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。     

基于边缘分析的海面溢油检测

提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。