[发明专利]基于油、水光谱特征差异的航空高光谱遥感自动识别海表溢油的方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种基于油、水光谱特征差异的航空高光谱遥感自动识别海表溢油的方法。

背景技术

随着全球工业化进程的快速推进，人类社会对石油的需求量与日俱增，其开采规模迅速扩大，海上油井数量和海上石油运输量急剧增加。由海上作业、运输和设备等原因造成的海面溢油事件也在不断增加，这加剧了海洋石油污染，进而危害了海洋生物的生存环境，严重威胁着海洋生态环境和渔业资源。相比船测，利用遥感手段监测溢油信息具有实时、全面、低成本优势，能有效地指导清理、评估工作，降低溢油对海洋生态环境的破坏。因此，研究溢油遥感监测机理和技术对海洋生态环境保护具有重要意义。

张永宁^[1]在黄海洁净海域选用重柴油、轻柴油、润滑油、煤油、中东原油和大庆原油进行了油膜光谱实验。通过对实验数据的细致分析，为TM影像的遥感解译提供了波段特征。赵冬至^[2]通过油膜光谱实验，分析了原油、柴油及润滑油的反射率峰值位置及反射率峰值随厚度的变化情况，并将其应用于卫星遥感溢油监测。陆应诚^[3]使用辽东湾海水样本与辽河油田原油，在400-2500nm波段范围内对多种厚度的油膜光谱特性进行测量。结果表明，在400-1150nm波段范围内，油膜光谱反射率与厚度呈很强的幂函数负相关关系。这些都是对溢油监测基础的研究，在卫星遥感上也进行了应用，但未在航空遥感方面开展研究。

通过对此类文献的分析总结可知，当前绝大多数提取算法都针对已知有溢油分布的影像，未实现有效的自动化提取。目前，光学影像的溢油信息提取方法主要分为以下两类：

1．基于统计的图像处理方法

此类方法主要分两种。

a．统计分类法

基于统计分类的方法有可分为两个类别，一种为非监督分类，不需要先验样本，但分类后需要人工判定类别，确定是否为溢油。如Sanchez^[4]采用ISODATA聚类提取油膜信息。另一种为监督分类，主要有如下几个步骤：提取训练样本，选择分类判据，确定判别准则。样本提取的主要方法有：目视解译^[5]、Dancing Pixel^[6]、光谱曲线库等。分类判据主要采用光谱角匹配^[5,6,7]，判别准则采用最大似然法^[5]、BP、GANN^[8]等。

b．纹理识别法

计算纹理特征，结合阈值分割提取油膜信息^[9,10]。这类提取方法主要应用于单波段影像或作为辅助方法用于多波段影像的油膜信息提取。

基于统计法的溢油监测需要符合以下条件：影像中各类别光谱差异较明显，溢油区与周边水体边界较窄。而大多数遥感影像中，较难使用单一或少数离散光谱代表不同水体信息，如存在耀斑、水体光谱连续变化等，因此，该方法局限性较大。

2．彩色合成法

对各波段进行直方图拉伸、组合运算、主成分分析^[11-14]，使油、水差异最大化，最终将差异最大的三个结果进行彩色合成，目视判别油膜分布，或人工确定阈值进行分割。

基于光谱特征差异的海表溢油遥感监测方法目前较少，而且尚未形成成熟的自动监测方法。而本专利通过相关的前期研究，针对油、水光谱差异特征（幅值、谱型），提出了一种基于油、水光谱特征差异的航空高光谱遥感自动识别海表溢油的方法。

参考文献：

[1]张永宁,丁倩,李栖筠.海上溢油污染遥感监测的研究.大连海事大学学报.1999.25(3).1-5

[2]赵冬至,丛丕福.油膜波谱特征分析与遥感监测溢油.遥感技术与应用.2000.15(3).160-164.

[3]陆应诚,田庆久,王晶晶等.海面油膜光谱响应实验研究.科学通报.2008.53(9).1085-1088.

[4]Sanchez G.,Roper W.E.,Gomez R..Detection and monitoring of oil spills using hyperspectral imagery.Proc.of SPIE.2003.5097.233-240

[5]Salem F.,Kafatos M..Hyperspectral Image Analysis for Oil Spill Mitigation,http://www.crisp.nus.edu.sg.