SAR及MODIS數(shù)據(jù)海面溢油監(jiān)測方法研究.pdf

1、海洋溢油發(fā)生后，準確及時的監(jiān)測溢油對于海洋環(huán)境保護具有重要意義。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的高速發(fā)展，遙感已經(jīng)成為監(jiān)測溢油的最重要和最有效手段之一。本論文以海面溢油為研究對象，討論了利用SAR和MODIS監(jiān)測海面溢油的方法，重點在SAR圖像中溢油現(xiàn)象識別、MODIS監(jiān)測海面油膜厚度、基于GIS的遙感溢油監(jiān)測系統(tǒng)和中國海溢油分布等方面進行研究。本文的主要研究結(jié)果歸納如下： 1.系統(tǒng)介紹了SAR圖像中識別溢油現(xiàn)象和疑似現(xiàn)象的全過程，主要包括圖

2、像預處理(輻射校正和斑點噪聲濾除)、圖像分割、特征提取、特征篩選和神經(jīng)網(wǎng)絡識別。 在SAR圖像預處理方面，比較了10種濾波方法，最后選擇了窗口為3×3的增強Lee濾波對SAR圖像進行濾除斑點噪聲的處理。在SAR圖像中油膜區(qū)域分割方面，將水平集方法與多尺度小波方法相結(jié)合，提高了計算效率，降低了算法的復雜度，同時對SAR圖像中油膜區(qū)域的模糊邊緣進行了有效監(jiān)測。 在識別溢油和疑似溢油方面，除灰度特征量外，引入圖像紋理特征參量，

3、并利用方差分析從計算的31個特征參量篩選出16個作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，建立了區(qū)別溢油現(xiàn)象和疑似溢油現(xiàn)象的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。研究結(jié)果表明，該模型識別精度達到83％，可以較好地識別溢油現(xiàn)象；紋理特征作為特征參量提高了溢油現(xiàn)象的識別精度；基于方差分析的特征參量篩選不僅簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，而且提高了模型的識別精度。 2.將模糊聚類方法FCM與圖像紋理分析相結(jié)合用于對250m分辨率的MODIS圖像中的溢油區(qū)域分割；將這種方法應用到2005年4月

4、3日發(fā)生在大連海域“阿提哥”事件的MODIS圖像中，較好的區(qū)分了溢油區(qū)域，并在此基礎上，利用多時相的MODIS數(shù)據(jù)計算了油膜的漂移，結(jié)果與風場和潮汐數(shù)據(jù)一致。 建立了一個簡單的海面油膜的光學模型，并在此基礎上對海面油膜的可見光波段的光學性質(zhì)進行了定性分析：油膜與海水的反差主要依賴于油膜對海水向上輻亮度的吸收，離水輻亮度差異在海水光譜反射峰的波段油水反差最大，隨著油膜厚度的增加，油膜的離水輻亮度減少。在傳感器接收的大氣頂輻亮度的圖

5、像中，油膜與海水的反差依賴于鏡面反射和下表面向上輻亮度傳輸?shù)钠胶猓寒旂R面反射的差異大于下表面向上輻亮度的差異時，油膜海水反差為正，反之為負?；诖?，根據(jù)兩次溢油事故的MODIS數(shù)據(jù)定性給出了油膜厚度的分布。 3.設計了基于WebGIS和衛(wèi)星數(shù)據(jù)的海面油污染監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)是一個融合了Apache web服務器、Oracle數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、Mapserver、PHP和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的網(wǎng)絡地理信息系統(tǒng)(WebGIS)，主要包括

6、環(huán)境信息收集模塊、溢油信息提取模塊和油膜擴散預測模塊。基于這個系統(tǒng)和2002～2005年的SAR數(shù)據(jù)對東中國海的溢油事件進行了統(tǒng)計分析，污染比較嚴重的四個海區(qū)包括：黃海中部，緯度范圍在32°～37°N；渤海海峽東部；長江口周圍海域；緯度范圍在28°～32°N的東海海域及臺灣海峽。溢油主要是由船舶非法排污引起的，分布在主要航線的海區(qū)，另外還包括漁船作業(yè)產(chǎn)生的油膜、河口排放的工業(yè)污染形成的油膜。 4.將WebGIS系統(tǒng)與FCM方法相