基于遥感和GIS的海上溢油风险识别及区划研究
发布时间：2021-11-04 13:16
随着全球海洋开发和海洋经济贸易的迅猛发展,海洋溢油污染形势也日益严峻。近年来全球重大海上溢油事故频发,严峻的形势对我国溢油风险管理工作提出了新的挑战。但目前我国对海上溢油风险区划方面的研究不足,导致了溢油风险管理工作缺乏有效的技术支撑。当前遥感与地理信息系统技术（GIS）的发展为海上溢油风险识别和区划研究提供了新手段和新方法。本研究将自然灾害风险研究理论引入溢油风险管理领域,提出了海上溢油风险系统的三个要素,并提出了基于遥感和GIS技术对海上溢油风险进行遥感识别和风险区划的方法。（1）基于遥感技术研究了海上两类主要溢油风险源（船舶与石油平台）的快速识别和提取技术,研究其溢油源与概率风险模型。结果表明,基于Radarsat-2影像的船舶方位向模糊去除算法能够较好地去除方位向模糊造成的误判,进一步提高SAR影像船舶识别准确率。通过多时相SAR影像变化检测方法,能够有效判别海上石油平台,实现对海上静态溢油风险源的识别和提取。通过溢油风险源强评估模型,计算了不同风险源对区域溢油风险的贡献,编绘了溢油风险源强区划图。（2）利用GF-1、GF-2等中高分辨率遥感影像,研究变化周期较短的海上养殖区的...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院烟台海岸带研究所)山东省
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究海域范围Figure2.2Mapofstudyarea
(b) 2015年4月2日Radarsat-2卫星影像图 3.5 海上船舶遥感识别 Radarsat-2 校正影像Figure 3.5 Geometric correction of Radarsat-2 data for ship detecti 3.5（a）所示，Image1 影像覆盖范围为渤海及渤海海峡，该海湾的咽喉要塞，分布着长山水道和老铁山水道两条水路通航流密集，其成像特征较为典型。行 SAR 影像海上船舶目标检测实验分析前，需要对影像进行处理的基本步骤如下：，SAR 数据预处理。对获取的原始 Radarsat-2 影像进行几何粗强等基本预处理，已达到校正畸变，抑制系统噪声，提高影像，海陆分离。由于海陆成像差异，SAR 影像上陆地物标也会似的成像特征，特别是海洋上的岛屿、岛礁等目标会对船舶识
3.6 右为例，经过运算，在 Image1 中的研究区域 Region 1 中检测标：S1、S1’s、S1’n、S2、S2’s 、S3 和 S3’s。其中，亮斑目标真实船舶目标，用红色矩形标识；亮斑目标 S1’s、S1’n 分别为真 南北两侧的两个鬼影目标，S2’s 为真实船舶目标 S2 的南侧鬼影实船舶目标 S3 的南侧鬼影目标，图 3.6 右图中用绿色矩形标识，h，表明该鬼影目标位于真实船舶目标的南侧；下标 n 代表 north，标位于真实船舶目标的北侧。各相应真实船舶目标与其鬼影目标的约为192 ，其方位向偏移距离均约为 4150 米，鬼影目标亮斑面积实船舶目标。真实船舶目标 S1 的方位向模糊特征比较显著，影像的反射强度，其亮斑像元面积较大且亮度较强，位于其方位向两侧鬼影目标；真实船舶目标 S2 和 S3 像元和亮度均稍弱，各自在其南单侧鬼影目标。
【参考文献】：
期刊论文
[1]星载SAR影像上船舶方位向模糊去除算法[J]. 邴磊,邢前国,邹娜娜,李圳波,吴樊. 中国图象图形学报. 2016(07)
[2]多目标综合评价中四种确定权重方法的比较与分析[J]. 何超,李萌,李婷婷,彭雪,李婕,赵锦慧. 湖北大学学报(自然科学版). 2016(02)
[3]基于卫星遥感的海上碍航养殖调查方法[J]. 邴磊,刑前国,林勐,邹娜娜,李圳波,冯莉. 航海技术. 2015(06)
[4]基于层次分析-模糊综合评价法的桥梁火灾风险评估体系[J]. 孙博,肖汝诚. 同济大学学报(自然科学版). 2015(11)
[5]基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法[J]. 蒋少峰,王超,吴樊,张波,汤益先,张红. 遥感技术与应用. 2014(04)
[6]岸线环境敏感指数图在胶州湾的应用研究[J]. 陈荣昌,李涛,赵前. 中国水运. 2014(06)
[7]改进Notch滤波的全极化SAR数据船舶检测方法[J]. 孙渊,王超,张红,张波,吴樊. 中国图象图形学报. 2013(10)
[8]关于海洋管理中几个问题的思考——以渤海蓬莱19-3油田溢油事故为例[J]. 吴凤丛,张亮,王尽文,黄娟,王宁,张乃星. 海洋开发与管理. 2013(09)
[9]1961—2010年环渤海地区寒潮时空分布及变化特征[J]. 段丽瑶,刘爱霞,于莉莉. 气象与环境学报. 2013(04)
[10]基于GIS的重庆市冰雹灾害风险区划[J]. 杨茜,高阳华. 西南大学学报(自然科学版). 2013(07)
博士论文
[1]基于遥感技术滑坡灾害区划研究[D]. 丁辉.长安大学 2011
[2]河北省唐山市地质灾害风险区划研究[D]. 魏风华.中国地质大学（北京） 2006
[3]基于遥感与地理信息系统的洪灾风险区划研究[D]. 白景昌.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004
[4]船舶溢油风险评价模式与应用研究[D]. 肖景坤.大连海事大学 2001
硕士论文
[1]渤海及邻近海域船舶溢油事故风险评价及规避研究[D]. 沈光玉.大连海事大学 2012
本文编号：3475805
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院烟台海岸带研究所)山东省
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究海域范围Figure2.2Mapofstudyarea
(b) 2015年4月2日Radarsat-2卫星影像图 3.5 海上船舶遥感识别 Radarsat-2 校正影像Figure 3.5 Geometric correction of Radarsat-2 data for ship detecti 3.5（a）所示，Image1 影像覆盖范围为渤海及渤海海峡，该海湾的咽喉要塞，分布着长山水道和老铁山水道两条水路通航流密集，其成像特征较为典型。行 SAR 影像海上船舶目标检测实验分析前，需要对影像进行处理的基本步骤如下：，SAR 数据预处理。对获取的原始 Radarsat-2 影像进行几何粗强等基本预处理，已达到校正畸变，抑制系统噪声，提高影像，海陆分离。由于海陆成像差异，SAR 影像上陆地物标也会似的成像特征，特别是海洋上的岛屿、岛礁等目标会对船舶识
3.6 右为例，经过运算，在 Image1 中的研究区域 Region 1 中检测标：S1、S1’s、S1’n、S2、S2’s 、S3 和 S3’s。其中，亮斑目标真实船舶目标，用红色矩形标识；亮斑目标 S1’s、S1’n 分别为真 南北两侧的两个鬼影目标，S2’s 为真实船舶目标 S2 的南侧鬼影实船舶目标 S3 的南侧鬼影目标，图 3.6 右图中用绿色矩形标识，h，表明该鬼影目标位于真实船舶目标的南侧；下标 n 代表 north，标位于真实船舶目标的北侧。各相应真实船舶目标与其鬼影目标的约为192 ，其方位向偏移距离均约为 4150 米，鬼影目标亮斑面积实船舶目标。真实船舶目标 S1 的方位向模糊特征比较显著，影像的反射强度，其亮斑像元面积较大且亮度较强，位于其方位向两侧鬼影目标；真实船舶目标 S2 和 S3 像元和亮度均稍弱，各自在其南单侧鬼影目标。
【参考文献】：
期刊论文
[1]星载SAR影像上船舶方位向模糊去除算法[J]. 邴磊,邢前国,邹娜娜,李圳波,吴樊. 中国图象图形学报. 2016(07)
[2]多目标综合评价中四种确定权重方法的比较与分析[J]. 何超,李萌,李婷婷,彭雪,李婕,赵锦慧. 湖北大学学报(自然科学版). 2016(02)
[3]基于卫星遥感的海上碍航养殖调查方法[J]. 邴磊,刑前国,林勐,邹娜娜,李圳波,冯莉. 航海技术. 2015(06)
[4]基于层次分析-模糊综合评价法的桥梁火灾风险评估体系[J]. 孙博,肖汝诚. 同济大学学报(自然科学版). 2015(11)
[5]基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法[J]. 蒋少峰,王超,吴樊,张波,汤益先,张红. 遥感技术与应用. 2014(04)
[6]岸线环境敏感指数图在胶州湾的应用研究[J]. 陈荣昌,李涛,赵前. 中国水运. 2014(06)
[7]改进Notch滤波的全极化SAR数据船舶检测方法[J]. 孙渊,王超,张红,张波,吴樊. 中国图象图形学报. 2013(10)
[8]关于海洋管理中几个问题的思考——以渤海蓬莱19-3油田溢油事故为例[J]. 吴凤丛,张亮,王尽文,黄娟,王宁,张乃星. 海洋开发与管理. 2013(09)
[9]1961—2010年环渤海地区寒潮时空分布及变化特征[J]. 段丽瑶,刘爱霞,于莉莉. 气象与环境学报. 2013(04)
[10]基于GIS的重庆市冰雹灾害风险区划[J]. 杨茜,高阳华. 西南大学学报(自然科学版). 2013(07)
博士论文
[1]基于遥感技术滑坡灾害区划研究[D]. 丁辉.长安大学 2011
[2]河北省唐山市地质灾害风险区划研究[D]. 魏风华.中国地质大学（北京） 2006
[3]基于遥感与地理信息系统的洪灾风险区划研究[D]. 白景昌.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004
[4]船舶溢油风险评价模式与应用研究[D]. 肖景坤.大连海事大学 2001
硕士论文
[1]渤海及邻近海域船舶溢油事故风险评价及规避研究[D]. 沈光玉.大连海事大学 2012
本文编号：3475805
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