基于多源遙感影像的海上溢油監(jiān)測處理系統(tǒng)

陳彤彤，許鳳至,李建偉

(1.煙臺海事局，山東 煙臺 264000；2.北海航海保障中心煙臺通信中心，山東 煙臺 264000；3.中海石油環(huán)保服務(wù)(天津)有限公司，天津 300457)

隨著我國水運行業(yè)的迅速發(fā)展，海上活動日益頻繁，加大了海上交通事故和溢油事故的發(fā)生風(fēng)險，對海洋生態(tài)環(huán)境和沿岸經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成了重大的影響，溢油事故的實時監(jiān)測是降低溢油污染風(fēng)險，提高溢油應(yīng)急響應(yīng)能力的有效方法[1]。

目前基于遙感影像進(jìn)行海上事故監(jiān)測大多還使用人工處理的操作，處理速度相對緩慢，缺乏高效的綜合信息處理系統(tǒng)支撐平臺，分析結(jié)果的內(nèi)容和表現(xiàn)形式也相對單一，為決策部門提供技術(shù)支持時存在局限性。近年來已經(jīng)開展了一系列海上溢油監(jiān)測技術(shù)研究[2]，但是現(xiàn)有的系統(tǒng)大都僅使用了SAR影像數(shù)據(jù)，很少涉及到資源更加豐富的光學(xué)影像，而且對于海上目標(biāo)的監(jiān)測僅涉及溢油區(qū)域的監(jiān)測[3]，存在監(jiān)測目標(biāo)單一、數(shù)據(jù)種類少等問題，不能夠滿足海上資源監(jiān)測實時迅速的要求。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文基于C/S的系統(tǒng)架構(gòu)，結(jié)合光學(xué)和雷達(dá)影像，針對船舶、敏感資源(海冰、養(yǎng)殖區(qū))、溢油等多種海上目標(biāo)，設(shè)計了包含數(shù)據(jù)管理、影像預(yù)處理、自動化監(jiān)測、報表制作和管理的海上溢油監(jiān)測處理系統(tǒng)(見圖1)，可以滿足海上多種資源實時快速監(jiān)測的需求。整體架構(gòu)分為業(yè)務(wù)層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層。應(yīng)用層提供地圖瀏覽、影像處理、圖斑管理、專題制圖、報表生成、歸檔管理等功能，邏輯層主要提供海上目標(biāo)的自動識別功能，數(shù)據(jù)層主要是用來存儲原始影像、處理后影像、圖斑、報表、AIS數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。

圖1 遙感溢油監(jiān)測處理系統(tǒng)架構(gòu)

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 影像預(yù)處理

2.1.1 光學(xué)影像

光學(xué)傳感器影像可以提供多光譜影像，提供地表真實圖像，同時還可以提供近紅、短多紅外等波段為海上目標(biāo)的監(jiān)測提供更多的信息。系統(tǒng)中支持多種光學(xué)傳感器，包括landsat-8、Sentinel-2、GF-1、GF-2、ZY-3、MODIS、Pleiades等影像(見表1)，分辨率范圍0.5～1 000 m，時間分辨率范圍1～16 d，通過集成多種傳感器影像，可以支持短周期不同場景下的海上目標(biāo)監(jiān)測需求。

表1 光學(xué)影像產(chǎn)品參數(shù)表

2.1.2 SAR影像

合成孔徑雷達(dá)影像相對于光學(xué)影像具有穿云透雨、全天時、全天候的工作能力，并且可以在夜間工作，具有大范圍目標(biāo)探測、工作方式靈活、能夠適應(yīng)惡劣天氣的優(yōu)勢[4]，尤其是溢油事故監(jiān)測具有的時間和位置不確定的特性。系統(tǒng)集成了多種雷達(dá)影像，包括Radarsat-2、COSMO Skymed、GF-3、ENVISAT-ASAR、Terra SAR-X等，見表2。

2.1.3 影像預(yù)處理

系統(tǒng)內(nèi)集成了針對上述影像的自動化預(yù)處理流程，包括格式轉(zhuǎn)換、幾何校正、正射校正、輻射定標(biāo)、投影轉(zhuǎn)換、海陸分離、影像裁剪、去噪、拉伸、鑲嵌、融合等功能。影像預(yù)處理功能主要依靠GDAL庫實現(xiàn)，GDAL是一個在X/MIT許可協(xié)議下的開源柵格空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換庫。預(yù)處理算法主要采用C++實現(xiàn)，同時針對雷達(dá)影像成像過程中產(chǎn)生的幾何形變問題，需要對原始影像做地理編碼，這一過程采用IDL調(diào)用Sarscape地理編碼功能模塊實現(xiàn)[5]。

表2 SAR影像產(chǎn)品參數(shù)表

2.2 海上目標(biāo)自動監(jiān)測

針對船舶、海冰、養(yǎng)殖區(qū)、溢油等4類海上目標(biāo)，實現(xiàn)了多種自動化提取方法，包括恒虛警率算法、faster r-cnn算法、自動化閾值算法、Unet算法。實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到預(yù)處理、目標(biāo)識別、特征信息計算的全自動化過程。

2.2.1 海上船舶的自動提取

恒虛警率(CFAR)是船舶提取的主流算法(見圖2)，算法原理簡單，易于實現(xiàn)，對于簡單海況上的船舶識別有較高的精度，但是在高海況海域中，該算法易受海雜波、海島的影響，同時進(jìn)行CFAR識別之前還需要進(jìn)行海陸分離操作，因此，系統(tǒng)中還集成了基于faster r-cnn框架的深度學(xué)習(xí)算法，通過引入不同環(huán)境下的樣本，實現(xiàn)海上船舶的自動提取。

圖2 基于CFAR算法的船舶提取

2.2.2 海上敏感資源的自動提取

遼東灣是我國緯度最高、冰情最重的海區(qū)，周邊沿海地區(qū)是我國重要的經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)。海冰已成為遼東灣海域海上工程設(shè)計、航運和開發(fā)生產(chǎn)中必須考慮的重要環(huán)境要素。系統(tǒng)中分別針對雷達(dá)和光學(xué)影像集成了基于紋理的雷達(dá)影像、基于自適應(yīng)閾值算法的光學(xué)影像海冰自動提取功能，見圖3、4。

圖3 基于landsat-8影像的海冰提取

圖4 基于Radarsat-2影像的海冰提取

利用遙感圖像快速提取養(yǎng)殖區(qū)范圍(見圖5)，可以幫助養(yǎng)殖場選址、決定養(yǎng)殖區(qū)品種、開展養(yǎng)殖區(qū)密度、養(yǎng)殖水體監(jiān)測；同時結(jié)合GIS技術(shù)，還可以對養(yǎng)殖區(qū)進(jìn)行規(guī)劃和管理，評估水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)對環(huán)境的影響。系統(tǒng)中使用Unet深度學(xué)習(xí)框架，通過人工構(gòu)架養(yǎng)殖區(qū)樣本，訓(xùn)練養(yǎng)殖區(qū)分割模型，實現(xiàn)了對海上養(yǎng)殖區(qū)的自動化提取。

圖5 基于Radarsat-2影像的海上養(yǎng)殖區(qū)提取

2.2.3 海上溢油自動提取

海上溢油事故監(jiān)測是系統(tǒng)中的主要模塊，系統(tǒng)集成了單極化SAR溢油自動識別算法，主要分為3個步驟：暗目標(biāo)提?。话的繕?biāo)特征提??；油膜與疑似油膜分類，通過構(gòu)建大量的樣本庫對溢油區(qū)域進(jìn)行識別。海上溢油提取結(jié)果見圖6。

圖6 海上溢油提取結(jié)果

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

系統(tǒng)采用了C/S框架，以GIS和遙感技術(shù)為基礎(chǔ)，采用C#語言，基于Arcgis Engine10.0嵌入式GIS組件庫，目標(biāo)識別模塊采用C++和python語言，基于GDAL/OGR開源柵格/矢量控件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換庫開發(fā)而成。系統(tǒng)包含地圖操作基本、自動化目標(biāo)識別、圖斑管理、專題制圖、報表生成和歸檔管理等功能。

自動化目標(biāo)識別是用戶加載影像后，可以實現(xiàn)一鍵海上目標(biāo)的自動化識別，主要包括影像預(yù)處理、海陸分離、目標(biāo)識別、目標(biāo)特征信息(中心坐標(biāo)、面積、周長、時間)等4個過程。

專題圖制模塊用于制作溢油監(jiān)測報表中所需的溢油圖斑專題圖、海冰圖斑專題圖、養(yǎng)殖區(qū)圖斑專題、船舶圖斑專題圖。具體包括鷹眼圖圖層管理、制圖范圍顯示、導(dǎo)出圖片、專題圖圖層管理、圖斑整飾、圖斑制圖處理。用戶可以根據(jù)實際需求執(zhí)行設(shè)置排版操作、選擇紙張類型、比例尺、添加注記、線段、顯示符號等操作。

報表生成根據(jù)報表模板自動生成溢油監(jiān)測、養(yǎng)殖區(qū)監(jiān)測、船舶監(jiān)測、海冰監(jiān)測報表。主要功能包括文字填寫、插入鷹眼圖與專題圖、導(dǎo)出word或PDF等。

對使用系統(tǒng)的原始影像、預(yù)處理成果影像、監(jiān)測產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行建庫和管理。包括：監(jiān)測報告查詢、海上目標(biāo)圖斑管理、原始影像管理、處理結(jié)果影像管理。

4 結(jié)論

基于多源遙感影像的海上溢油監(jiān)測處理系統(tǒng)通過遙感圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了海上目標(biāo)的實時監(jiān)測，解決了傳統(tǒng)的人工操作效率低下的問題。與現(xiàn)有的海上溢油監(jiān)測系統(tǒng)相比，本系統(tǒng)除SAR影像外，還支持了國內(nèi)外多種光學(xué)影像。除溢油監(jiān)測外，還針對海上交通集成了船舶、海冰、養(yǎng)殖區(qū)的自動化監(jiān)測，提升了系統(tǒng)對海上資源多元化的監(jiān)測能力，能夠為國家海事部門提供高質(zhì)量的溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測服務(wù)。