面向对象的SAR溢油检测算法与系统构建

发布时间：2024-06-29 12:36

　　海上溢油事频发，这已受到人们的高度关注。然而，传统的监测手段难以满足大面积、实时监测的要求。星载合成孔径雷达（SyntheticAperture Radar, SAR），具有全天时、全天候的工作能力，已经被众多专家认为是最适合探测海面溢油的遥感器。 在SAR影像中常常出现“类油膜”现象，如何有效区分油膜和类油膜，对提升溢油检测具有重要意义。本文利用EnvisatASAR影像，对2010年美国墨西哥湾溢油进行了特征分析。找出145个油膜和134个类油膜样本，综合分析了其形状特征、物理特征和纹理特征。经过分析，发现几何特征和物理特征比纹理特征更适合溢油和类油膜的区分。 SAR影像中存在斑点噪声，因此，相比于基于像素的图像处理方法，面向对象（或基于对象）的方法可以收到更为满意的效果。本文发展了一种基于凝聚层次聚类的溢油SAR图像分割算法。该算法可以有效保持SAR影像中暗斑的形状和边缘特征；另外，该算法的多尺度特性可以使其将不同尺度的暗斑精确地分割出来，因此适用于SAR影像中不同尺度暗斑的分割。 利用溢油和类油膜特征分析的结果，本文建立了一种基于模糊逻辑（FuzzyLogic，FL）的溢油检测...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.12010年墨西哥湾溢油事故影响区域

SAR溢油特征分析国国家海洋和大气管理局（NOAA）主要负责对墨西哥湾溢油事故理，其官方网站（www.noaa.gov/deepwaterhorizon/maps/traj_map溢油位置专题图[2]。本文对SAR影像中油膜与类油膜的鉴别，就所提供的溢油专题图数据进行的。图....

图2.2NOAA官网提供的墨西哥湾溢油位置专题图（NOAA）

图2.2NOAA官网提供的墨西哥湾溢油位置专题图（NOAA）2.1.2油膜与类油膜特征提取对SAR影像进行辐射定标后，得到后向散射系数（σ0）图像，之后对其进行分割处理，得到暗斑，再提取其特征。图2.3显示了暗斑样本，包括油膜与三种SAR影像中常见的类油膜，....

图2.3油膜与类油膜样本

图2.4暗斑分割结果示例，图像尺寸：338×352；分割参数：形状参数0.1，紧凑性参数0.5，尺度参数1502.2SAR暗斑特征在SAR影像中，油膜通常以暗区域呈现。但一些其他现象，如低风速区、锋面、近岸背风区、内波、雨团、生物油膜以及油脂冰等，也会以暗斑的形....

图2.4暗斑分割结果示例，图像尺寸：338×352；分割参数：形状参数0.1，紧凑性参数0.5，尺度参数150

34图3.2HAC分割算法的演化过程3.1.5斑块异质性在进行聚类分割时，需要建立一个标准，来考察两个斑块是否适合合并。图像斑块的异质性，描述了图像斑块形状和灰度的特征，非常适合用作图像斑块合并的标准。图像斑块的异质性包含两个部分[49]：灰度异质性和形状异质性。灰度异质....

本文编号：3997564