SAR海面溢油监测方法文档格式.docx

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摘要：

海洋溢油发生后，准确及时的监测溢油对于海洋环境保护具有重要意义。

随着卫星遥感技术的高速发展，遥感己经成为监测溢油的最重要和最有效手段之一。

本论文以海面溢油为研究对象，讨论了利用SAR采集数据监测海面溢油的方法，重点在SAR图像中溢油数据的处理、MODIS监测海面油膜厚度、基于GIS的遥感溢油监测系统和中国海溢油分布等方面进行研究。

关键词：

SAR、海面溢油监测、溢油数据的判别分析、GIS

1前言

1.1研究意义

海上石油污染是海洋污染中最严重的因素，也是最复杂的海洋污染问题之一。

石油污染进入海洋后对海洋环境的危害是多方面的。

从自然环境到野生动物，从自然资源到养殖资源等都会受到不同程度的危害，并且这种危害的周期冗长，修复过程复杂。

海洋石油污染有多种途径，既有天然来源如海底油气藏烃渗漏和沉积岩石的侵蚀，也有沿岸工业污水和生活废水的排放、海洋倾废，更有海上石油运输和生产所造成的石油泄漏。

其中以船舶溢油事故和汕井井喷事故对海洋环境造成的影响最为严重，主要因为这类事故多发生在近海海域和恶劣天气，短时间内排入大量石油烃，造成生态环境毁灭性的损害，严重影响周边区域的人民生活。

我国的海洋油污染问题由来已久，60年代即有发生，1973年在大连港就发生了由于船舶（“大庆36”）而造成了多达1400吨原油溢出的事故；

1978年改革开放以来，由于经济发展的需要，我国对石油的需求不断增加，尤其近年来油船数量和吨位不断增加，油轮进出港口次数日渐增多，船舶发生事故的几率也随之增加。

1973年到2003年，我国沿海及内河水域发生船舶溢油事故共2353起，平均3天半发生一起。

其中，溢油量50吨以上的重大溢油事故62起，平均每年两起，总溢油量34189吨，平均每起溢油量551吨。

海洋溢油发生后，能否准确及时的监测溢油对于海洋环境保护具有重要意义。

过去检测油膜主要依靠直接测量，一种方式是飞机或船只进入溢油发生区域，利用人眼直接判断海面油膜以及估计油膜的厚度；

另一种方式是利用浮标测量，如国际海洋系统公司的油膜采样浮标，将浮标投入油膜覆盖区域，利用浮标收集的溢油样品进一步测量分析。

直接测量方法的优点是获取的数据准确，虚警率低，但是也存在较多缺点，如检测覆盖面积小，判断主观等。

随着卫星遥感技术的高速发展，遥感己经成为监测溢油的最重要和最有效手段之一。

利用卫星数据不仅可以大面积监测海上溢油的面积、种类、厚度，及时引导海监船只和飞机进行执法监测，作为执法索赔依据，而且可以利用卫星连续遥感跟踪油污范围和溢油扩散方向，确定最佳溢油清除方法。

1.2我国遥感监测溢油的研究进展

国家海洋局第一海洋研究所于1980年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染积累了宝贵资料。

在油污种类的识别方面，徐恒振等人建立了海面溢油鉴别的Fuzzy相似优先比模式以及Euclid贴近度聚类分析模式；

曹守镜对风化石油烃红外光谱指纹的计算机检索方法进行了研究，能够快速、简便地检索出溢油污染源。

这些工作对海上油污的组成成分和理、化特性进行了深入的研究，为遥感探测提供了依据，而油污种类的准确判断对快速、有效地清除海上油污又有着重要的指导意义。

在SAR监测溢油方面，中科院电子所种劲松等利用小波变换进行了溢油区域分割方法的研究；

中科院电子所黄晓霞等利用SAR进行了相关的海洋油气藏遥感综合探测研究；

对于SAR从图像中溢油现象的识别研究较少。

1.3存在问题

综合前面的文献调研，在利用卫星数据监测海面溢油方面主要存在以下几个问题，本文将主要围绕解决这几个问题进行研究。

当前现有的基于SAR数据的溢油监测系统，对油膜的识别都是部分或者全部依靠人工解译，工作效率较低，而且虚警率较高。

随着卫星SAR投入业务化运行，SAR图像数目的急剧增加，同时我国领海广阔，拥有近300万平方公里的管辖海域，而且海洋溢油问题严重，传统的人工解译过程已经远远不能满足实际应用的需求。

当海量数据用于海面溢油监测时，为了进行及时有效的监测，迫切需要进一步开展自动识别溢油算法系统的研究。

另外，我国已经成功发射了合成孔径雷达卫星,海面溢油监测是其应用系统的一个重要方面，将在保护海面环境、维护海洋权益等方面发挥重要作用。

图1研究框架

在光学传感器监测溢油方面，红外传感器分辨率较低，而且只能用于监测较大溢油事故的厚油膜；

而可见光传感器的时间分辨率较低，从而降低了其检测溢油的能力。

在过去的检测红外或可见光图像中溢油的方法只是简单的图像处理方法，如图像拉伸和边缘检测。

这些方法需要操作者的主观判断，这制约了对油膜的自动检测，特别是在不了解溢油的光谱特性时。

MODIS作为中分辨率的多光谱传感器，可以每天提供两幅白天的地表辐射率和四幅热发射率图像，所以如何充分利用MODIS图像监测溢油，并进而能够给出溢油的厚度分布，是连续监测溢油事件并预测油膜的扩散和漂移的重要前提工作。

2SAR数据采集与监测原理

合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR），是一种全天候、全天时、高分辨率微波主动成像传感器。

工作在微波波段，因是主动传感器，即使在黑夜也能正常工作。

微波可以穿透云层，因而不受恶劣天气的影响。

与靠增加天线长度提高方位分辨率的真实孔径雷达不同，是一种高分辨率的脉冲一多普勒成像雷达：

通过对距离向发射的压缩的微波短脉冲获得较高的距离分辨率，同时方位向上利用散射信号的多普勒频移获得了较高的方位分辨率，从而获得高分辨率的SAR图像。

这种全天候、全天时和高分辨率的观测优势是可见光和红外传感器以及其它微波传感器所没有的。

SAR沿垂直于平台运动方向斜向卞进行观测，它接收来自地面或海面等目标的后向散射波，因此，SAR图像表现了被测地物目标对于电磁波的散射特性，与SAR系统参数和地域目标散射特性有关，其中包括：

雷达的工作模式、电磁波波长、频段、入射角、极化方式、地域表面的粗糙度、目标的散射结构及形状等。

对于海洋遥感来说，在一定的雷达参数和轨道条件下，海面粗糙度是影响雷达后向散射的主要因素，基于此利用SAR可以检测海面风、流、海浪、锋面、油膜、内波和水下地形等海洋现象。

2.1SAR工作原理

SAR观测目标的几何关系如图2所示。

天线指向一侧是为了避免回波产生左右二义性，平行于飞行轨迹的方向称为方位向，与之垂直时方向为距离向。

δx为方位分辨率，δy为距离分辨率；

r为卫星到探测点的距离，Δr为雷达发出的脉冲宽度，有Δr=cτ，其中c为电磁波的速度即光速，τ为雷达脉冲时间；

没θ为雷达波束与垂直方向之间的夹角，即入射角；

Ψ为雷达波束与卫星飞行方向之间的夹角，即方位角；

D为雷达电线孔径长度。

图2合成孔径雷达（SAR）观测目标的关系

图3表示垂直于飞行方向的距离向和平行于飞行方向的方位向平面上的几何关系。

图3距离向（a）和方位向（b）平面上的关系

图3中，H为雷达飞行髙度，d1为近端距离，d2为远端距离，θ为入射角。

天线指向方向的分辨率（斜距分辨率）δ由发射脉冲的持续时间τ决定：

距离向的地面分辨率δy为

从上式中可以看出，距离分辨率δy与入射角θ成反比。

入射角θ越小，距离分辨率δy越低，即在靠近飞行平台地面投影点的近端的地面距离向分辨率低于远端的地面距离向分辨率。

为了提高距离分辨率，必须侧视扫描，尽量保持一个较大的入射角。

图3中r为雷达到目标的距离。

真视孔径雷达的角分辨率θx由下式给出：

其中λ是雷达信号波长，D是真实天线的长度。

而真实孔径雷达的方位向分辨率由下式决定：

在真实孔径雷达机制下，为了得到高的方位向分辨率θx，L必须很长。

以ERS-2卫星为例，其星载雷达工作在C波段（λ=3cm）。

飞行高度H=782m，侧视角θ=23°

，侧视距离R=850km。

为了得到δx=30cm所的方位向分辨率，则需要853米长的天线。

目前的空间技术显然做不到这一点，所以当分辨率要求很高时，真实孔径雷达不能用于卫星轨道。

2.2SAR海面成像原理

雷达方程的基本形式是

其中Pτ是雷达的发射频率，PR是雷达的接受频率，Gr是天线传输能量的增益，σ是目标的雷达后向散射截面，Ag是天线的有效面积。

PTGT/4πr²

是在距离r上的电磁波功率密度，σ/4π是散射界面为σ的目标在雷达观测方向上的辐射强度，Ag/r²

是有效面积为Ag的雷达天线所对应的立体角。

天线接收电磁波的增益GR与天线的有效面积Ag的关系可以表示为：

其中λ为电磁波的波长，将其带入得到：

这是雷达方程的一般形式，则雷达后向散射截面σ可表示为

海洋这种分布目标的回波是由雷达分辩单元内的各种散射体产生的，为了方便起见，一般采用单位面积的雷达后向散射截面，即归一化雷达后向散射截面σ0表示，它的定义为：

式中A是雷达观测的面积，对应于雷达分辩单元内所包含的海洋表面的平均值。

由于σ0变化范围较大，我们经常用σ0（dB）表示标准化雷达后向散射截面，简称后向散射系数，即：

虽然SAR仅对引起Bragg散射的海表面波直接成像，但由于Bragg尺度的表面波空间分布易被较长重力波所调制，从而使SAR图像显示出引人注目的海洋观测能力。

Hasselmann将SAR对海面的成像可以归结为流体力学调制、倾斜调制和速度聚束调制三种基本调制机制。

2.3SAR海洋表面油膜探测机理

海洋油膜的存在引起海洋表面张力的变化，对产生Bragg散射的海面毛细波和短重力波起阻尼作用，同时导致海面粗糙度改变，从而使后向散射回波减少。

反映在SAR图像上，即油膜的图像亮度值低于周围海面特征的亮度值，表现为黑色斑块的特征

Alpers等通过背景海面的雷达后向散射系数σ0³

与油膜覆盖海面的后向散射系数σ0的比值来表示海面油膜对Bragg共振短波的阻尼：

由上式可以看出雷达后向散射系数的衰减，等于Bragg共振短波的海面波数谱的衰减，即海面油膜通过改变海面张力，进而降低海面波数谱来减少雷达后向散射系数。

3SAR采集图像数据的辨别与处理

除了海面油膜，其它一些海洋现象也表现为较低的灰度，从而对SAR图像上油污的判读造成影响。

当所获取影像上同时包含有与油污表现相似的成像特征时，如何准确地将油污快速、准确地区分出来即成为SAR数据处理的关键问题。

在SAR图像斑点噪声滤除方面，将对诸多的滤波方法进行比较，选取一种适合于含有溢油现象SAR图像的斑点噪声滤除方法。

在图像分割方面，将对检测模糊边缘非常有效的水平集方法应用到SAR图像中溢油区域的分割，但是由于这种方法计算复杂度较高，而且SAR图像数据量较大，所以将水平集方法与多尺度方法相结合，以期提高计算效率。

在溢油现象识别方面，将纹理分析的引入溢油识别过程中，计算纹理特征参量；

利用方差分析对提取的特征进行筛选，最后利用神经网络方法进行务类，识别溢油现象与疑似溢油现象。

3.1SAR图像数据预处理

3.1.1辐射校正

由于SAR是侧视雷达，图像中每行各个元素所对应的传感器目标距离、雷达入射角等参数不同，SAR图像常常会出现像素值分布不均匀的现象，即SAR平台近距端地面区域成像后的图像灰度值较大，而远距端地面区域成像后的图像灰度值较小，。

经过SAR图像辐射校正，可得到图像各像素的归一化雷达散射截面σ0值，此时整幅图像的明暗对比度虽有所调整，但是如果直接在此基础上对图像进行进一步的滤波、边缘检测及分割等齒像处理操作，效果并不理想，所以对图像进一步处理。

首先将图像分为M个条带，计算各条带的均值meanm及整幅图像均