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海洋石油污染会对海洋生态系统和沿海区域经济造成严重的破坏和巨大的损失。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)凭借着其全天候全天时的成像能力,逐渐成为了检测海洋石油污染的重要手段。然而有些“类油膜”现象在SAR图像上具有和油膜类似的表征,增加了溢油检测的难度。近年来,极化SAR逐渐被应用于海面溢油检测的研究中,与SAR相比,极化SAR所特有的极化信息有利于区分油膜与类油膜。本论文基于极化SAR数据,利用极化特征展开了对极化SAR海面溢油检测的研究。1)为了提高海面油膜与类油膜的区分度,本文基于油膜和类油膜的散射机制差异,引入了自相似性参数来提高海面溢油检测中油膜与类油膜之间的可区分度。自相似性参数可以很好的反映目标的散射随机性程度,相比类油膜与海水区域,油膜区域的散射机制比较复杂,去极化程度和散射随机性较高。利用RADARSAT-2全极化SAR数据基于定性和定量的对比实验分析了自相似性参数与其他溢油检测常用极化特征区分油膜与类油膜的能力差异。实验结果显示相比其他七个常用的溢油检测极化特征,自相似性参数可以更好的区分油膜与类油膜。基于人工溢油实验的UAVSAR时序数据集分析了自相似性参数和其他极化特征在不同的海面相对风向以及传感器入射角场景中区分油膜与类油膜的适用性。结果显示当海面风速较大时自相似性参数更加适合在顺风条件下工作。而对于29.7~°~43.5~°的入射角范围内,自相似性参数在较高入射角和较低入射角中都能很好的区分油膜与类油膜。2)为了提高海面溢油检测的精度,本文提出了一种新的综合多特征使用随机森林的极化SAR海面溢油检测方法。该方法综合自相似性参数、布拉格散射能量占比、几何强度、一致性参数、同极化交叉积实部、伪熵、极化度、基准高度这八个特征,采用了具有较好的分类性能、能有效地抑制噪声、且能较好抑制由类间不平衡造成的误差等特点的随机森林进行海面溢油检测。利用RADARSAT-2、UAVSAR、SIR-C/X-SAR这三种全极化SAR数据进行实验,结果显示,相比于其他三种极化SAR海面溢油检测方法,综合多特征与自相似性参数使用随机森林的方法可以有效的提高海面溢油检测的准确性。基于随机森林反馈的特征重要性再次证明了自相似性参数具有很好的海面溢油检测能力。