第 36 卷第 3 期圆园 17 年 6 月 海洋通报 MARINE SCIENCE BULLETIN Vol.36 袁 No.3 Jun Doi: /j.issn 基于星载 SAR 的海上溢油检测研究进展 李颖 1,2, 李冠男

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1 第 36 卷第 3 期圆园 17 年 6 月 海洋通报 MARINE SCIENCE BULLETIN Vol.36 袁 No.3 Jun. 217 Doi:1.1184/j.issn 基于星载 SAR 的海上溢油检测研究进展 李颖 1,2, 李冠男 1,2, 崔璨 1,2 (1. 大连海事大学航海学院, 辽宁大连 11626;2. 大连海事大学环境信息研究所, 辽宁大连 11626) 摘要 : 基于大量有关星载 SAR 溢油检测研究和溢油微波散射特性研究文献的梳理和总结, 回顾了星载 SAR 传感器的发展历程和海上溢油检测技术原理, 重点总结了目前国内外基于单极化 SAR 数据 全极化 SAR 数据对溢油信息提取研究的进展, 概述了溢油水面微波散射特性研究对 SAR 溢油检测研究的重要辅助作用及当前的研究成果, 分别讨论了目前星载 SAR 溢油检测和溢油微波散射特性研究中存在的不足, 并针对今后需解决的关键技术及发展方向进行简要分析 关键词 :SAR; 溢油检测 ; 微波散射特性 ; 信息提取中图分类号 : 栽孕苑文献标识码 :A 文章编号 :11 原 6932( 圆园 16)3 原园 241 原 9 Research progress of oil spill detection based on the spaceborne SAR LI Ying 1, 2, LI Guan-nan 1, 2, CUI Can 1, 2 (1. Navigation College, Dalian Maritime University, Dalian 11626, China; 2. Environmental Information Institute, Dalian Maritime University, Dalian 11626) Abstract:Based on a large number of the literature review and summarizing relevant spaceborne SAR oil spill detection re 鄄 searches and microwave scattering characteristics researches of oil spill, this paper reviews the development process of the spaceborne SAR sensor and the principle of the detection technology of oil spill, and summarizes the research progress of oil spill information extraction based on the single polarized SAR data, the polarization SAR data at home and abroad, and it also outlines the important supporting role of microwave scattering characteristics research of oil spill on the study of SAR oil spill detection and the current research results, and moreover it respectively discusses the insufficiency of the spaceborne SAR oil spill detection and microwave scattering characteristics of oil spill in research, and finally it analyzes the key technology issue that need to solve in the future and its development direction. Keywords:SAR; oil spill detection; microwave scattering characteristics; information extraction 海洋占地球表面积的 7 %, 蕴藏了丰富的资源和巨大的能量, 但是人类在不断的汲取资源和能量的同时也将破环和污染反作用于海洋环境 ( 闫殿武,21) 近几年, 随着海洋石油资源的不断勘探和开采, 石油加工业和海上运输业的快速发展, 海上油气田溢油 输油管道破裂 载油船舶的突发性溢油等重大海洋事故的数量也随之增多, 如 21 年 4 月美国墨西哥湾 深水地平线 钻井平台爆炸事件及 21 年 7 月大连新港输油管爆炸事件均导致大量的油污泄漏入海, 不仅对海洋 大气 及海岸带生态环境造成污染和破坏, 引起生物的大量死亡, 更间接影响了整个生物链, 造成巨大的经济损失 ( 陈澎,212; 刘丙新,213) 海洋溢油事故发生后, 能够对事故发生的位置 溢油的面积及后期的扩散趋势进行实时的跟踪监测是应急指挥工作和后期油污清理的根本保证 ( 刘朋,212) 相对于传统的溢油探测方法, 遥感技术具有省时省力 监测范围广泛 时效性强等优势, 已成为目前海上溢油检测的主要手段之一, 其中,SAR 因具有全天时全天候 受云雾天气影响 收稿日期 : ; 修订日期 : 基金项目 : 海洋公益性行业科研专项 (21352); 国家自然科学基金 ( )) 作者简介 : 李颖 (1968-), 博士, 教授, 主要从事海洋溢油遥感检测研究, 电子邮箱 :yldmu@126.com

2 242 海洋通报 36 卷 小 能够对溢油区域有效的识别等特点而最具代表性, 在目前海洋溢油检测系统中得到广泛的应用 星载 SAR 是指搭载在卫星平台上的 SAR 传感器, 能够在以上的优势基础上提供空间角度大面积探测范围的影像数据, 引领了众多学者致力于该方面研究, 在影像的溢油信息提取方面取得了大量的成果 ; 另一方面,SAR 的成像机理是获取被测目标的后向散射回波信号, 因此通过开展溢油微波散射测量实验能够更好的理解和掌握溢油的微波散射机理和散射特性, 同时为辅助星载 SAR 溢油检测的相关研究提供可靠的实测数据 ( 刘朋,212; 邹亚荣,214) 本文从星载 SAR 的发展进程出发, 梳理国内外星载 SAR 海洋溢油监测研究的历史和现状, 论述了溢油微波散射特性研究对星载 SAR 溢油监测研究的重要辅助作用, 总结了目前研究中存在的不足, 以期为今后基于 SAR 的海洋溢油监测研究提供一定的参考 1 星载 SAR 的溢油探测机理 合成孔径雷达 (SAR) 作为微波遥感技术的分支, 不依赖于太阳光照条件, 拥有 穿云透雾 的观测本领, 能够穿透大气和云层并有效的识别伪装物及遮盖物 ;SAR 主要工作波段为 P L S C X, 极化模式包括 HH VV HV VH 4 种, 利用搭载的卫星和目标物之间的相对运动将小尺寸天线孔径合成较大的等效天线, 在距离向上发射压缩的微波短脉冲从而获取较高的距离分辨率, 同时在方位向上利用散射信号多普勒频移获取较高的方位分辨率, 最终合成高分辨率的 SAR 影像 ( 石立坚, 28; 刘朋,212; 周圆等,215) SAR 具备了全天时全天候 穿透能力强 受云雾天气影响小等独特优势, 适合进行溢油检测工作并能够对溢油区域进行有效的识别, 这些优势是可见光和红外等传感器无法达到的, 因此 SAR 逐渐成为探测海洋溢油的有效传感器之一, 已广泛应用于海上溢油探测工作 (Kasischke et al,1984; 石立坚,28) 当海上发生溢油事故时, 油膜覆盖在海面上阻尼了海面毛细波及短重力波而改变了海表的粗糙程度, 信号在光滑的油膜上发生镜面反射背离 SAR 传感器从而导致 SAR 接收的后向散射回波减小, 引起 Bragg 散射, 同时与星载 SAR 工作半波长相 近的 Bragg 波波长越短, 油膜对其分布的改变能力 越强, 接收的后向散射信号越少, 图像反映了 Bragg 散射形成的后向散射 ; 基于海面电磁散射微 扰模型可得到一阶后向散射系数为 (Wright, 1968; 刘朋,212): * ( 兹 ) i,j = 4 仔 K 4 e W(2k esin 兹,)cos 4 兹 g i,j ( 兹 ) 2 (1) g HH ( 兹 )= ( 着 r-1) [cos 兹 +( 着 r-sin 2 兹 ) 1/2 ] 2 (2) 1 g VV ( 兹 )= ( 着 r-1)[ 着 r(1-sin 2 2 兹 ) -sin 2 兹 ] (3) 1 [ 着 rcos 2 兹 +( 着 r-sin 2 2 兹 ) ] 2 其中,W(2kesin 兹,) 是海面毛细波和短重力波的 波数谱 ;Ke 是电磁波数 ; 兹是入射角 ;i,j 是极化 方式 ; 着 r 是海水相对介电常数, 与海水温度和盐度 相关 海面油膜对 Bragg 共振短波的阻尼作用可以 表示为 : sea oil = ssp sb ( 兹 )+ ( 兹 ) osp ob ( 兹 )+ ( 兹 ) (4) 其中, oil 和 sea 分别为油膜海面后向散射系数和 背景海面后向散射系数 ; 上标 sp 和 B 分别代表镜 面散射和 Bragg 散射 (Alpers, 1988; 石立坚, 28) 而对于 SAR 传感器, 通常只需要考虑 Bragg 散射部分, 即 : sea oil = wsea (2k e sin 兹,) w oil (2k e sin 兹,) (5) 随后, 许多专家学者针对 SAR 对溢油的探测 机理进行了相关研究,Alpers 等 (1989) 和 Cini 等 (28) 针对溢油对海表面粗糙程度抑制作用而 引起海面的 Marangoni 效应的机理和作用进行 了研究 Pinel (28) 建立了溢油的海浪谱衰减 模型, 分析了海面溢油对短重力波等的抑制, 为后 续溢油探测机理研究提供了模型参考和理论基础 综上, 海面的油膜通过改变海面张力衰减 Bragg 短 波的波数谱, 从而降低了 SAR 接收到的后向散射 回波信号, 因此在 SAR 图像上表现为具有突出的 暗 特性低散射区, 与周围粗糙度较大的背景海 水相比具有明显的区别, 是基于 SAR 溢油检测和 提取的理论基础 1978 年美国发射了携带 SAR 的卫星 Seasat, 工作在 L 波段的 HH 单极化模式, 标志着星载 SAR 正式应用于海洋观测研究 (Jordan,198; 刘

3 3 期 李颖等 : 基于星载 SAR 的海上溢油检测研究进展 243 朋,212); 欧空局分别于 1991 和 1995 年发射了搭载 SAR 的 ERS-1 ERS-2, 工作于 C 波段, 极化模式为 VV, 进行了大量的海上溢油探测工作和研究, 全面开启了利用 SAR 进行海上溢油探测研究的时代 (Espedal,1999) 随后, 各国陆续发射了载有 SAR 的卫星, 以期利用 SAR 的独特优势服务于海洋溢油探测研究, 如 :1992 年日本发射了载有 SAR 传感器的资源卫星 CJ-ERS-1, 工作于 L 波段, 极化模式为 HH; 1995 年加拿大发射了 RADARSAT-1, 工作于 C 波段, 极化模式为 HH; 22 年欧空局发射了 ENVISAT-ASAR, 工作于 C 波段 ;26 年我国成功发射了载有 SAR 的 遥感卫星一号, 随后于 212 年发射了环境卫星系列 HJ-1C, 同时载有 SAR 可见光 红外探测传感器, 对今后多源信息融合的遥感识别研究有着重要作用和意义, 并在随后的几年中陆续发射了同系列卫星 ; 随着各国星载 SAR 的成功发射和运行, 星载 SAR 开始了全面发展, 为海洋溢油的研究提供了大量的海上溢油遥感影像, 并逐渐由单极化模式向多极化 全极化模式发展, 海洋溢油的研究也不断深入, 如 :26-27 年日本 德国和加拿大分别发射了 ALOS/PALSAR,Terra-SAR 和 RADARSAT-2, 均具有多极化工作模式 (Zelli et al,1999; 刘朋, 212; 洪文 ( 译 ), 李仲森, 鲍狄埃 ( 著 ), 洪文等 ( 译 ),213), 为溢油检测研究提供了新的角度和方法 目前具有代表性的 SAR 传感器如表 1 表 1 SAR 传感器列表 卫星 机构 波段 / 极化 分辨率 /m 幅宽 /km 发射日期 TerraSAR-X 德国宇航中心 X/ 全极化 1~16 5~ RADARSAT-2 加拿大太空署 C/ 全极化 3~ HJ-1C 中国国家减灾中心 & 国家环保总局 S/VV 5~2 35~ Kompsat-5 韩国空间局 X/HH,HV,VH,VV 1~2 5~ Sentinel-1 欧空局 C/HH + HV,VV + VH,VV,HH 5~4 2~ PALSAR-2 日本宇航局 L/ 全极化 1~1 25~ SAR 溢油检测算法的研究现状 基于 SAR 海上溢油探测机制和图像特点, 专家学者在 SAR 溢油检测研究和相关的辅助研究方面做了大量的工作和实践, 然而, 因为海洋环境的复杂性和 暗 特征的多解性, 很多海洋现象在 SAR 影像上也同样表现为 暗 特征, 引起混淆, 这类海洋现象统称为 假目标, 主要包括 : 低风速区 背风岬角 降雨区 海冰区 生物油膜 船舶尾迹 海洋内波 河口冲击区等 ; 通常表现为 : 边界较为模糊的大面积区域 长期存在于特定地理位置区域 形状较为固定不受天气影响等, 而海上溢油区域在 SAR 影像上通常表现为浓厚的黑色块状区域, 边缘明显且平滑, 而后随着风场 流场和扩散作用逐渐变薄, 影像暗区域变大, 边缘逐渐模糊并出现细丝状油带 ( 黄晓霞等,1999; 刘朋,212; 李宝玉,213) 因此基于 SAR 影像提取溢油的关键步骤是有效的提取目标信息并最大程度的剔除假目标信息的干扰 ( 黄晓霞等,1999; 徐青等,211) 根据 SAR 传感 器极化模式的差异, 以下从两个方面 ( 单极化和全极化 ) 梳理和总结 SAR 的海上溢油检测算法研究进展, 为今后的相关研究提供技术总结和借鉴 2.1 基于单极化 SAR 影像的溢油检测算法研究单极化 SAR 是指仅具有单一极化模式 (HH 或 VV) 的 SAR 传感器 ; 针对单极化 SAR 溢油影像的分类和提取方面, 国内外专家提出了很多算法理论, 也在实践的过程中采用多种方法相结合的手段, 以求提高处理结果的准确度 单极化 SAR 溢油检测的简化过程如图 1 最为常见的方法是基于图像处理的方法, 主要分为图像预处理 根据暗斑区域进行图像分割 特征提取等, 并在研究的过程中引入了神经网络模型 模式识别等特定理论 在图像分割算法方面, 专家学者结合不同的算子和模型进行算法优化, 取得了许多的成果 Change 等 (1996) 融合多尺度分割法和高斯拉普拉斯算子检测溢油区的边缘并提取溢油信息, 提高了溢油区域边缘的提取效果 Fiscella 等 (2) 基于半自动方法检测影像中暗斑区域, 结合目视解译对图像进行灰度特征分割, 进而实现

4 244 海洋通报 36 卷 辐射校正 阈值分割 边缘分割 区域分割 基于特定理论分割 几何特征 灰度特征 纹理特征 图 1 几何校正 图像分割 特征提取 特征筛选 图像分类 SAR 溢油影像 影像质量评估 图像预处理 滤波处理 疑似溢油暗特征区域 假目标剔除 特征分析 假目标判断 溢油信息检测结果 掩膜标记 单极化 SAR 溢油检测的简化流程 低风速区 降雨区 海冰区 海底沙坝 背风岬角 船舶尾迹 生物油膜 河口冲击区 溢油区域和假目标信息的半自动分类 Solberg 等 (23) 选择移动窗口内平均后向散射系数减去 Kdb 为分割阈值, 基于多尺度的金字塔方法对溢 油区域进行提取, 该方法提高了阈值分割法的识 别效率 Shu (21) 提出一种利用空间密度特性 来区分暗斑和背景的方法, 使用强度阈值 背景 核密度估算划分出潜在暗斑区域和潜在背景区, 而后基于区域阈值和对比度阈值剔除假目标信息 进而得到最终提取结果, 该方法能够较全面的提 取溢油信息, 提高了整体精度 吴一全等 (212) 将 Tsallis 熵多阈值分割法和 CV 模型相结合对 SAR 影像溢油区域进行分割提取, 降低了 CV 模 型对全局影像复杂度和初始条件局限造成的分割 误差, 提高了运行效率 在特征提取算法的优化方面, 学者多采用纹理 特征计算和筛选的方法进行溢油信息提取 Solberg 等 (1997) 结合特征选择法和判别分析法寻找纹理 特征的最佳组合, 通过结合不同纹理模型的特征进 行计算进而提高分类精度 Nirchio 等 (25) 利 用线性回归方程法对大量油膜和类油膜样本的纹理 特征求解, 依据得出的经验特征参数区分油膜和类 油膜 朱宗斌等 (215) 计算了 SAR 影像的几何 灰度和纹理特征共 66 个参量, 采用二进制离散粒 子群优化和支持向量机封装算法对参量进行特征选 择, 分别与序列前向搜索结合支持向量机优化法 序列后向搜索结合支持向量机优化法的计算结果进行对比, 结果表明该方法能够快速有效的对溢油特征进行筛选和识别 融合模式识别 神经网络模型和模糊理论等特定理论的溢油检测算法也取得了广泛的应用, Frate 等 (2) 首次将多层感知神经网络的方法用于 SAR 影像进行溢油的识别和提取, 取得了较好的结果, 也为神经网络法在 SAR 溢油信息提取方向的应用奠定了基础 Topouzelis 等 (24) 在神经网络模型的基础上进行了提高和优化, 以油膜的几何特征作输入参数, 提高识别溢油精度, 为神经网络模型能够有效区分油膜及类油膜的研究提供了有力证据 ; 随后又对前期成果的鲁棒性进行进一步的研究 石立坚 (28) 将 SAR 影像和 MODIS 影像结合对溢油的几何形态 纹理特征进行分析, 引入模糊识别理论, 同时利用水平集算法和多尺度小波算法对影像中模糊边缘进行有效的监测和提取, 建立了图像处理和光学模型分析相结合的分析处理体系 Marghany (215) 提出一种不涉及图像预处理的遗传算法, 可实现溢油扩散边界的局部和全局的优化处理 ; 同时将该算法应用于 Radasat-2 影像实现了墨西哥湾溢油扩散边界的有效提取 为了辅助 SAR 溢油检测研究, 一些学者也针对海上溢油检测参数的选取进行了分析和总结, 邹亚荣 (211) 和苏腾飞 (213) 分别针对不同 SAR 溢油影像对海上溢油监测参数进行综合分析, 结果表明 :X 波段和 C 波段更适合监测海上溢油, VV 极化方式较其他极化方式更为适合监测海上溢油, 中等入射角 (23 毅 ~36 毅 ) 和中低风速 (3.~ 7. m/s) 条件下适合溢油检测更, 易将海水与溢油区分 ; 该方面研究为溢油监测最优化条件的选择提供了一定的技术参考 综上, 单极化 SAR 影像在区分溢油和 假目标 信方面主要从图像处理和模式识别等角度出发, 未能结合 SAR 传感器接收的多方面信息进行研究, 具有一定的局限性 而全极化 SAR 具有单极化 SAR 数据缺少的 多源 信息, 能够完成海水及油膜完整信息的采集, 具有更多的优势和探测功能 近几年, 各国陆续发射了载有双极化 全极化 SAR 传感器的卫星, 开启了极化 SAR 的全面发展的大门, 为极化 SAR 溢油检测研究提供了更为

5 3 期 李颖等 : 基于星载 SAR 的海上溢油检测研究进展 245 广阔的平台 2.2 极化 SAR 溢油检测算法研究现状 全极化 SAR 是指具有 4 种极化模式 (HH VV HV 和 VH) 的 SAR 传感器, 全极化 SAR 通 过测量目标每一个分辨单元内的散射回波进而获取 与目标散射相关的矩阵, 能够完整获取海面油膜及 背景环境的物理特性进而电磁特征, 可提供能量和 相位的全面信息 ; 因此, 极化 SAR 影像在检测溢 油信息方面具有很大的优势 极化 SAR 溢油检测 算法的简化过程如图 2 Pauli 共极化相位差 共极化相关系 极化总功率 相干目标分解 极化散射矩阵 极化 SAR 溢油影像 图 2 图像预处理 极化目标分解 极化特征参数 Stokes 矩阵 溢油信息检测结果 非相干目标分解 极化相干矩阵 极化 SAR 溢油检测的简化过程 极化协方差矩阵 Cameron SDH Cloude Freeman Yamaguchi 分解 极化特征组合 极化分类溢油 分解 极化特征参数 极化特征组合 极化分类溢油 溢油信息检测结果 极化散射熵 各向异性 平均散射 在极化 SAR 溢油检测算法方面, 极化目标分 解是一个重要的方法基础, 专家多基于极化散射矩 阵和相干矩阵衍生特征模型, 在溢油和类溢油的区 分及溢油检测方面取得了很好的成果 Alpers 等 (1988) 基于实验结果提出多波段 SAR 有助于区分 自然油膜和人为油膜 Wismann 等 (1998) 分别利 用 L S C X Ku 波段的 4 种极化模式测量不同 种类矿物油品, 结果表明 Ku 波段衰减率较 L 和 C 波段更高, 而重油的衰减率与油膜厚度呈现递增关 系 Migliaccio 等 (25) 在这方面做了很多的工 作, 是利用极化散射相干矩阵计算特征值参量, 基 于极化散射熵和平均散射角的比值对影像进行分 类, 结果表明极化特征值可区分重油 油醇等物 质 ;Migliaccio 又基于相同数据进行目标分解计算, 结果显示 H A 这两个极化特征在低风速环境条件下能够较好的区分背景海水和溢油区域, 且以 H 这一参数的区分效果最为突出 ; 随后 Migliaccio (29) 利用双极化 SAR 数据的极化相位差模型区分溢油和生物油膜, 模型结果表明, 在低风速条件下, 溢油较海洋背景环境具有更大的极化相位差标准差值, 而生物油膜的标准差值与海洋背景的标准差值相似, 且 C 波段较 L 波段更具有监测优势 Wang 等 (21) 将若干反熵参数 相关系数等进行组合, 借助参数和组合参数提取溢油信息 Nunziata 等 (211) 基于海表 Mueller 矩阵的全极化电磁模型描述溢油和生物油膜的散射, 该模型构建了油膜覆盖海表和无油海面完全不同的散射机制, 有利于区分溢油和生物油膜 Minchew 等 (212) 利用工作于 L 波段的 SAR 数据进行相干矩阵的分解, 通过散射角 熵值和反射熵值的提取对墨西哥溢油区域的油膜极化散射特征进行了分析, 验证了极化相干矩阵在溢油信息的特征提取和分类中的优势 邹亚荣等 (213) 基于 SIR-C 数据提取极化参数, 利用极化相干矩阵特征值计算获得的极化散射熵 H 散射角琢和反熵 A 作为特征向量, 通过比较多项式核函数 径向基核函数和多层感知基核函数的分类结果后选取支持向量机多层感知基核函数分类方法提取溢油信息, 结果显示基于支持向量机的分类方法能够更好的区分溢油和海水背景 杨帆等 (215) 提出基于极化分解模型得到的 Bragg 散射能量占比可以有效从海杂波里检测出溢油区域, 同时能够有效的排除油醇干扰虚警 ; 模型结果表明 : 利用 C 波段各种极化模型下该特征能够有效鉴别油膜和类油膜, 而利用 HH/ VV 双极化数据和紧缩进化模式对大面积溢油监测具有很好的效果 综上所述, 目前关于极化 SAR 溢油检测 溢油和疑似油膜区分的研究仍需深入 ; 但多波段 多极化 SAR 数据的应用前景却是众所周知的 通过极化 SAR 数据的处理和分析可以获取海上油膜 背景海水和 假目标 信息等的微波散射特性参数, 是 SAR 对溢油信息深入研究的理论基础和重要依据 ; 其中散射系数是描述微波散射特性的重要物理量, 也是进行定量遥感研究的基础 ( 理查兹 ( 著 ), 邢孟道等 ( 译 ),28; 邹亚荣,214);

6 246 海洋通报 36 卷 因此, 基于全极化 SAR 海上溢油检测研究中, 除 了对影像进行极化分解等图像处理技术外, 对海水 及覆盖油膜进行实际的微波散射测量实验也是至关 重要的 近几年, 基于室内 陆基微波散射计对海 水及油膜微波散射特征分析和研究也逐渐发展为重 要的课题, 通过研究不同海况条件下波段 入射角 度 极化模式与其后向散射系数的关系及变化的影 响, 可以更好的理解溢油的微波散射特性, 为辅助 极化 SAR 溢油检测研究和极化 SAR 数据的处理提 供基础研究, 也为日后建立溢油极化散射特性与极 化参数反演的耦合关系模型提供数据源, 同时为今 后 SAR 溢油检测参数设置 条件的选取及数据的 正确处理提供指导性帮助 3 溢油微波散射特性研究现状 鉴于室内 陆基等微波散射计对地物的散射特 性进行研究具有重要的意义, 国外在上世纪中期开 始构建了微波散射系统并开展了地物微波散射特性 的相关研究 (Koo et al,1999;hwang et al,21; Luzi et al,24) 我国也自 2 世纪 8 年代开始 进行地物的微波散射特性研究 电磁波入射物体表面后能量向各个方向散开, 称为散射 ; 其中, 散射回到入射源的能量为后向散 射, 为定量描述散射目标物的散射强度, 引入雷达 截面积 (RCS) 定义来度量, 由雷达方程 ( 理查兹 ( 著 ), 邢孟道等 ( 译 ),28; 石立坚,28): P r = P tg 4 仔 R 2 2 G 姿 4 仔 R 2 4 仔 (6) 其中,P r 和 P t 分别为接收天线输出功率和发射机 馈给发射天线的功率 ;G 为天线增益 ;R 为天线 到目标的有效距离 ; 为雷达散射截面, 由目标 物质的外形 电磁特性等参数决定, 是一个标量, 表示为 : 即 : = (4 仔 ) 3 R 4 P r P t G 2 姿 2 (7) 以上表达也通常转换为电场幅度表示形式, = 4 仔 lim R 寅肄 R 2 Es 2 E t 2 蓘蓡 (8) 其中, E s 和 E t 分别代表了后向散射电场和入射电 场的幅度 在研究地物微波散射特性时, 引入了微 波散射系数, 其定义为单位面积下被照射区的雷达 散射截面, 通常, 微波散射系数以对数形式存在参 与计算 ; 以上定义的 RCS 为单独的实标量, 主要 应用于发射波为单极化情况 ( 理查兹 ( 著 ), 邢孟 道等 ( 译 ),28) 当入射到散射物的波为特定极化模式时, 散射 波特性由入射波源的极化状态 散射体极化特征等 决定 ; 常见的极化包括 : 线极化和圆极化, 为了能 够完整描述入射波和散射物之间的相互作用, 引入 极化散射矩阵的定义 当发射源和接受源与散射目 标物间的距离足够远, 能够使得入射到目标的入射 波和接收源的散射波近似为平面波, 极化散射矩阵 表示为 ( 理查兹 ( 著 ), 邢孟道等 ( 译 ),28; Holm,1987;knott,1985): 杉 E s 山煽衫山衫山 H 衫山衫山山 E s 衫衫山衫删山 V 闪衫 蓘 = S HH S HV S VH S VV 蓡 杉 E t 山煽衫山衫山 H 衫山衫山山 E t 衫衫山衫删山 V 闪衫 则 RCS 与散射矩阵 S 的关系可表示为 : (9) = S ij 2 (1) 综上, 基于微波散射系数用来研究被照射区域 的性质, 是目前微波遥感研究的主要参数, 也是目 前学者对目标地物进行研究和分析的主要内容 ; Pelyushenko 等 (1995) 基于微波测量装备对水面 油膜进行了 W Ka Ku 3 个波段的室内模拟和室 外测量, 为后期的模型改进和溢油识别提供了指导 性建议 Salberg (212) 等开展了植物油 原油等 不同油种的海上油膜实验, 同时利用同步的 Radarsat-2 数据进行溢油信息提取, 但是没有结合 现场数据进行进一步研究 Yang (213) 等提出 基于模型微波散射模型和 Monte-Carlo 模型新的数 值计算技术, 分析了不同粗糙表面 频率 入射角 度等条件下溢油对海表的后向散射系数的降低程 度 康士峰等 (2) 基于波谱计对青岛海域海杂 波进行多波段 (S C X Ku) 多极化测量, 分 析不同海况下散射系数和多普勒谱等与极化模式 入射角度 频率之间的变化 成都电子科技大学 ( 童玲,214) 基于室内微波散射测量系统对不同 极化模式 入射角度下水面和溢油水面的散射特性 进行研究, 并总结出相应的变化趋势 这些数据和 研究成果为今后溢油散射特征谱的建立提供了宝贵 的数据, 也为今后建立更多的散射模型 反演相关 参数以及 SAR 图像海上溢油信息提取的研究工作

7 3 期 李颖等 : 基于星载 SAR 的海上溢油检测研究进展 247 奠定了基础 近几年, 专家学者逐渐关注室内微波散射特性的研究, 以期为微波遥感溢油监测提供基础性研究数据, 也为今后 SAR 传感器的设计提供合理化的建议 4 目前研究的不足 4.1 溢油图像处理技术的精度和效率有待提高目前溢油检测的研究多集中于影像的分析 分割与分类等图像处理方面, 并未从溢油的特征和散射机理进行深入研究, 加之 SAR 影像中 暗 特征区域的复杂性和不确定性, 使得溢油与类溢油的区分的精度较低 难度加大 因此, 如何将溢油信息快速准确的提取仍然是今后的一个难攻课题 4.2 极化 SAR 溢油检测算法种类和特征参数尚需拓展全极化 SAR 影像包含了较为完整的溢油散射特征信息, 能够有效区分矿物溢油和生物油膜, 但是未对其他疑似溢油现象的区分进行研究 ; 此外, 目前极化目标分解的矩阵模型和特征参量研究仍需深入, 因此, 基于极化 SAR 区分溢油和不同种类疑似溢油的算法研究和算法精度仍然有待提高, 溢油极化分解模型和极化特征参量仍需不断的充实, 这也是今后研究的重点和难点 4.3 极化参数和溢油微波散射特性研究的结合仍需深入基于多波段 全极化 多种海况下的溢油微波散射特性研究能够更好的了解和掌握溢油的微波散射机制, 是构建溢油散射特征数据库的根本保障, 为今后极化参数的反演和 SAR 溢油信息提取提供可靠的数据 因此, 开展溢油微波散射特性的相关研究, 加强油微波散射模型的理论研究, 将极化参数提取和溢油微波散射特性研究相结合深入分析海表和油膜的散射特性, 是今后研究中的一个重要且具有广泛前景的难题和方向 4.4 溢油微波散射模型的理论研究仍需深入溢油微波散射模型的研究是掌握溢油微波散射特性的理论基础, 对 SAR 影像溢油信息的识别和提取具有重要的作用和意义, 而目前有关溢油微波散射模型的研究仍需完善, 因此需在今后的研究中加强溢油微波散射模型的理论性探索, 同时利用室内 陆基等微波散射测量装置在多种海况下的实测 数据完善和修正散射模型, 进而提高模型的精确度和适用性 5 结论与展望 目前, 海上石油开采和船舶运输造成的溢油事故频繁发生, 如何在短时间内识别溢油并快速的检测其范围 扩散趋势是减缓环境灾害影响的首要工作, 星载 SAR 具有监测范围广 溢油识别能力强 不受恶劣天气影响等优势, 是目前国际上公认的溢油探测工作的有效工具 国内外针对 SAR 溢油检测研究已经逐渐完善, 许多国家也在溢油检测研究中投入很大的精力和财力, 开展了大量星载 机载和散射特性实测研究 ; 目前, 基于 SAR 溢油检测和信息提取的研究仍在不断地完善和提高, 单极化数据逐渐向全极化数据发展, 极化 SAR 数据在溢油的检测识别方面具有突出的能力, 提供丰富的地物信息的同时提高了溢油检测的精度, 利用极化 SAR 数据提取极化参数对今后溢油识别和信息提取的研究发挥重要的作用, 但是全极化数据的观测范围相对较小, 不适用于大范围的业务化工作 ; 若将图像处理 极化参数提取和溢油散射特征分析等技术相结合能够更好进行溢油检测工作, 随着新型高分辨率 SAR 卫星和极化 SAR 卫星的成功发射和应用, 雷达遥感进入了全面发展阶段, 高分辨率 SAR 影像数据和极化 SAR 数据可以提供更多的地物探测信息, 为溢油遥感监测研究带来了全新的机遇和挑战 总而言之, 有关 SAR 溢油检测理论和溢油微波散射特性研究仍然面对着诸多挑战, 需要开展更多的工作和研究, 基于星载 SAR 的溢油监测研究在极化数据处理 溢油信息提取 油膜的微波散射模型理论研究 微波散射特性分析等方面仍然需要更深层面的研究和技术挖掘, 但是随着技术的不断成熟, 微波遥感溢油检测技术, 尤其星载 SAR 溢油检测技术将在海样溢油检测 溢油灾害应急和事故后期清理等方面得到更为广泛的发展和应用 参考文献 Alpers W, H 俟 hnerfuss H, The damping of ocean waves by surface films: A new look at an old problem. Journal of Geophysical Research: Oceans, 94(C5):

8 248 海洋通报 36 卷 Alpers W, H 俟 hnerfuss H, Radar signatures of oil films floating on the sea surface and the Marangoni effect. Journal of Geophysical Research: Oceans ( ), 93(C4): Change L Y, Chen K, Chen C, et al, A multiplayer-multiresolution approach to detection of oil slicks using ERS SAR image. Proceeding of 17th Asian Conference of Remote Sensing (ACRS'96), Sri Lanka. Del Frate F, Petrocchi A, Lichtenegger J, et al, 2. Neural networks for oil spill detection using ERS -SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5): Fiscella B, Giancaspro A, Nirchio F, et al, 2. Oil spill detection using marine SAR images. International Journal of Remote Sensing, 21 (18): Holm, W. A. MMW Radar Signal ProcessingTechniques, "Chap, 6 in N. C. Currie and C. E. Brown(eda.), Principles and Applications of Millimeter-Wave Radar.Artech House, Boston, MA, Hwang J, Park S, Kwon S, et al, 21. Study on the calibration of a fullpolarimetricscatterometer system at X-band. 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9 3 期 李颖等 : 基于星载 SAR 的海上溢油检测研究进展 249 中国海洋大学博士论文. 苏腾飞,213. Envisat ASAR 溢油检测影响因素分析. 海洋通报,32 (4): 童玲, 陈彦, 贾明权,214. 雷达遥感机理. 北京 : 科学出版社. 吴一全, 吉玚, 沈毅, 等,212. Tsallis 熵和改进 CV 模型的海面溢油 SAR 图像分割. 遥感学报,16 (4): ( 美 ) 李仲森 (Jong-Sen Lee),( 法 ) 鲍狄埃 ( Eric Pottier) 著. 极化雷达成像基础与应用. 洪文等译 北京. 电子工业出版社. ( 美 ) 理查兹 (Richard M A) 著. 雷达信号处理基础. 邢孟道, 等译. 28. 北京 : 电子工业出版社. 徐青, 郑汲, 程永存, 等,211. 应用纹理分析识别 SAR 海上溢油图像. 河海大学学报 ( 自然科学版 ), 39 (5): 闫殿武,21. 卫星影像溢油信息提取研究. 大连海事大学. 杨帆, 杨健, 殷君君, 等,215. 基于极化 SAR 分解模型的油膜检测. 清华大学学报 : 自然科学版 (8): , 周圆, 邵伟增, 邓一兵,215. HH 极化 TerraSAR-X 图像提取海浪要素的方法研究. 海洋通报, (6): 朱宗斌, 赵朝方, 曾侃, 等,215. 二进制粒子群支持向量机算法在 SAR 图像海面溢油特征选择的应用. 海洋湖沼通报,3:22. 邹亚荣, 梁超, 陈江麟, 等,211. 基于 SAR 的海上溢油监测最佳探测参数分析. 海洋学报 (1): 邹亚荣, 梁超, 曾韬,213. 基于极化参数的 SVM 海上溢油识别. 海洋学研究, 31 (3): 邹亚荣, 邹斌, 梁超,214 援应用极化合成孔径雷达检测海上溢油研究进展援海洋学报,36 (9):1-6 ( 本文编辑 : 袁泽轶 )

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