高光谱图像的海面溢油自动检测方法研究

海面溢油对海洋环境会生成许多有害物质,导致位于食物链底端的浮游生物大量死亡,进而危害整个海洋生态系统。高光谱遥感可以获取溢油和海水的空间分布信息和光谱分布信息,利用高光谱图像进行溢油检测具有更好的检测性能。针对高光谱图像的海面溢油检测过程中需要人工辅助的缺点,提出一种基于自适应匹配滤波的高光谱图像海面溢油自动检测方法。首先,利用场景中溢油的C—H键光谱特性,设计一种溢油参考光谱特征提取模型,获取溢油检测过程中的参考光谱。其次,依据海水、云以及溢油光谱反射特性的差异,选取海水、云和溢油差异最大的波段,分割海水像素,计算溢油检测过程中的背景参数。最后,将目标检测中经典的自适应匹配滤波方法进行适当的改进应用于溢油的检测。将该方法应用于实际墨西哥湾airborne visible infrared imaging spectrometer(AVIRIS)高光谱遥感影像的海面溢油的检测,结果表明该方法具有计算速度快,不需要人工辅助等方面的特点,可用于海面溢油的自动检测。     

基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究

为了提高光谱遥感图像数据的利用率,提出了一种基于光谱反射率特性的星载高光谱图像云检测方法。首先分析了各类地物在不同光谱下的反射率特征,根据其特点从星载高光谱图像中选取特定5个波长的图像数据,然后依照图像地物反射率及阈值判定法区分出高云区和中低云区,最后对二者合并,得到目标云区。试验结果表明,该方法的云检测率可达90%以上,虚警率在1%以内,可以准确区分云与雪地区域、沙漠区域以及植被区域,实现云检测。     

高分五号可见短波红外高光谱影像云检测研究

高分五号(GF-5)卫星上荷载的可见短波红外高光谱相机(AHSI)能够同时获取330个谱段的光谱信息,对大气和陆地进行综合高光谱观测,能有效获取地物的精确信息.云的存在会对遥感影像造成污染,为了提高GF-5数据的利用率,本文结合AHSI的地物高光谱特性,研究多种下垫面背景下的云检测方法.对得到的1级产品,利用产品配套的...     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

高光谱遥感分区混合端元提取计算海洋溢油覆盖度

溢油覆盖度的估测是海洋溢油探测与灾害评估的重要内容,受航空航天传感器地面分辨率的限制,准确探测溢油覆盖度比较困难。在海洋风浪及破碎波作用下,溢油往往呈条带状分布。获取的高光谱数据中存在大量的油、水混合像元;传统图像分割方式计算溢油面积存在偏差,且受传感器角度、高度等影响,光谱变异明显,传统端元提取方法很难找到纯像元光谱。提出了一种通过分区混合端元计算海洋溢油覆盖度的探测方法。首先对影像进行分区并使用N-FINDR算法进行端元预选;然后再利用独立分量分析（ICA）方法进行端元精选,按照负熵最大输出得到候选端元,并将地面同步参考光谱作为约束引入相似性溢油端元识别;最后基于非负矩阵分解方法(NMF)求取端元丰度,通过太阳耀斑区的修正,得到真实的溢油覆盖度。分区混合端元的提取较好的解决了全局端元变异及环境适应性差的问题,使精选后的端元具有更好的环境鲁棒性。为更好地衡量该算法精度,采用仿真数据与真实高光谱影像数据相结合进行实验验证。仿真实验中,人工设定溢油丰度,使用均方根误差（RMSE）和丰度估计误差对比评估估计丰度与设定丰度之间的差别,并设计了算法适应性和抗噪实验。结果表明采用MNF和ICA两种高光谱压缩方法,丰度估计误差均低于3%,重构图像的最小均方根误差RMSE最高为0.030 6,且具有较好的抗噪能力,验证了该算法的有效性。真实实验中,使用2011年山东长岛溢油8景机载高光谱影像数据为真实测试数据,由于真实遥感数据往往缺失地面同步丰度数据,导致对算法精度进行评价比较困难,使用仿真数据交互验证与目视解译数据相结合的方法进行精度评价,通过耀斑区修正后估测的机载高光谱成像总的溢油覆盖面积为1.17 km2,溢油覆盖度为22.85%,与现场人工估测面积偏差为2.15%,明显高于传统方法。受海洋破碎波、光谱变异性影响,和航空航天遥感器地面分辨率的限制,海洋溢油遥感中单个像元进行丰度解析是一个难题。基于亚像元丰度分解思想,讨论了海洋溢油覆盖度的问题,提出一种较为完善的海洋溢油覆盖度的计算办法,通过仿真数据和实际的高光谱溢油数据进行了方法的验证,实现了较为客观的自动化溢油覆盖度（丰度）探测方法,可以较为准确的估测海洋溢油的覆盖度,对溢油遥感面积的业务化探测具有积极意义。     

多光谱检测背景分布规律研究

在进行防火监测、泄露监测时,被检测信息往往比较微弱。这时研究检测结果的分布规律,对检测门限的确定、统计检测和恒虚警检测等具有十分重要的作用。从统计混合模型出发,对多光谱图像CEM滤波器背景部分输出的分布规律进行了分析,认为滤波结果的概率密度函数服从高斯混合分布。并利用ETM卫星数据进行了相应的验证。结果表明实际概率密度曲线与EM算法参数估计结果吻合很好。虚警概率曲线也表明,在虚警概率Pfa10-4条件下,采用高斯混合分布模型确定的门限是准确的。     

基于小波变换的油膜光谱特征分析

水上溢油光谱作为高光谱遥感目标识别与分类的参考依据,在溢油识别与厚度区分等方面具有重要的研究意义。通过测量厚度范围为1.0～127 μm间的轻柴油的20组光谱曲线,计算其反射率光谱曲线随厚度变化的特征,并利用db4小波对反射率数据进行处理,突出光谱奇异性及其位置与奇异值随油膜厚度变化的特征。在研究范围内的油膜光谱反射率高于水体,但反射率值与油膜厚度间无固定增减关系。在其厚度小于6 μm时反射率光谱曲线无明显特征,厚度大于6 μm后在388 nm附近存在区别于水体的反射峰特征且随厚度增加特征愈加突出。油膜光谱小波分析后的细节系数在388～393 nm内表现出明显的奇异性,并且奇异位置随厚度增加向短波方向移动、奇异极值增大。研究证实了小波分析在确定油膜光谱特征位置与变化研究中的积极作用,并发现了紫外-可见光短波范围内的光谱特征,为紫外遥感进行溢油识别提供了科学依据。     

AOTF高光谱成像0级干扰抑制方法研究

随着光谱成像技术的发展,以高空间分辨率和高光谱分辨率获得的图像极大地提高了地物目标的识别能力,为准确获取地物被测目标的二维空间影像信息和一维光谱信息,设计完成一种基于声光可调滤波器(AOTF)的高光谱成像系统,但由于系统中偏振片消光比有限,导致视场外的0级光与被测目标的+1级衍射光发生重叠,而AOTF无驱动时成像可近似为0级干扰的图像,为此提出一种AOTF加驱动图像减无驱动图像的0级干扰抑制方法。并采用该系统样机进行外场光谱成像实验,对结果进行0级干扰抑制方法修正,修正后的结果表明该方法不仅大幅度消除了0级光的干扰,而且还提高了整个成像光谱的测量精度。     

基于多角度高光谱技术冰的偏振反射特性分析

对于可见光范围内,冰的反射光中包含部分偏振光,尤其是光滑的冰面,往往会使探测器获得的反射信息中包含更多的偏振信息。对淡水冰与海冰的反射信息进行了测量,同时结合角度信息与光谱信息分析了它们之间偏振反射特性的差异。发现在以偏振度为指标的前提下,海冰与淡水冰之间的差异相对反射信息较大,同时冰表现出了其特有的偏振特性。从而偏振测量可以辅助现有遥感技术更好的检测覆盖在地球表面的冰。     

模拟溢油样品激光诱导荧光光谱的偏振特性研究

激光诱导荧光是海洋溢油探测的有效手段之一,但该技术的应用易受自然水体中叶绿素、CDOM等物质荧光信号的干扰。为了寻求排除自然水体荧光干扰的方法,基于532 nm连续激光器搭建了激光诱导偏振荧光实验装置,并针对六种不同密度的模拟溢油样品和自然水体开展了荧光光谱偏振特性研究。实验结果发现,与自然水体的荧光光谱不具有明显的偏振特性不同,所有模拟溢油样品的诱导荧光均具有明显的偏振特性,这一结论说明激光诱导荧光光谱的偏振特性可以作为排除叶绿素、CDOM等物质荧光干扰的依据。实验还发现,溢油样品的荧光偏振性质因样品种类而异。在线偏振光激发下,原油样品荧光偏振度随波长逐渐降低,其中重质原油样品偏振度降低幅度最大,轻质原油样品幅度最小,而柴油样品荧光偏振度没有明显变化;当周期性改变激发光的偏振状态时,所有模拟溢油样品的荧光偏振度随之发生趋势相同的周期性波动,中质样品荧光偏振度波动的幅度低于重质样品,但明显超过轻质样品。这一结果说明,模拟溢油样品诱导荧光偏振度的波长变化特性及对激发光偏振态的响应特性均与样品密度存在一定关联,其偏振特性可以作为辅助油种识别的重要参量。     

海面甚薄油膜光谱响应研究与分析

海面甚薄油膜存在着特定的光谱响应,文章通过模拟海面甚薄油膜随其厚度的变化过程,研究其高光谱响应特征与产生机理.甚薄油膜随着厚度从大到小的逐渐变化,表现为六种目视特征:彩虹亮油膜、品色亮油膜、黄绿亮油膜、浅绿亮油膜、银色亮油膜与几乎不可见油膜.分析六种状态下海面甚薄油膜的光谱反射率表明:350～540 nm甚薄油膜的反射差异明显,甚至可以影响到440 nm处叶绿素的吸收峰;350～900 nm范围内,甚薄油膜的反射光谱普遍高于海水的反射光谱,但540～900 nm范围内缺乏明显的吸收反射特征;在近红外920～2 500 nm范围内没有明显的光谱响应.结合海面甚薄油膜光谱响应特征分析,指出海面甚薄油膜存在平行多光束干涉现象,入射到薄膜内的光由于多次反射和折射导致了海面可见光/近红外光谱反射率的增加,为海面甚薄油膜遥感探测提供了理论依据.     

利用地表土壤的反射光谱勘探油气的方法研究

反射光谱分析提供了一种高效和低成本的鉴别物质成分和结构的方法,油气微渗漏理论则建立了油气藏与其上部地表特定蚀变之间的因果关系,因此,可以通过检测地表蚀变的反射光谱来勘探油气。野外实地测量和高光谱遥感均能够实现反射光谱的检测。文章首先提出了典型含气区测点的光谱曲线的宏观特征;然后,给出了一种基于野外测量的反射光谱来确定特定蚀变的地表分布(即分类)的方法。将本方法应用于青海××地区野外测量的反射光谱的分析中,得到的蚀变异常区与该地区的已有气田成功吻合。本方法的鲁棒性实验表明,当分类过程中选用不同的参数组合(例如：分类样本,研究波段范围和相似度阈值)时,均能得到较好的分类结果。为该地区进行中的Hyperion高光谱遥感油气勘探项目提供了有效的分类样本和参考算法。     

不同含水量黑土土壤光谱反射率半经验模型构建

土壤含水量的变化情况与时空分布对热量平衡、农业墒情等具有显著的影响。利用反射率光谱信息反演土壤含水量的研究,可为实现土壤含水量速测、揭示土壤含水量时空变异规律提供科学依据。构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型,深入探究土壤重量含水量与反射率光谱的关系。 制备了12种不同湿度的土壤样品。 采用ASD Field Spec Pro 3地物波谱仪对制备的不同湿度梯度的黑土土壤进行反射率光谱测量。 利用菲涅耳反射率建立土壤表面反射模型;在以往的研究中,Kubelka-Munk (KM)模型中的漫反射率R_∞通常被视为对于给定材料和照明波长的常数或需要反演的参数。通过研究发现,漫反射率R_∞不仅与材料和波长有关,还与土壤含水量相关。利用与土壤含水量相关的吸收系数及散射系数描述了土壤含水量与漫反射率R_∞的关系,并基于KM理论对体散射分量进行建模;进而构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型。 根据实际测量数据选用最小二乘算法对模型参数进行反演,并通过分析反演参数简化模型。最后,将未参与建模的不同含水量梯度的数据代入模型中,验证模型的有效性。结果表明：对比不同含水量土壤反射率光谱的模拟值与实测值在400～2 400 nm波段范围内的模拟精度发现,含水量为200 g·kg-1的土壤反射率光谱的均方根误差最大,为0.008,含水量为40 g·kg-1的土壤反射率光谱的均方根误差最小,为0.000 6,不同含水量下土壤样品反射率光谱的均方根误差的均值是0.005 1。在400～2 400 nm波段范围内,不同波长下黑土土壤反射率光谱的预测均方根误差基本低于0.008,1 920 nm波长处的预测均方根误差最小,为0.002 062。采集长春地区的土壤检验模型的可靠性,配制15个不同含水量样品并对其进行反射率光谱测量。选取9个样品数据用于建模,6个样品数据用于验证。结果表明：在400～2 400 nm波段范围内,不同波长下的长春土壤反射率光谱的预测均方根误差基本低于0.015,525 nm波长处的预测均方根误差最小,为0.000 922 5。综上所述,所建立的模型具有很高的预测精度,可很好地适用于不同含水量黑土土壤反射率光谱的模拟。     

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算研究进展

地表温度是描述陆表过程和反映地表特征的重要参数。及时掌握区域和全球尺度上的地表温度时空分布是许多地表过程研究和热红外遥感应用的必需。热红外遥感是地表温度快捷获取的最佳手段,但仅局限于天空晴朗无云情形。云覆盖致使热红外遥感不能直接获取云覆盖像元地表温度,其反演结果为云顶温度或附加了云辐射强迫效应后的地表温度。如何精准获取热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度信息,成为热红外遥感地表温度反演和应用亟待完善的难题。文章系统详细回顾了国内外热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算方法,评述了各方法的特性,并指出今后应加强加深热红外遥感与被动微波遥感融合技术、数据同化技术、尺度效应和算法参数化中普适性假定等四方面研究。     

背景高斯化的遥感图像目标检测

在假设单一地表遥感图像灰度起伏符合马尔可夫模型的条件下,得到了理想单一地表灰度起伏符合高斯分布的结果。将这一结果应用于遥感图像的目标检测,提出了一种新的基于背景高斯化的遥感图像目标检测方法。该方法首先将遥感图像进行高斯化处理,将其作为近似理想背景,然后将原图像与高斯化背景做差得到残差图,进而对残差图进行目标检测。由于目标本身的信息远离背景高斯化模型,因此在背景消减的过程中,目标信息得到了很好的保持,比在原图上进行目标检测性能得到了很大的提高。实验结果进一步验证了算法具有很好的检测性能。     

基于激光诱导荧光的溢油厚度定量检测实验研究

海上溢油油膜厚度的定量检测是实现溢油量准确估计的重要依据和手段,为制定石油污染应急响应提供了基础数据。本文基于激光诱导荧光（LIF）的方法以柴油（0# diesel）、机油（Mobil motor oil 20w-40）、润滑油（Shell Helix 15w-40,Shell Helix 10w-40,Shell Helix 5w-40）为研究对象,重点分析了油膜厚度-荧光发射强度关系,检出限以及油膜厚度在不同水体中定量检测的准确性。结果表明：0#柴油和美孚机油20w-60的荧光光谱特征与润滑油的光谱特征有明显不同,柴油的荧光峰位于326 nm其FWHM为60 nm,美孚机油20w-60则具有三个荧光峰分别位于360 nm/375 nm/390 nm其FWHM为100nm。三种润滑油（壳牌润滑油15w-40、壳牌润滑油10w-40、壳牌润滑油5w-40）的荧光光谱重叠明显,荧光峰分别位于334,344和343 nm且FWHM分别为75,45和50 nm。5种油膜的荧光强度均随油膜厚度的增加而增加,校正曲线的相关性分别为0.997 8,0.997 9,0.996 4,0.997 8和0.996 0,均具有较好的相关性,5种油膜检出限分别为0.03,0.02,0.02,0.03和0.05 μm,0#柴油在合成海水A和B中的平均相对误差为5.04%和8.73%,平均相对标准偏差分别为4.37%和8.36%,美孚机油20w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为7.99%和9.97%,平均相对标准偏差为4.78%和6.23%。壳牌润滑油15w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为8.54%和13.69%,相对标准偏差为5.05%和9.08%。壳牌润滑油10w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为6.33%和12.38%,平均相对标准偏差为2.85%和7.92%。壳牌润滑油5w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为4.28%和11.57%,平均相对标准偏差为3.56%和7.73%。可见5种油膜在不同水体中定量检测的平均相对误差均小于14%,平均相对标准偏差均小于10%,研究结果可以实现对薄油膜的测量,为海上油膜厚度的在线监测提供了技术手段。     

水中油浓度快速测量方法研究

以三维荧光光谱技术结合PARAFAC算法研究了水中油浓度的快速测量方法,重点分析了水中溶解有机物对油浓度测量的影响。以0#柴油、腐殖酸为测量样本,通过改变腐殖酸浓度来模拟自然水体中溶解有机物含量,研究了腐殖酸中0#柴油特征荧光光谱的快速分离方法,实现了不同腐殖酸浓度下相同浓度0#柴油含量的测量,测量平均误差为1.67%,相对标准偏差小于1.29%。结果表明,以三维荧光光谱技术结合PARAFAC算法能够实现水中大量溶解有机物存在下油浓度的快速测量。     

基于光谱曲线响应特性的油膜厚度估计模型分析

如今,海上溢油事故频发,如何对溢油的油量进行估计,是一个重要课题。如果可以得到溢油量,那么对后续的处理以及损失的评估都会有较大的帮助。高光谱遥感技术的快速发展使对油膜厚度的定量估计成为可能。采用AvaSpec光谱仪测量不同厚度的油膜,然后对得到的光谱曲线的多种曲线特征进行提取,分析其与油膜厚度之间的关系。结果表明,油膜厚度与基于高光谱位置变量的Rg和Ro、三角植被指数的RDVI和TVI以及Haboudane关系式相关性较大。分别采用曲线拟合、BP神经网络和基于SVD的迭代方法建立油膜曲线特征与油膜厚度之间的预测关系,并以此对不同的油膜光谱曲线进行油膜厚度估计,对得到的结果进行精度检测和运行时间分析,最终得出对每个估计模型的分析评价。