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基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于纹理分析和人工神经网络建立了用于区别SAR图像中溢油现象和疑似溢油现象的模型.引入图像处理中的纹理分析作为识别溢油现象的特征参量,并利用方差分析对计算的31个特征参量进行筛选作为神经网络的输入.结果表明,模型能够较好的识别溢油现象,测试样本集的总体精度为0.83;纹理特征作为特征参量以及基于方差分析的特征参量筛选提高了溢油现象的识别精度. 相似文献
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全极化SAR图像中溢油极化特征研究 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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采用RANS方法,结合SST k-ω湍流模型,对不同顺流向与横顺流向固有频率的比值(即固有频率比,fnx/fny)条件下低质量比圆柱体的双自由度涡激振动进行了二维数值模拟。圆柱体的质量比为2.6,雷诺数范围为2 500~18 750,相应的约化速度范围为2~15,包括了经典试验中出现的整个锁定范围。通过研究发现,固有频率比是影响振动特性的重要参数,随着固有频率比的增加,响应幅值逐渐降低且向更高的约化速度偏移;在低约化速度范围内,固有频率比对顺流向和横流向振动之间的相位差以及升力频率有较大影响,从而得到各种不同偏向的8字形轨迹;最后对不同固有频率比条件下的尾涡模式进行了讨论,给出了对应不同约化速度时的尾涡模式。 相似文献
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应用非结构化网格形式的MIKE 21水动力模型及溢油模块建立福宁湾海域海工工程施工期溢油扩散的数学模型,对在静风、全年主导风及不利风等3种不同风况条件下,一个潮周期内包括涨憩、落急、落憩、涨急等4个典型潮时分别发生100 t燃料油持续泄露30 min的事故溢油工况进行溢油扩散数值模拟.分析显示,事故溢油在福宁湾海域的扩散过程主要受潮流和风的影响.计算结果给出了事故溢油发生后24 h内的影响范围及0. 05 mg/dm3油浓度(一类或二类水质标准)溢油最快到达福宁湾内主要敏感目标的时间,为海洋环境影响评价和溢油事故应急措施的制定提供了科学依据. 相似文献
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本文基于水槽溢油观测实验,研究溢油乳化过程中表面散射特性的变化。利用全极化C波段微波散射计和矢量网络分析仪等测量设备对易发生乳化反应沥青含量小于3%的原油(A型油)、油田中开采出的新鲜原油(B型油)和经过脱水去杂质处理的工业原油(C型油)进行观测。文中详细分析了在C波段微波下乳化油膜与平静水面的后向散射差异,以及油膜乳化过程对后向散射的影响,结果显示在低风速、无浪的条件下(最大波高低于3mm),原油的乳化反应可通过表面粗糙度和自身介电常数的变化来调制雷达后向散射,并且这两种方式中表面粗糙度的影响占主导地位。对比B型和C型原油在乳化状态和未乳化状态下的表面后向散射,结果显示在各状态下B型油膜表面后向散射均大于C型油,且在VV、HH、HV/VH极化方式下两者后向散射平均差异分别为2.19 dB、2.63 dB、2.21 dB,在20%油膜含水率的乳化状态下差异较未乳化状态时小,平均差异分别为0.98 dB、1.49 dB、1.5 dB,结果表明不同类型油种间由于成分和油膜属性的不同会在一定程度上导致油膜表面粗糙度存在差异,影响油膜表面后向散射。 相似文献