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    應用GF-3衛(wèi)星探測海上溢油實驗研究

    2021-03-08 07:11:34魯云飛路曉慶鄒亞榮
    海洋技術(shù)學報 2021年6期
    關(guān)鍵詞:溢油直方圖極化

    魯云飛,路曉慶*,鄒亞榮

    (1.國家衛(wèi)星海洋應用中心,北京 100081;2.自然資源部空間海洋遙感與應用重點實驗室,北京 100081)

    隨著海上經(jīng)濟活動的日益頻繁,海上溢油時有發(fā)生,2018年“桑吉”輪事件、2021年黃海油輪事故等造成溢油,對海洋生態(tài)環(huán)境影響巨大,及早發(fā)現(xiàn)溢油的位置和影響區(qū)域面積,對于溢油事件的處置具有重要的意義。衛(wèi)星遙感具有監(jiān)測范圍廣、受天氣影響小等特點,應用遙感開展溢油監(jiān)測是主要技術(shù)手段,又由于微波遙感具有穿云透霧的能力,以及溢油對海洋的阻尼作用,在合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像上表現(xiàn)出“黑斑”特征,因而SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)在溢油監(jiān)測中應用更為廣泛[1]。

    國內(nèi)外學者應用SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)開展了大量的溢油信息提取研究,運用多種圖像處理方法對SAR圖像進行處理,提取溢油信息,例如ZHANG Y Z等[2]采用支持向量機方法,對生物膜與礦物質(zhì)油膜進行區(qū)分;MERA D等[3]選取溢油幾何、散射等特征,采用機器學習等算法提取溢油信息;NUNZIATA F等[4]應用全極化的數(shù)據(jù)開展溢油信息提取,建立極化模型來監(jiān)測溢油信息,區(qū)分了某些類溢油與溢油;ZOU Y R等[5]對溢油的極化特征進行分析,建立了溢油極化特征譜,從散射機理上對溢油探測進行了研究;也有學者通過實驗方法,對不同極化、不同角度探測溢油開展了研究[6-8]。這些研究基于國外SAR衛(wèi)星進行,目前常用于溢油監(jiān)測的SAR衛(wèi)星主要為加拿大Radarsat-2、意大利Cosms-SkyMed、德國TerrSAR等,這些衛(wèi)星具有多極化、不同分辨率的特點,但由于為國外運營,在數(shù)據(jù)保障性方面,尤其是滿足應急需要時,存在一定的困難,對溢油遙感監(jiān)測影響較大。我國自主的高分三號衛(wèi)星(GF-3)具有12個探測模式,可獲取全極化數(shù)據(jù),最高分辨率為1 m,能滿足我國不同行業(yè)的業(yè)務需求。本文就GF-3衛(wèi)星在海上溢油方面探測進行研究。

    1 采用數(shù)據(jù)

    采用2016年12月30日的L1A級GF-3全極化條帶模式1,分辨率為8 m,入射角46.94°~47.97°,幅寬為20~35 km,范圍為東經(jīng)122.72°—122.98°,北緯36.87°—37.17°,覆蓋山東半島東側(cè)面積約300 km2海域。

    2 溢油探測能力分析

    不同的溢油種類在海水中的存在方式不同,油在海水中受到多種力的綜合作用,在溢油的不同階段表現(xiàn)不同,原油重油難以與海水溶解,燃料油與海水可發(fā)生反應,隨時間變化,會產(chǎn)生乳化效應與蒸發(fā)。一般情況,燃料油與海水進行融合,形成油在水中,或水在油中,本文針對的是燃料油與海水混合的油水混合物。

    基于海上溢油對海水的阻尼作用,多位學者運用SAR數(shù)據(jù),采用圖像處理、極化分解等方法開展了溢油信息的提取,對多起溢油事故進行了分析,但他們都是利用國外的SAR數(shù)據(jù),在模式與分辨率,以及數(shù)據(jù)獲取等方面對溢油遙感監(jiān)測業(yè)務有一定的限制,GF-3衛(wèi)星具有多模式、全極化、多分辨率等特點,能夠滿足業(yè)務監(jiān)測需要。

    2.1 GF-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)噪聲分析

    在圖像中,選取海水作為樣本進行分析,直方圖計算量小,可分析像元亮度值(DN值)的分布統(tǒng)計,因而采用圖像的直方圖計算,如圖1和表1所示,4個極化圖像均存在空值,以交叉極化圖像中為多,其中HV極化圖像DN值變化較大,均值達到96.96,標準差達到43.47,表明分布不均勻,為4個極化中最大。各極化的直方圖曲線波動都較大,尤其在曲線的頂端變化處,且曲線不呈高斯分布,說明噪聲呈現(xiàn)出不均勻分布,最大的頻度差別一般在100以內(nèi)(圖1)。

    圖1 海水樣本直方圖

    表1 海水樣本直方圖計算結(jié)果

    由于溢油對海洋毛細波的壓制,在圖像上呈現(xiàn)出黑斑特征,理論上溢油的值均一,從VV極化圖上溢油樣本值看,90%的值小于45,但直方圖上溢油曲線變化劇烈,在DN值20~40之間振幅達150(圖2),表明溢油區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)起伏大,受噪聲影響較大。

    圖2 溢油樣本直方圖

    2.2 紋理分析

    通過對圖像處理提取出紋理特征參數(shù),從而揭示目標的紋理特性。

    設定圖像為M×N大小,設圖像上灰度級分別為i、j,(k,l)與(m,n)表示圖像空間上的一個點對。

    取像元對間距為d,兩像元連線的方向為θ。取不同間距d,不同方向θ的灰度共生矩陣為P(i,j,d,θ)。Pij為兩個相鄰像元在距離d和角度θ的概率。

    基于不同θ,0°與180°的表達為:

    其中變化參數(shù)計算公式如下。

    其中:

    圖3中,4個極化方式圖像的平均、方差、對比、分散四個紋理參數(shù)對溢油有表現(xiàn),其中以方差、對比這兩個紋理參數(shù)對溢油的表現(xiàn)最為明顯,而一致、熵、二分量、相關(guān)4個紋理參數(shù)對溢油的表現(xiàn)不明顯,相關(guān)紋理參數(shù)則對溢油完全沒有表現(xiàn)。與VV、HH極化方式對溢油的表現(xiàn)相比,VH、HV極化對溢油的表現(xiàn)要弱。

    圖3 紋理特征值

    2.3 后向散射計算分析

    根據(jù)GF-3衛(wèi)星用戶手冊[9],GF-3的后向散射系數(shù)可根據(jù)式(4)求出。

    在L1A圖像中,PI=I2+Q2,I為1A級產(chǎn)品實部;Q為1A級產(chǎn)品虛部;QualifyValue為該景圖像量化前的最大值,可通過元數(shù)據(jù)文件QualifyValue字段獲取。

    在GF-3影像中選取溢油與海水樣本,對樣本進行4個極化方式計算,結(jié)果如圖4和圖5所示。溢油與海水直方圖曲線均不平滑,有不同的起伏,表明GF-3圖像的噪聲較大,對溢油信息提取具有一定的影響。相對于溢油直方圖,海水直方圖曲線要平滑,這表明海水后向散射值相對均一,4個極化的溢油與海水直方圖曲線均未表現(xiàn)出正態(tài)分布,峰值向右偏移。溢油在VH、HV極化上差別不明顯,在VV極化圖像上,小于0的占27.88%,說明溢油與海水交融,而在海水的樣本直方圖上,小于0的占5.59%,從而在海水中能提取出油水混合信息。

    從溢油樣本分析,4個極化中,VV極化的峰值在4左右,小于4的值占90%,而海水的峰值在12左右,小于峰值的值占90%,溢油與海水有較為明顯的差別,如圖4和圖5所示。溢油在HH極化的峰值在8左右,海水在HH極化的峰值在2左右,且溢油與海水的直方圖存在一定的重疊,這樣對溢油信息提取有一定的困難。4個極化方式,從溢油的后向散射分析,交叉極化VH、HV的后向散射系數(shù)比垂直VV、水平極化HH的后向散射小,難以從海水中提取出溢油信息。

    圖4 不同極化方式的后向散射系數(shù)統(tǒng)計計算(溢油樣本)

    圖5 不同極化方式的后向散射系數(shù)統(tǒng)計計算(海水樣本)

    2.4 極化分解

    目標的極化分解可反應目標的粗糙度等特性[10]。本文以極化分解為基礎,開發(fā)一套自主知識產(chǎn)權(quán)的溢油極化SAR處理系統(tǒng),溢油極化SAR處理系統(tǒng)開發(fā)工作以SAR數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,在溢油極化SAR特征譜構(gòu)建及精細提取研究的基礎上,基于極化分解,計算了熵、反射角等值。

    式中,λ1、λ2、λ3為相干矩陣的特征向量,散射熵H表示為隨機散射的隨機性。

    式中,反熵A表示除主要散射以外的兩個相對較弱散射之間的關(guān)系,僅H>0.7時,為進一步識別來源,否則A包含過高的隨機噪聲。H值變大,則極化可分類別數(shù)下降。H值增大時,A作為散射分類意義明顯[10]。從熵計算結(jié)果,溢油信息在熵表現(xiàn)明顯,可以從海水提取。任意從溢油向海水做一直線,計算熵值的變化,計算結(jié)果如圖6所示。從溢油向海水過渡,DN值從高往低過渡,在10至35區(qū)間,DN值的變化從250降至50,表明溢油與海水有明顯的區(qū)分,熵是區(qū)分溢油與海水的有效參數(shù)。圖6中曲線波動顯著,說明噪聲的影響較大。從反熵A計算值看,在10至35區(qū)間,A值的變化從50左右升至250,曲線存在起伏,同樣表明噪聲較大。溢油與海水在熵與反熵的差別明顯,因而能夠從海水中提取溢油信息。在熵、反熵、角(HAAlpha)圖像中,溢油信息有明顯的表現(xiàn),從剖面計算看,溢油在HAAlpha圖像中DN值為0,沒有波動,噪聲較小,在0至50的區(qū)間,DN值從10陡然升高到150左右,表明溢油與海水存在明顯的界限。海水在HAAlpha圖像中曲線有些波動,有噪聲的存在。

    圖6 極化分解參數(shù)

    3 基于極化分解的溢油信息提取

    Freeman分解通常要求散射模型的總功率為1,將Freeman分解使用的面散射模型表示如下。

    式中,β為復數(shù),|β|≤1是為了保證模型的球面散射功率不會弱于二面角散射功率,對于普通雷達觀測地面來說,通??梢约俣▅β|≤0.5。

    以面散射為主的一種最主要的地物類型就是海面。在SAR觀測的入射角范圍內(nèi)(18°至50°),在不考慮其他長波情況下,海面的后向散射主要為布拉格(Bragg)散射。

    該分解方法先對極化相干矩陣進行去定向操作,再進行Freeman三成分分解,且為了消除分解結(jié)果中負功率散射成分,使用了與“去定向三成分分解”中相同的“非負功率限制”處理。應用此方法開展溢油信息提取,結(jié)果見圖7(圖中黑色條帶部分),由于溢油對海面毛細波的壓制,導致回波信號弱,因而在圖像上呈現(xiàn)出黑斑,Ps為面散射,在修正Freeman分解的Ps圖像中,溢油與海水信息得到表示,溢油均值小于海水,溢油表現(xiàn)為黑色,與海水有較為明顯的區(qū)別,溢油信息能夠有效地從海水背景中提取。

    圖7 基于Freeman極化的溢油信息提取

    4 結(jié) 論

    應用SAR數(shù)據(jù)開展海上溢油遙感監(jiān)測是目前常用方法之一,GF-3衛(wèi)星的發(fā)射為溢油遙感監(jiān)測帶來巨大機遇。GF-3具有多模式、高分辨等特點,本文從溢油的噪聲、極化分解、極化分類等方面對GF-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)的溢油遙感探測能力進行分析。針對GF-3衛(wèi)星具有多模式多分辨率的特點,開展了GF-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)的溢油遙感監(jiān)測分析,溢油與海水的散射系數(shù)有較為明顯的差異,基于此建立的極化參數(shù)等模型能夠有效地從海水背景中提取出溢油信息,應用溢油的極化信息可有效地區(qū)分海水與溢油信息。

    GF-3衛(wèi)星圖像噪聲以交叉極化圖像中為多,其中HV圖像DN值變化大,均值達到27 716.94,為4個極化中最大,各極化的直方圖曲線波動較大,尤其在曲線的頂端變化處,且曲線不呈高斯分布;4個極化中,VV極化的峰值在4左右,小于4的值占90%,而海水的峰值在12左右,小于峰值的值占90%,溢油與海水有較為明顯的差別。溢油在HH極化的峰值在8左右,海水在HH極化的峰值在2左右,且溢油與海水的直方圖存在一定的重疊,對于溢油信息提取具有一定的干擾,從而影響溢油信息提取的精度。如何減少GF-3的噪聲,進而提高溢油的提取精度是下一步需要研究的方向。

    從熵計算結(jié)果分析,隨著溢油向海水過渡,熵值從高往低過渡,在10至35區(qū)間,DN值的變化從250降至50,表明溢油與海水有明顯的區(qū)分,熵是區(qū)分溢油與海水的有效參數(shù)。從反熵A計算值看,在10至35區(qū)間,DN值的變化從50左右升至250,曲線存在起伏,同樣表明噪聲較大。溢油與海水在熵與反熵的差別明顯,因而能夠從海水中提取溢油信息。在極化分解方面,獲得的熵、反射角等參數(shù)能夠表現(xiàn)出溢油的散射特性;基于極化分解參數(shù),能夠通過常用分類方法進行溢油信息提取。

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