油识别的效能。结果表明：在弱耀光对比条件下,COCTS、CZI、VIIRS均能有效识别此次东沙岛溢油,且COCTS对溢油的识别能力不弱于VIIRS数据;CZI不仅能识别此次溢油,还能区分此次溢油形成的海面油膜与溢油乳化物,从而提供更多的判定信息;CZI数据中,不同溢油污染类型的光谱信号离散度大于清洁海水平均噪声,展现了溢油量估算的潜力。HY-1C星光学载荷展现了优良的辐射分辨率、高信噪比等性能,随着HY-1D星的发射,双星组网观测还能提供更佳的时相分辨率数据,未来会在海洋溢油的实时、定量、精细化观测中提供丰富的数据支撑。     

国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁提取研究

基于桥梁与水体的空间关系,结合卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出一种有效提取国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁目标的方法.利用国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像数据进行桥梁目标提取试验.结果表明,该方法能快速、准确、有效地提取“环境一号”卫星影像中的桥梁目标,具有一定的应用价值.     

Automated Approach for Extraction of Oil Spill from SAR Imagery

Oil spill pollution is a major environmental concern since it has most dangerous and hazardous effects on marine environment. Periodic monitoring by detecting oil spills along with its movement, helps in efficient clean-up and recovery operations. Over the past few years, Synthetic Aperture Radar (SAR) based remote sensing has received considerable attention for monitoring and detecting oil spill due to its unique capabilities to provide wide-area observation in all weather conditions. However, the interpretation of marine SAR imagery is often ambiguous, since it is difficult to separate oil spill from look-alike features. The objective behind our study was to extract probable oil spill candidates automatically from SAR imageries containing oil spill incidences, where new methods based on over-segmentation and amalgamate approach is used for this purpose. The methodology is all about over segmenting the entire image based on its statistics and amalgamating relevant segments at later point of time to represent actual dark features as probable oil spill candidates. Under the dependency on SAR imageries alone, the approach does not take care of the separation of look-alike features which can be addressed subsequently by the consideration of associated synchronous external data resources such as optical data, wind and ocean parameters (Zhao et al. in Opt Express 22(11):13755–13772, 2014; Espedal and Wahl in Int J Remote Sens 20(1):49–65, 1999). The approach is carried out on a set of RISAT-1 imagery containing oil spill incidences and the extracted oil spill areas are in well agreement with the visually interpreted output with kappa coefficient greater than 0.70 and overall classification accuracy greater than 80%.     

High spatial resolution image object classification for terrestrial oil spill contamination mapping in West Siberia

This work is a part of the OSCaR pilot study (Oil Spill Contamination mapping in Russia). A synergetic concept for an object based and multi temporal mapping and classification system for terrestrial oil spill pollution using a test area in West Siberia is presented. An object oriented image classification system is created to map contaminated soils, vegetation and changes in the oil exploration well infrastructure in high resolution data. Due to the limited spectral resolution of Quickbird data context information and image object structure are used as additional features building a structural object knowledge base for the area. The distance of potentially polluted areas to industrial land use and infrastructure objects is utilized to classify crude oil contaminated surfaces. Additionally the potential of Landsat data for dating of oil spill events using change indicators is tested with multi temporal Landsat data from 1987, 1995 and 2001. OSCaR defined three sub-projects: (1) high resolution mapping of crude oil contaminated surfaces, (2) mapping of industrial infrastructure change, (3) dating of oil spill events using multi temporal Landsat data. Validation of the contamination mapping results has been done with field data from Russian experts provided by the Yugra State University in Khanty-Mansiyskiy. The developed image object structure classification system has shown good results for the severely polluted areas with good overall classification accuracy. However it has also revealed the need for direct mapping of hydrocarbon substances. Oil spill event dating with Landsat data was very much limited by the low spatial resolution of Landsat TM 5 data, small scale character of oil spilled surfaces and limited information about oil spill dates.     

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.     

基于多特征的SAR影像溢油暗斑提取

由于星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)溢油影像包含大量斑点噪声,仅依靠传统模糊聚类方法不能有效提取出其溢油区域。针对SAR图像存在的斑点噪声问题,本文提出了一种结合多特征与改进模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)的溢油暗斑提取方法。该方法首先提取影像的多个特征,以便更加充分地反映影像信息;然后同时考虑像素与其邻域的强度和空间位置关系,以此来构造模糊加权因子,进而定义目标函数;最后通过迭代最小化目标函数,获得最佳溢油暗斑提取结果。文中对真实的SAR溢油影像进行了溢油暗斑提取实验,并分别与利用单一特征和加入邻域关系的模糊聚类方法得到的提取结果进行对比分析,实验结果证明了本文方法的有效性。     

SAR图像不同油膜特征的最佳分割方法选择

SAR图像溢油分割是SAR溢油监测中一个重要环节。文中选取4种不同形状、尺寸和对比度的SAR油膜数据,分别采用双峰阈值分割法、最大熵分割法、区域生长法、分水岭算法、图割法、水平集方法等6种方法进行溢油信息提取,探讨适合于不同油膜特征的最佳提取方法。结合现有尺度分割标准,提出一种SAR图像溢油信息评价指数——有效分割指数(Effective Segmentation Index,ESI),对不同分割方法得到的溢油提取结果进行定量评价,得出了不同特征油膜所适合的最佳分割方法。     

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。     

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。     

基于逻辑回归CA模型的溢油模拟与预测

结合逻辑回归方法和元胞自动机模型构建了逻辑回归CA模型,模型中的逻辑回归方法能够很方便地获取影响因子的权重,再设置起止条件等,便可以模拟出溢油的动态变化情况。把模型应用到Deep Spill项目的溢油模拟实验中,结果表明,从模型结果的形态看,模拟结果与检验结果吻合程度较高,能够很好地模拟出溢油扩散与漂移等重要的溢油特性。从统计分析中可知,模拟结果的总精度可达96.8%,Kappa系数达到0.834。     

基于SAR图像的海洋溢油分割方法研究

目前,海洋溢油污染在发生频率、分布范围以及所带来的危害程度上均居海洋污染首位。它对沿海城市生态、环境、经济的可持续发展造成严重破坏,因此越来越受到全社会的广泛关注。从众多海洋溢油分割方法中选取边缘检测算子和种子填充算法对SAR图像进行分割。首先运用欧空局的BEST软件进行数据转换以及图像预处理,然后使用ENVI软件对图像进行滤波处理。再用ERDAS软件进行灰度均衡和分割算法的实施,并针对算法的一些缺陷,进一步加入纹理分析使图像中的油膜与类油膜以及海水与海浪等更好的区分开。最后对不同的图像效果进行总结和比较。     

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。