海洋溢油的雷達(dá)檢測(cè)方法研究

海洋溢油的雷達(dá)檢測(cè)方法研究

1海洋溢油的檢測(cè)手段海洋溢出是引起海洋污染的主要因素之一。海洋溢油污染在放生頻率、分布范圍以及所帶來(lái)的危害程度上均居海洋污染首位。世界各國(guó)都非常重視對(duì)海洋溢油的檢測(cè)工作,并且投入了大量的人力、物力和財(cái)力對(duì)海洋溢油進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)估。航空遙感為海洋溢油的檢測(cè)提供了先進(jìn)的技術(shù)手段。已有人利用陸地資源衛(wèi)星Landsat的TM數(shù)據(jù)和NOAA氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)來(lái)提取海洋溢油,但是,溢油一般在天氣惡劣的情況下發(fā)生,這時(shí)就很難獲得清晰的TM圖像,而NOAA氣象衛(wèi)星的空間分辨率很低,所以對(duì)更高要求的災(zāi)害評(píng)估是不夠理想的。雷達(dá)是一種高分辨率的主動(dòng)式的遙感系統(tǒng)。目前,在溢油檢測(cè)方面應(yīng)用較為廣泛的雷達(dá)主要是合成孔徑雷達(dá)SAR(SAR,SyntheticApertureRadar)。合成孔徑雷達(dá)是利用微波主動(dòng)式遙感原理,且有全天候、全天時(shí)、穿透力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),因而成為當(dāng)今海洋溢油檢測(cè)的主要手段。所以,合成孔徑雷達(dá)是檢測(cè)海上溢油的最好工具。因此利用ENVISAT-1的ASAR圖像來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋溢油的半自動(dòng)提取。2sar圖像海上溢油提取方法2.1基于sar圖像的海洋溢油自動(dòng)提取算法試驗(yàn)本研究選取的實(shí)驗(yàn)區(qū)為是渤海附近海域,其空間范圍為東經(jīng)119°8′~119°22′,北緯38°44′~39°31′。由于該區(qū)域海域在2006年03月23日發(fā)生溢油事件,故采用EnviSat-1ASAR在2006年03月23日當(dāng)?shù)貢r(shí)間02點(diǎn)17分的影像作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)(圖1),探討基于SAR圖像的海洋溢油半自動(dòng)提取算法。EnviSat-1衛(wèi)星是歐空局對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星系列之一,于2002年03月01日發(fā)射升空。衛(wèi)星軌道高度為800km,過(guò)境周期為35d。ASAR是EnviSat-1上最重要的一個(gè)傳感器,其目的是用SAR進(jìn)行對(duì)地觀測(cè),提供有關(guān)海浪、海冰范圍及運(yùn)動(dòng)情況、陸地冰雪的分布范圍、地表地形及陸地表面特征、土壤濕度及濕地范圍等觀測(cè)信息。ASAR工作在C波段,可為每個(gè)軌道連續(xù)獲取30min圖像。它繼承了ERS21/2AMI中的成像模式和波模式,增強(qiáng)了在覆蓋度、入射角范圍、極化和工作模式上的功能。實(shí)驗(yàn)中,選擇了分辨率為30m、極化方式為HH/VV、觀測(cè)模式為AP/IS2。2.2sar圖像在石油污染區(qū)的分布在SAR的成像方式中,平行于運(yùn)行軌道的天線向下發(fā)射窄的雷達(dá)波束到地球表面,并根據(jù)回波的強(qiáng)度形成高分辨率圖像,而該回波強(qiáng)度有賴于探測(cè)表面的粗糙度和介電特性。當(dāng)海面上覆蓋著一層油膜時(shí),油膜降低了海水的表面張力,使海面風(fēng)不能在海表面產(chǎn)生足夠的毛細(xì)波及短重力波,從而使海面變得較為平滑,而這種較為平滑的海面降低了微波雷達(dá)射線在海面的后向散射,導(dǎo)致SAR圖像的灰度值降低,在石油污染區(qū)形成陰暗影的特征。由海面風(fēng)速是雷達(dá)探測(cè)油膜的主要環(huán)境因素之一。當(dāng)風(fēng)速過(guò)大時(shí),海面油膜就會(huì)被破壞,致使油膜與海水混合在一起,很難引起雷達(dá)的后向散射,SAR圖象不能產(chǎn)生暗色區(qū)域,很難對(duì)油膜進(jìn)行提取。風(fēng)速過(guò)小時(shí),低風(fēng)速區(qū)的雷達(dá)圖象也呈暗色,這也限制了對(duì)油膜的提取。2.3基于sar圖像的海洋溢油全自動(dòng)檢測(cè)算法流程鑒于SAR圖像油膜特性與普通遙感影像存在的差異,基于SAR圖像的海洋溢油半自動(dòng)檢測(cè)算法流程如圖2所示,主要包括:SAR圖像的濾波增強(qiáng)、圖像平滑、后向散數(shù)系數(shù)的計(jì)算、油-水的半自動(dòng)分割及溢油提取結(jié)果分析等。2.3.1涉作用所引起的噪聲經(jīng)過(guò)增強(qiáng)Lee濾波變換降低由于SAR發(fā)射的相干信號(hào)之間的干涉作用所引起的圖像相干斑點(diǎn)噪聲。增強(qiáng)Lee濾波模型如下:W(t)是權(quán)重函數(shù),C1和Cv分別是數(shù)據(jù)z(t)和噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù),Cmax是噪聲相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)的最大值。2.3.2象元/像素滑動(dòng)模型使用均值濾波進(jìn)一步的去除噪聲,并讓圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓、線條等變得清晰,容易識(shí)別。均值濾波的原理是用一個(gè)有奇數(shù)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口在圖像上滑動(dòng),將窗口中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像像素點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)的灰度值的平均值代替。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:其中,Ri,j為平滑處理后的象元灰度值;DNi,j為圖像的原始灰度值,n為圖像的大小。對(duì)于圖像的四個(gè)邊緣的像素點(diǎn),可以不處理;也可以用灰度值為“0”的像素點(diǎn)擴(kuò)展圖像的邊緣。2.3.3asarb數(shù)據(jù)的絕對(duì)定標(biāo)算法通過(guò)后向散射系數(shù)與遙感影像DN值的關(guān)系,計(jì)算得到ASAR圖像的后向散射系數(shù),并得到雷達(dá)圖像的后向散射系數(shù)曲線圖。ASAR的1B數(shù)據(jù),它所記錄的是DN值,在應(yīng)用中根據(jù)DN值與后向散射系數(shù)的關(guān)系,根據(jù)ASAR1B數(shù)據(jù)的絕對(duì)定標(biāo)公式,將它所記錄的DN值轉(zhuǎn)化成后向散射系數(shù),其計(jì)算公式如下:其中,為第i列第j行像元對(duì)應(yīng)的后向散射系數(shù),為第i列第j行像元的入射角,K為絕對(duì)定標(biāo)常數(shù),值為1130383.9,DNi,j為第i列第j行像元的圖象灰度值。2.3.4水體、膜的asa模型根據(jù)得到的后向散射系數(shù)曲線圖,利用單一閾值判斷法,實(shí)現(xiàn)油-水的自動(dòng)提取算法。單一閾值法實(shí)現(xiàn)油-水自動(dòng)分割,其提取模型為:THENTHEN該像元為水體<TTHEN該像元為油膜其中為ASAR圖像的后向散射系數(shù),T為閾值。應(yīng)用單一閾值法對(duì)油水進(jìn)行分割,最重要的就是閾值的選取和確定。根據(jù)得到的雷達(dá)后向散射系數(shù)影像的灰度直方圖來(lái)確定,一般選取灰度直方圖中兩峰之間的最小值做為判斷閾值。如圖6所示,選取T=-25.429為閾值對(duì)溢油進(jìn)行提取。2.3.5柵格數(shù)據(jù)面元面積利用油-水的自動(dòng)提取的結(jié)果計(jì)算得到溢油的面積。溢油面積是采用計(jì)算柵格數(shù)據(jù)面元面積的方法得到的,式(4)為其計(jì)算式,計(jì)算油污位置處的像元個(gè)數(shù)N,與每一像元所代表的實(shí)際面積s相乘便得到油污在這一時(shí)刻的擴(kuò)散面積S,其中,b為目標(biāo)區(qū)相對(duì)于原始圖像放大的倍數(shù)3遙感影像的預(yù)處理及對(duì)比對(duì)研究區(qū)的ENVISAT-1ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行以上處理,所得結(jié)果如圖3-圖7。圖3為經(jīng)過(guò)圖像特征增強(qiáng)得到的遙感影像,使得油膜與背景海水更加突出的表現(xiàn)出來(lái);圖4為經(jīng)過(guò)增強(qiáng)LEE濾波變換得到的遙感影像;圖5為應(yīng)用均值濾波變換得到的遙感影像;圖6為得到的雷達(dá)后向散射系數(shù)遙感影像的灰度直方圖;圖7為經(jīng)過(guò)單一閾值法得到的油水分割結(jié)果。結(jié)果表明,利用變換函數(shù)將原始影像灰度信息重新分配,增大反差從而突出了圖像細(xì)節(jié),使ASAR數(shù)據(jù)的特征得到增強(qiáng);通過(guò)增強(qiáng)Lee濾波和圖像平滑,很好的去除了圖像的斑點(diǎn)噪聲,并使圖像的細(xì)節(jié)和邊界更好的表現(xiàn)出來(lái);經(jīng)過(guò)后向散射系數(shù)計(jì)算,得到后向散射系數(shù)曲線圖,經(jīng)判斷得到油-水自動(dòng)分割的閾值,從而較好的把溢油信息提取出來(lái),實(shí)現(xiàn)油水分割。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到試驗(yàn)區(qū)的溢油面積為19.03km2。4sar檢測(cè)溢油區(qū)域的優(yōu)勢(shì)利用雷達(dá)技術(shù)對(duì)海洋溢油進(jìn)行檢測(cè)無(wú)論是在理論上還實(shí)踐上都是可行的,ENVISAT-1在這方面展示了良好的應(yīng)用能力。將最終提取的溢油區(qū)域的圖像(如圖7)和原始的EN-VISAT-1的ASAR圖像相比較分析,在應(yīng)用雷達(dá)圖像后向散射系數(shù)的半自動(dòng)提取方法后,可以很好的將溢油區(qū)域提取出來(lái),并根據(jù)提取的溢油區(qū)域計(jì)算得到溢油區(qū)域的面積,從而可以進(jìn)一步的對(duì)