基于高/多光谱遥感技术的海表油膜识别方法研究

来源 :中国地质大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:xiaoxz
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海上溢油事故会导致大量原油泄漏到海洋环境中并严重威胁海洋生态环境。通过遥感手段监测由泄漏的原油形成的海表油膜能够为事故处理和灾害预警提供准确的信息。机载高光谱遥感技术能够快速和准确地对海表不同厚度的油膜进行识别,但是机载高光谱遥感技术的监测范围小且花费高,所以机载高光谱遥感技术通常用于紧急状态下的溢油事故监测。星载多光谱遥感技术能够大范围地监测海表情况且数据获取方便、花费小,但是星载多光谱遥感技术无法区分不同厚度的油膜且其识别能力受天气影响,所以星载多光谱遥感技术通常用于日常的长时间、大范围的溢油事故监测。由此可见,机载高光谱遥感技术和星载多光谱遥感技术对于油膜识别这一工作具有明显的互补性。因此,为了有效地应对溢油事故,本文基于高光谱和多光谱遥感技术对海表油膜识别方法进行研究。传统基于高光谱和多光谱遥感技术的油膜识别方法存在一定的缺陷:传统高光谱油膜识别方法只适用于识别厚油膜而不能识别出大范围存在于海水表面的甚薄油膜;传统基于光谱分析的高光谱油膜识别方法耗时太长,无法快速、便捷地识别不同厚度的油膜;传统多光谱油膜识别方法在海水环境不均一条件下会将海水误识别为油膜,进而造成油膜识别精度的下降。针对这些问题,本文进行了如下研究:1)通过评价机载高光谱影像中海水成份和烃类物质光谱特征指数区分不同厚度油膜的能力建立多指数的油膜识别模型由于厚油膜含有烃类物质(油膜的主要组成成分)较多且透光性弱,所以传统通过烃类物质光谱特征识别油膜的方法能够有效地识别厚油膜。但是由于薄油膜含有的烃类物质很少且其透光性强,导致其光谱包含的烃类物质光谱特征微弱。因此,传统方法无法准确地识别高光谱影像中的薄油膜。针对这一问题,本研究提出了一套光谱指数油膜识别能力评价体系用于研究海水成份和烃类物质光谱指数对不同厚度油膜的识别能力。在此基础上,本研究选取对不同厚度油膜具有特异性或互补性识别能力的光谱指数构建油膜识别模型,并通过墨西哥湾溢油事故AVIRIS高光谱影像对本文的假设和方法进行验证。结果表明烃类物质光谱指数对厚油膜的识别能力较强,海水成份光谱指数对薄油膜的识别能力较强,而且海水成份和烃类物质光谱指数对油膜的识别能力具有互补性。通过结合对油膜识别能力互补的光谱指数能够准确地对海表不同厚度的油膜进行准确地识别。本研究揭示了海水成份与烃类物质光谱指数对不同厚度油膜的识别能力,突破了现有基于高光谱影像单一特征油膜识别方法的局限,为精细化油膜识别提供了可行方案。本研究已发表于Remote Sensing期刊上。2)通过对机载高光谱影像中的海水和油膜进行DNA编码并提取光谱基因信息对高光谱影像中不同厚度油膜进行匹配识别传统基于机载高光谱影像光谱分析的油膜识别方法需要大量的时间才能区分不同厚度的油膜,而且高光谱影像中存在的大量的冗余信息并没有参与到油膜识别过程中。为了解决这一问题,本研究采用DNA编码方法对油膜和海水光谱进行特征化编码处理,然后通过本研究提出的基因提取策略自动提取海水和油膜光谱DNA链中的光谱基因信息,进而通过光谱基因对高光谱影像中的海水和不同厚度的油膜进行区分和识别。本研究通过AVIRIS高光谱影像对提出的基于DNA编码和光谱基因提取的油膜识别方法进行检验,实验结果表明该油膜识别方法能够快速、准确地提取出高光谱影像中不同厚度的油膜,而且该方法还能够适用于不同时间、不同海域拍摄的高光谱影像。本研究克服了传统基于光谱分析的识别方法复杂、耗时的缺点,为快速、准确的高光谱油膜识别提供了可行方案。本研究的相关研究成果中的一份已发表于Remote Sensing期刊上,另一份已经总结成文。3)通过对不同海水环境敏感性互补的光谱指数对海水不均一环境中的油膜进行识别由于星载多光谱遥感影像覆盖的海域范围大,影像中的海水环境往往受到光照条件、外来物质注入、海洋生物等因素的影响而呈现出不均一的现象。这种不均一的环境使得传统油膜识别方法会将海水误识别为油膜而导致油膜识别精度严重下降。针对这一问题,本研究对不同光谱指数对不同海水环境的敏感性进行研究,评价了它们对不均一海水的识别能力。在此基础上,本研究提出了一种通过对不均一海水环境敏感互补的光谱特征来提取多光谱影像中油膜的方法。不同海域、不同来源的Landsat 8、MODIS影像被用于检验了本研究提出的假设和油膜识别方法。实验结果表明不同光谱指数对不同海水环境的敏感性不同,本研究提出的通过对不同海水环境敏感性互补的光谱指数进行油膜识别的方法能够有效地消除由海水环境不均一而导致的假目标,且该方法能够适用于Landsat 8和MODIS影像。本研究突破了现有多光谱油膜识别方法将海水视为均质环境的局限,为消除大范围油膜识别过程中由海水造成的假目标提供了可行方案。本研究的部分成果已经在2018年International Workshop on Big Geospatial Data and Data Science(BGDDS)会议中做了报告并收录在论文集中。
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