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基于星载SAR图像纹理分析的海洋溢油监测.rar

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    编号:20180915222316220    类型:共享资源    大小:21.01MB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    基于 SAR 图像 纹理 分析 海洋 溢油 监测
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    山东科技大学本科毕业设计(论文)I摘 要溢油是严重影响海洋生态环境的污染之一,越来越受到国家和公众的关注。 当发生溢油事件时,如果能够在最短的时间内检测到溢油发生的位置,快速反应,采取有效措施,尽量减少油污对海洋的不良影响。石油泄漏的发生是不可预测的,所以有必要全天监测海洋表面。合成孔径雷达(SAR )具有全天时,全天候,覆盖面积大,快速获取和实时性的特点。 利用 SAR 遥感技术可以及时,准确,全面地监测海洋石油泄漏污染,是溢油监测方面最为有效的手段, ,目前的 SAR 图像已被广泛应用于溢油监测。本文是利用 ENVISAT-1 卫星的 ASAR 数据,采用纹理特征分析的方法,利用灰度共生矩阵对纹理特征信息提取,从而实现溢油的监测。论文研究采用的基于星载 SAR 图像纹理分析的方法,对于大范围海面溢油灾害的监测具有重要意义和应用价值。论文主要完成的工作有:1、在图像斑点滤波过程中,本文就 ENVI 提供的能用于雷达数据处理的所有滤波方法均做了不同计算窗口试验,并采用了平滑指数 SI 作为判定标准。2、为辨识图像中性质不易辨别的暗色区域,本文引进了纹理,利用灰度共生矩阵中定义的 8 个特征向量,对溢油,海水,非油膜做了纹理分析。3、分类过程中,采用了监督分类中的最小距离法,最大似然法和SVM 法,结合图像目视效果,得出了 SVM 是适合溢油监测的有效分类方法。山东科技大学本科毕业设计(论文)II关键词:星载 SAR;纹理特征;支持向量机;溢油监测。山东科技大学本科毕业设计(论文)IIIABSTRACTOil spill is one of the pollutions which can bring serious impacts to the marine eco-environment, and attracts the attention of countries and the Public. When oil spill accident occurs, it is necessary to determine the location of spill in order to make a quick response and minimize the negative impact of the accident. Since oil spill is unpredictable, monitoring technique should operate in all weather conditions. synthetic aperture radar is the most applicable spaceborne sensor for operational oil spill detection, mainly because of its all-weather, all-day detection capability, wide coverage and so on.In this paper, we use the ASAR data of ENVISAT-1 satellite, and use the method of texture feature analysis to extract the texture feature information by using the gray level co-occurrence matrix to realize the monitoring of oil spill. The method of texture analysis based on spaceborne SAR image is of great significance and application value for the monitoring of large scale sea oil spill.The main work of the paper is:1. In the process of image spot filtering, this paper makes a different calculation window test on all the filtering methods provided by ENVI for radar data processing, and uses the smoothing index SI as the criterion.2. In order to identify the dark area which is difficult to distinguish in the image, the texture is introduced in this paper. The texture of the oil spill, seawater and non - oil film is analyzed by using the eight eigenvectors defined in the gray level co - occurrence matrix.3. In the process of classification, the minimum distance method, maximum likelihood method and SVM method in supervised classification are adopted, 山东科技大学本科毕业设计(论文)IVand SVM is an effective classification method for oil spill monitoring.Key Words: Spaceborne synthetic aperture radar; Texture Characteristic; Support Vector Machine (SVM); Oil spill monitoring.山东科技大学本科毕业设计(论文)V目 录1 绪论 ...........................................................................................................................................11.1 研究背景 ...........................................................................................................11.2 研究目的及意义 ..............................................................................................41.3 研究现状 ...........................................................................................................51.4 研究的主要内容 ...............................................................................................61.5 研究的主要方法及路线 ...................................................................................82.研究基础 ................................................................................................................................102.1 SAR 工作原理及监测溢油机理 ....................................................................102.2 遥感图像分类原理与方法 .............................................................................112.3 实验数据介绍 .................................................................................................133 溢油 SAR 图像预处理与解译 ..................................................................................163.1 辐射校正 ........................................................................................................163.2 几何校正 .........................................................................................................173.3 斑点滤波 ........................................................................................................203.4 初步目视解译 ................................................................................................254 溢油 SAR 图像纹理特征提取与分析 ..................................................................274.1 纹理特征概述 .................................................................................................274.2 灰度共生矩阵 ................................................................................................284.3 纹理特征提取与方法研究 .............................................................................315 结合纹理特征的溢油 SAR 分类 ............................................................................395.1 基于最小距离法的溢油 SAR 分类 ...............................................................405.2 基于最大似然法的溢油 SAR 分类 ...............................................................415.3 基于 SVM 的溢油 SAR 分类 ........................................................................425.4 分类结果评价与分析 ....................................................................................456 结论与展望 ..........................................................................................................................516.1 结论 ................................................................................................................516.2 应用展望 ........................................................................................................52山东科技大学本科毕业设计(论文)VI参考文献 ....................................................................................................................................53致谢 ...............................................................................................................................................55附录 ...............................................................................................................................................56山东科技大学本科毕业设计(论文)11 绪论1.1 研究背景随着石油资源的不断开发利用,海水油污染问题越来越严重,在各种海洋污染中,石油污染无论在发生频率、分布广度,还是在危害程度上均居首位,己对人们的生产生活造成严重危害。 海洋污染科学研究组(GESAMP)的调查和评估显示,石油是海洋环境中最常见的污染物之一[1]。石油和石油产品对海洋和沿海水域的污染已经引起世界各国政府的关注。 特别是在发达国家,政府投入了大量资金,建立了常设检测系统,专属经济区和沿海水域的检验和管理。随着海上石油工业和运输业的极大发展,船舶的数量和吨位越来越大,船舶进出港口次数日渐增加,船舶发生溢油事故的几率也随之增加。例如,1989 年 3 月,美国 “埃克森· 瓦尔迪兹号”油轮搁浅,导致 3 万多吨石油溢出,造成严重的海洋污染,约 4000 头海獭死亡,近 30 万只海鸟死亡,据估计生态环境的恢复大概要 20 年以上,造成经济损失约 80 亿美元。2007 年 12 月,在韩国西部海域一艘韩国拖船与中国香港的“Hebei Spirit”号相撞,泄漏了约 1 万吨原油,污染了韩国大面积海域,成为韩国历史上最严吨的溢油污染事件。海洋溢油的另一主要原因是海上石油开采钻井平台的溢油事故。由于经济发展的需要,世界各国对石油的需求也越来越大,海上石油开采发展迅速,随之而来的,海上钻井平台的溢油事故也越来越多,引发巨大的海洋环境灾害 [2]。例如,2009 年 11 月,澳大利“Montara”钻井平台爆炸,造成数百万公升原油流入大海,受污染的海域达到 2.5 万平方公里,油污甚至从澳大利亚漂到了印度尼西亚的阿什莫岛附近。2010 年 4 月,墨西哥湾的“深水地平线” 钻井平台爆炸,造成重大溢油事故,污染海面积达到 9900 平方公里,这是美国有史以来最严重的溢山东科技大学本科毕业设计(论文)2油事件。诸如此类的重大溢油污染事件还有很多,都对环境造成了巨大的破坏,在此就不一一列举了。溢油事故的频繁发生,油污对沿海城市生态,环境,经济产生的负面影响,使海洋石油污染事故引起公众与国家的重视。为将溢油事故带来的污染程度降到最低,世界各地的海事国家都积极参与溢油有关的监测研究。目前,我国海上的石油运输量仅次于美国和日本,居世界第三位,海上溢油事故正在上升,面临的海上防油污形式日趋严峻。因此,解决石油泄漏问题迫切需要。 当石油泄漏发生时,首次掌握溢油信息,如漂移方向,扩散速度,对清污船在合适位置设置围油栏,清除油污,减少对海洋 ,对生态的重要影响。之后,对溢油范围和面积的估算也在法律上为事故各方划分责任,解决经济纠纷,提供必要依据。 因此,监测溢油是必要的,每个国家都在寻求更好的监测溢油方法。目前监测海面溢油主要是用遥感。根据监测平台的不同,遥感监测溢油主要分三种:航天,航空和地面,这里讲的地面遥感主要是指航海雷达。在卫星遥感监测中,主要有光学遥感和微波遥感两种,它们成像机理上有本质的不同,所以在图像处理及分析上,也存在巨大差异。光学卫星遥感现在使用的比较普遍,其图像处理技术已经走向成熟,并且规模化。但因其成像机制问题,依赖太阳辐射,工作的波段波长穿透性有限,有着自身无法跨越的局限,在多云多雾,恶劣天气下获得的数据能用性不高。当海面发生船舶溢油事故时,天气条件多不好,所以尽管光学卫星获得的图像有色彩鲜艳,易于辨识地物等优点,仍不能满足溢油监测全天时全天候的要求。微波遥感包含两种,主动遥感和被动遥感,目前能用于溢油监测的有效方法是主动遥感,即雷达遥感,雷达传感器工作不依赖于太阳辐射,它主动向地物发射雷达波束,接收地物反射回波而成像,因而不论白山东科技大学本科毕业设计(论文)3天黑夜都可以工作;工作所在的微波波段具有强穿透性,能够穿透云雾, 克服了光学传感器所不能突破的受制于天气状况的难题,真正的做到了对海上溢油事故全天时,全天候的动态监测。随着越来越多的民用雷达卫星的升空,星载 SAR 数据的获取更为方便,选择性更为宽广,加上其独特的优势,越来越成为监测溢油事故不可或缺的力量,是海上溢油监测的重要手段 [3]。随着越来越多雷达卫星的发射,目前可利用的正在运行的雷达卫星平台有很多,如:德国 TerraSAR-X,日本的 ALOS 卫星,意大利 COSMO-skymed 系统,欧空局的 ERS-2 和 ENVISAIT-1,加拿大 RSI 的RADARSAT-1,RADARSAT-2 等,用来监测溢油的星载 SAR 平台主要有ERS-2,ENVISAT-1,RADARSAT-1 和 RADARSAT-2。多年来,科研工作者在监测溢油的领域中做了大量的工作。国家海洋局第一海洋所早在 1980 年就在大连湾首先开展了海面溢油的航空遥感试验研究,分别获取了不同油种在可见光!红外以及微波波段范围内的地物光谱数据,为遥感探测海上油污积累了宝贵资料 [4]。在利用星载 SAR 监测溢油方面,国外学者 T.Bern 等人首先利用 ERS-1 SAR 数据对海洋溢油进行了试验研究 [5]。HeidiA.Hovland 等人利用 ERS-1 SAR 数据对北海、波罗的海海域的溢油进行了监测并开展了溢油的半自动监测研究 [6]。P.Pavlakis 等人利用 ERSSAR 数据对地中海沿岸的溢油污染进行了监测 Error! Reference source not found.。我国中科院电子所薛浩洁等利用小波变换进行了溢油区域分割方法的研究 [7]。中科院电子所黄晓霞等利用SAR 进行了相关的海洋油气遥感综合探测研究 [9]。现在航天业处于高速发展的阶段中,空中可供使用的雷达卫星逐渐增多,卫星遥感数据的获取也更加便捷。当溢油事故发生时,利用卫星数据对其监测的反应时间也越来越短,因此基于多平台下的星载 SAR 溢油监测,对溢油工作的指导会更山东科技大学本科毕业设计(论文)4加有效。1.2 研究目的及意义溢油是严重影响海洋生态环境的污染之一,越来越受到国家与公众的关注。当溢油事故发生时,如果能在最短时间内监测到溢油发生的位置,快速反应,采取有效措施,最大程度减少油污对海洋的不良影响。溢油事故的发生是不能预测的,因此,全天时全天候对海洋表面进行动态监测成为必需。SAR 具有全天时、全天候的工作能力,它的穿透能力强,可以穿云透雾,侧视方式一次成像面积大、成本低等优点,这是任何其它监视工具所不能比拟的。SAR 图像之所以能监测溢油,是因为海洋毛细波可以反射雷达波,产生一种叫做海面杂波的“亮” 图像,而海面油层可以压抑毛细波。因此在有油层的地方会由于缺少杂波而呈现 “暗区 ”。在 SAR 图像上,溢油区域呈现暗色。但是雷达反射回波与很多因素有关,在 SAR 图像上并不只有溢油才会产生“ 暗区 ”,背风区、波浪阴影、平静海面也会在图像上产生“暗区”的效果,SAR 在岛屿密集海域、河口及冰面等易产生干扰信息的区域,探测效果也会受到相当的影响,这些都使 SAR 溢油探测带来了不确定性,也再次证明,单纯依靠灰度辨别溢油是不准确的。在 SAR 图像监测溢油中引入纹理,通过油膜与假目标有不同的纹理信息这一特点来区分暗色区域辨别溢油,不仅能够帮助我们提高溢油辨识精度,还能帮助我们了解溢油的变化规律,通过纹理窥探到油膜扩散的方向,这对实际工作中清污船架设围油栏,清理油污具有指导意义 [3]。 本文的研究目的是利用 ENVISAT-1 卫星的 ASAR 数据,采用纹理分析的方法,利用灰度共生矩阵对纹理信息的提取,从而实现溢油的监测。论文研究采用的基于星载 SAR 图像纹理分析的方法,对于大范围海面溢
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