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GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究

海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。     

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-...     

基于SERD与SPAN的全极化SAR数据海岸线分类

基于Wishart分类器的全极化SAR图像H/α分类方法应用于海岸线分类,可区分不同海岸线类型。在聚类过程中,传统H/α-Wishart方法时常将各类聚类中心对应的散射机理混淆,使得同为单次面散射的淤泥质与砂质海岸线类别难以区分。针对此问题,提出了改进型的辅助分层分类方法。算法运用单次反射特征值相对差异度与极化总功率系数构成的二维特征空间,结合支持向量机得到最优分界判据,以分离初始分类结果中混淆的淤泥质与砂质海岸线。实验表明,改进方法能够有效区分淤泥质与砂质岸线,分类混淆矩阵对应kappa系数由0.794提升至0.853,分类识别率得到显著提高。     

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%。     

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。     

结合极化分解特征的SVM溢油检测研究

Marine oil spills have caused major threats to marine environment over the past few years.The early detection of the oil spill is of great significance for the prevention and control of marine disasters.At present,remote sensing is one of the major approaches for monitoring the oil spill.Full polarization synthetic aperture radarc SAR data are employed to extract polarization decomposition parameters including entropy(H) and reflection entropy(A).The characteristic spectrum of the entropy and reflection entropy combination has analyzed and the polarization characteristic spectrum of the oil spill has developed to support remote sensing of the oil spill.The findings show that the information extracted from(1–A)×(1–H) and(1–H)×A parameters is relatively evident effects.The results of extraction of the oil spill information based on H×A parameter are relatively not good.The combination of the two has something to do with H and A values.In general,when H0.7,A value is relatively small.Here,the extraction of the oil spill information using(1–A)×(1–H) and(1–H)×A parameters obtains evident effects.Whichever combined parameter is adopted,oil well data would cause certain false alarm to the extraction of the oil spill information.In particular the false alarm of the extracted oil spill information based on(1–A)×(1–H) is relatively high,while the false alarm based on(1–A)×H and(1–H)×A parameters is relatively small,but an image noise is relatively big.The oil spill detection employing polarization characteristic spectrum support vector machine can effectively identify the oil spill information with more accuracy than that of the detection method based on single polarization feature.     

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。     

基于特征选取及广义傅立叶分形的SAR图像海洋溢油检测算法

针对海上溢油SAR图像中油膜与类油膜的识别问题,提出了一种结合傅立叶分形与特征提取的检测算法。由于分形特征可以具有无穷多的细节,并在不同的研究尺度存在自仿射特性。这与油膜及类油膜表面的几何形貌特征非常吻合。该算法通过计算样本的傅立叶分形特征,组成油膜与类油膜的特征空间。然后,应用基于差分进化的特征选取方法将利于分类的重要特征值筛选出来。再利用重要特征值对原有样本进行分类。实验表明,经特征选取的分形特征向量能够以100%的准确率将两类样本区分开。该算法在选取重要特征的同时实现了对高维特征空间降维的目的,该思想可以应用于其他的基于高维特征的识别系统中,具有普遍的适用性。     

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。     

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.     

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。     

基于改进Faster R-CNN模型的SAR图像溢油检测方法

SAR（synthetic aperture radar）图像溢油暗斑准确识别对海上溢油应急工作具有重要的意义。为减少SAR图像特征提取、特征选择过程中人为因素对溢油检测精度的影响,本文将Faster R-CNN卷积神经网络模型引入SAR图像溢油检测并进行了改进。针对溢油暗斑形状多样及SAR图像背景复杂的特点,选用结构一致且实用性强的VGG16卷积网络获取图像特征,并使用软化非极大值抑制算法（Soft-NMS）进行优化。同时基于相同的数据集,提取常用的SAR图像几何特征、灰度特征和纹理特征,构建反向传播（backpropagation,BP）人工神经网络溢油检测方法并与Faster R-CNN方法进行对比。实验结果表明,基于改进Faster-RCNN模型的溢油检测方法溢油检测率达到0.78,且溢油检测虚警率低于0.25,相比BP人工神经网络溢油检测方法样本识别率、溢油检测率分别提高了4%和5%,溢油虚警率降低了5%。     

基于GLCM的SAR溢油纹理特征分析

溢油对海洋生态环境造成巨大的危害,溢油遥感监测已成为海洋遥感监测的主要内容,但由于在SAR图像上溢油的表现和其它海洋现象类似,难以区分油膜与类油膜,给遥感监测带来困难。本文以Envisat-ASAR为数据源,选择南海为例,采用GLCM方法对溢油的SAR纹理进行分析,计算海水与溢油的GLCM特征值,结果表明:采用变化、均值等特征对溢油的SAR纹理有很好的表现,从而为溢油信息的提取提供基础。     

溢油SAR图像分类中的纹理特征选择

针对海洋SAR图像的特点,采用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法,提出适用于海洋溢油SAR图像分类的纹理特征量。并讨论了纹理特征量的筛选和纹理窗口大小的确定等问题。最后采用人工神经网络方法验证了SAR图象分类效果。     

基于极化参数的SVM海上溢油识别

溢油对海洋环境造成的危害越来越大,及早发现对于减灾防灾具有重要意义。目前,运用极化SAR进行溢油探测已成为遥感监测的一个重要方面,本文基于SIR-C数据,开展极化SAR的溢油监测,提取极化参数熵H,散射角α和反熵A,运用SVM监督分类方法,进行溢油信息提取。结果表明,基于SVM的分类精度要强于基于H-α分类的分类结果。     

基于HAC的溢油SAR图像分割算法

图像分割是SAR溢油检测中的关键步骤,但由于SAR影像中存在斑点噪声,使得一般的图像分割算法难以收到理想的效果,严重影响溢油检测的精度.发展一种基于凝聚层次聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC)的溢油SAR图像分割算法.该算法利用多尺度分割的思想,能够有效保持SAR影像中溢油斑块的形状特征,并能减少细碎斑块的产生.利用2010年墨西哥湾的Envisat ASAR影像开展了溢油SAR图像分割实验,并将该算法和Canny边缘检测、OTSU阈值分割、FCM分割、水平集分割等方法进行了对比.结果显示,HAC方法可以有效减少细碎斑块的产生,有助于提高SAR溢油检测的精度.     

基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法

为提高海上溢油轮廓SAR提取精度,验证了FCM(Fuzzy C-Means Algorithm)与DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution)模型结合的方法提取SAR溢油信息的有效性;鉴于其无法避免细小噪音的影响以及薄油膜提取效果不好的问题,提出了阈值和DRLSE模型结合的溢油信息提取方法,通过阈值构建溢油区域初始轮廓,克服了图像细小噪声对溢油提取的影响,更有利于提取薄油膜信息,溢油提取精度优于H/A/alpha-Wishart非监督分类方法和FCM与DRLSE模型结合的方法。     

基于显著性分析的SAR溢油图像中暗斑区域检测方法研究

为了提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中海上溢油的检测精度,设计了一种图像显著性和均值偏移分割相结合的暗斑检测方法,验证了该方法在SAR溢油图像暗斑识别中的有效性,为溢油区域的准确检测奠定了基础.针对SAR溢油图像中暗斑区域在人类视觉中属于感兴趣区域的特性,利用图像显著性检...