基于SAR圖像的海面溢油信息提取方法研究.pdf

1、海洋是地球上最大的生態(tài)環(huán)境，對(duì)全球氣候的調(diào)節(jié)具有重要作用，同時(shí)海洋中具有豐富生物及礦產(chǎn)資源，是人類(lèi)的巨大寶庫(kù)。隨著人類(lèi)活動(dòng)在海洋上的不斷深入，海洋環(huán)境保護(hù)逐漸被提上日程，海上溢油現(xiàn)象的防治是保護(hù)措施中的重要一環(huán)。要及時(shí)治理海上的溢油，首先必須盡早地探測(cè)到溢油區(qū)域。傳統(tǒng)的光學(xué)遙感探測(cè)，由于受雨雪及黑夜的影響，使用上受到很大的限制。合成孔徑雷達(dá)（SAR）能穿透云霧，在無(wú)光照環(huán)境下也能工作，具有全天候、全天時(shí)工作的能力。隨著SAR及其理論的不

2、斷成熟，微波遙感檢測(cè)海上溢油越發(fā)受到人們的重視。
　　本文簡(jiǎn)要分析了SAR的成像原理和極化分解理論，在此基礎(chǔ)上，分別研究了單極化和全極化SAR圖像，研究了提取海上溢油信息的算法，主要工作如下：
　　單極化SAR圖像提取海上溢油信息：首先采用二維最大類(lèi)間方差法對(duì)圖像進(jìn)行分割，分割圖像前對(duì)圖像作了普適性處理，提高了該算法的適用范圍，分割后，進(jìn)行了多次形態(tài)學(xué)濾波，提升了分割效果；選取了包括復(fù)雜度、邊緣梯度等在內(nèi)的9個(gè)特征參數(shù)，作為

3、判斷是否為溢油的依據(jù)；以模式識(shí)別中的誤差前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，建立了一個(gè)關(guān)于溢油的分類(lèi)判斷器，用來(lái)源于樣本圖像集的相應(yīng)特征參數(shù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后該神經(jīng)網(wǎng)路對(duì)整個(gè)過(guò)程的算法進(jìn)行驗(yàn)證，取得了較好的效果。
　　全極化SAR圖像提取海上溢油信息：首先分析了與溢油相關(guān)的多類(lèi)海上目標(biāo)的各種極化相位差，說(shuō)明了共極化相位差對(duì)識(shí)別生物油膜疑似溢油的有效性，再以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建共極化相位差的標(biāo)準(zhǔn)差濾波器（σ濾波器），然后用該濾波器共極化相位差圖像濾波，識(shí)