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多源SAR遙感影像海上溢油業務化監測系統研究

發布日期:2018-07-29 作者: 點擊:

多源SAR遙感影像海上溢油業務化監測系統研究


随着我國經濟的快速發展,石油需求日益增加,海上交通運輸業蓬勃發展,海洋石油資源不斷開發,海洋溢油事故也頻繁發生。2010年7月16日,大連新港發生漏油事件,溢油總量達到150萬千克(1 500噸),緻使430餘平方千米海面受污染。2011年6月4日,中海油和美國康菲石油公司合作開發的渤海灣油氣田蓬萊19-3的B平台和C平台相繼發生溢油事件,累計污染海域5 500平方千米,造成劣四類海水約870平方千米,最嚴重時形成158平方千米油污海水面積,造成了巨大的經濟損失與生态災難。溢油事故發生後,隻有實時監測溢油信息,才能有效提高溢油應急響應能力,降低溢油污染風險。

SAR(Synthetic Aperture Radar)衛星具有全天候、全天時、高分辨率和大範圍同步對海觀測的優勢,使其在海洋預報、資源勘探、災害評估和軍事偵察領域得到廣泛應用,是現今公認的溢油實時監測的最有效手段之一。星載SAR探測海上溢油的研究不斷深入,國内外科學家提出了大量的海上溢油信息提取的方法。Barni等将模糊C-均值聚類算法與多尺度相結合,應用于SAR圖像的溢油目标分割監測。Konstantinos等人采用MLP神經網絡對溢油分類,獲得理想效果。在衆多研究成果的基礎上,很多發達國家研發了基于SAR影像的溢油遙感業務化監測系統,如挪威的KSAT系統、法國的BOOST系統和加拿大的OMW系統。國内在SAR溢油監測方面起步較晚,如今也開展了一系列研究,但能夠真正将研究成果應用到業務化監測中的不多。

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系統目标

通過對目前溢油業務化監測系統的調研,結合業務化應用單位的需求,制定了本系統建設目标,實現溢油業務化監測流程一鍵式處理,使系統易使用、易維護和易擴展。本系統基于GIS技術和遙感圖像處理技術開發了SAR影像溢油信息監測系統,系統支持ENVISAT、RadarSAT-2、TerraSAR-X和CosmoSkymed 4種星載SAR數據處理,具有SAR數據處理、感興趣區溢油信息提取、溢油專題制圖和制作溢油監測快報等功能,能夠提高溢油監測效率,滿足業務化需求。

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系統設計

2.1 系統框架設計

按照SAR影像溢油信息提取業務化處理流程,對系統框架進行設計,如圖1所示。

圖1 海上溢油監測系統框架圖

Fig. 1 Framework of marine oil spill monitoring system

系統框架分為三層:數據層、業務邏輯層和表現層。

數據層是系統框架的底層,存儲和管理系統數據,數據包括基礎地理空間數據、影像數據、AIS數據和海洋環境場數據。

業務邏輯層是系統框架的核心層,通過接受客戶端用戶請求,調用數據層數據,對數據進行解析處理,并将結果反饋到客戶端。

表現層通過桌面客戶端顯示表達GIS數據,并為用戶提供數據查詢、地圖交互、溢油檢測、地圖制圖、快報發布等功能。

2.2 系統功能模塊設計

系統主要功能模塊如圖2所示。

圖2 系統功能模塊

Fig. 2 Function modules of the system

具體模塊介紹如下:

數據管理模塊實現系統數據的組織與管理,包括遙感影像與要素數據的加載,地圖文檔的加載與保存,栅格數據拉伸渲染,海洋環境場(主要是風場和流場)數據的解析與可視化,以及新建ROI功能。

信息提取模塊是系統的主體功能。該模塊基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)實現了SAR影像的預處理。采用多尺度圖像分割算法和灰度對比度特征提取算法實現SAR影像溢油信息提取,并封裝了溢油信息提取模塊,實現油膜提取的一鍵化處理,并在此基礎上對溢油信息加以處理與分析。此外,還實現了SAR影像的艦船檢測以及AIS信息融合功能。

産品制作模塊,基于GIS平台制作符合工程規範和行業需求的溢油專題圖和監測快報。

系統工具主要包括地圖平移、縮放、全圖、距離/面積測量、地理要素識别和要素編輯器等地圖交互工具。

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關鍵技術

3.1 SAR影像預處理

本系統支持的4種星載SAR數據屬于第二代星載SAR系統的産品,影像參數見表1。

表1 SAR影像産品參數

Tab. 1 Parameters of SAR image products

SAR影像預處理模塊主要依靠GDAL庫實現,GDAL是一個在X/MIT許可協議下的開源栅格空間數據轉換庫,幾乎支持目前所有的遙感數據格式[9]。GDAL對C++兼容性更強,影像預處理算法采用C++語言實現。由于系統采用C#語言作為基礎底層語言,為實現兼容性,将遙感影像預處理算法封裝成動态鍊接庫,實現.NET平台無縫集成遙感影像預處理。該模塊實現了多源SAR影像讀取、幾何校正、投影轉換、陸地掩膜、影像裁剪和位深轉換等過程的一鍵處理。系統預處理界面如圖3所示。

圖3 影像一鍵預處理界面

Fig. 3 Interface of image one-key processing

通常情況下,整景影像範圍内溢油信息較少,如果對整景影像進行處理,會降低效率。為此,系統設計實現了基于感興趣區域SAR影像溢油信息提取,系統基于GIS的繪圖功能設計了ROI編輯工具,實現了GIS環境下繪制ROI,并利用gdalwarp工具實現感興趣區域影像裁剪,能夠更有針對性地提取溢油信息。

影像數據像素深度均為16-bit,為了充分考慮SAR圖像的灰度統計特征,增強區分度,對裁剪後的SAR圖像位深進行轉化,将像素深度轉為8-bit。位深轉化減少了SAR奇異點像素的影響,提高處理速度,便于溢油檢測。算法公式如下:

式中,P8:8-bit圖像像素值,P16:16-bit圖像像素值,C :8-bit圖像像素最小值,D :8-bit圖像像素最大值,A :16-bit圖像像素最小值,σ :16-bit圖像像素标準差,:16-bit圖像像素平均值。

3.2 溢油信息提取

海面溢油在SAR影像上表現為暗斑,此外,海面低風速區、海洋内波、魚團和油脂狀海冰等也表現出油膜類似的暗特征,稱為類油膜現象。油膜與類油膜的區分是SAR影像溢油提取的關鍵。系統基于遙感圖像處理技術和GIS技術實現了溢油信息提取模塊的開發,該模塊集成了遙感圖像處理算法,分别是多尺度圖像分割算法和基于灰度對比度特征的溢油檢測算法,并将算法封裝為動态鍊接庫,實現了跨平台集成。

如圖4所示,在溢油信息提取流程中,首先,對目标影像進行分塊處理,提高處理效率;然後對每一個分塊的子圖像進行圖像分割,将油膜或類油膜從背景海水中提取出來,圖像分割采用多尺度圖像分割算法,默認分塊大小為100×100,也可以按照影像範圍大小設置分塊大小,算法主要利用暗斑灰度阈值、斑塊尺寸參數和斑塊形狀參數檢測子圖像中的所有暗斑;進而基于暗斑灰度對比度差異特征排除類油膜;最後,将所有子圖像的溢油檢測結果進行栅格鑲嵌,形成完整的檢測結果。

圖4 溢油提取流程

Fig. 4 The extraction process of oil spill

如圖5所示,圖a1、圖a3分别是ENVISAT影像圖和溢油提取結果,圖b1、圖b3分别是RadarSAT-2影像圖和溢油提取結果,圖c1、圖c3分别是CosmoSkymed影像圖和溢油結果,圖d1、圖d3分别是TerraSAR-X影像圖和溢油提取結果。

圖5 溢油信息提取結果和專家解譯結果

Fig. 5 Oil spill information extraction results and expert interpretation results

分析,圖5中a2、b2、c2和d2是相應油斑的專家提取結果。表2是本系統溢油提取結果與專家提取結果的對比分析,由表中數據可得本系統溢油提取結果與專家提取結果面積差不超過6.7%,空間分布重疊率達到80%以上,在可接受範圍,證明本系統提取效果較好,該方法切實有效可行。

表2  專家解譯結果對比

Tab. 2 Comparison of expert interpretation results

3.3 溢油信息處理與分析

溢油信息提取模塊提取的信息是栅格數據,由于栅格數據結構是由規則的網格來表達地理實體,緻使提取出的油斑邊界鋸齒化嚴重,邊界鋸齒現象如圖6a所示,與現實中油斑邊界光滑的情況不符,且難以将栅格數據進行邊緣平滑處理。系統實現了溢油結果的栅格矢量化處理,進而對矢量數據進行平滑處理,解決了油斑邊界鋸齒化問題,經平滑後效果如圖6b所示。

圖6 邊界處理

Fig. 6 Boundary processing

根據系統應用需求,系統制作完成了油斑邊界點提取功能,經平滑處理後的油斑節點過多,根據油斑邊界特征對節點進行抽稀,用精簡的節點高質量地表達邊界特征。邊界點提取效果如圖6c所示。

油斑平滑處理完成後,基于GIS空間分析功能,分别計算油斑中心點坐标、面積、幾何形狀和溢油源等,并保存到屬性表中,以備制作專題快報時調用。本系統利用現有數據分别對港口溢油、船舶溢油和海上采油平台溢油進行了分析,并實現溢油源的初步判斷。船舶溢油在海洋溢油事故中發生頻率最高,船舶碰撞、擱淺、破裂以及非法排污等導緻溢油污染時有發生。針對船舶溢油監測需求,系統基于SAR影像數據對海上溢油事發周圍艦船目标進行檢測,為了提高艦船檢測的精度,在此基礎上,實現了SAR影像艦船檢測結果與船隻AIS信息的融合。

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系統實現

多源遙感影像海上溢油業務化監測系統實現技術路線方案如圖7所示,系統以GIS技術和遙感圖像處理技術為基礎,采用C#語言,基于ArcEngine10.1嵌入式GIS組件庫和GDAL開源栅格空間數據轉換庫研發而成。系統界面如圖8所示。

圖7 系統技術路線

Fig. 7 The strategy of the system technology

圖8 系統主界面

Fig.8 The main interface of the system

系統實現了海洋環境數據的導入,供用戶提取溢油信息時參考,根據風向和洋流可幫助用戶初步判斷溢油漂移擴散的走向,并及時發出預警,提前防範。風場數據是二進制流文件,流場數據是netCDF文件,系統分别實現了風場和流場數據解析、生成和渲染,可視化效果如圖9所示。

圖9 風場和流場顯示

Fig.9 Displays of the wind fields and flow fields

溢油信息提取完成後,需生成符合行業需求的溢油監測産品,監測産品包括溢油專題圖和溢油快報。系統制作完成了一鍵化出圖模塊,用戶隻需手動框選出圖範圍,系統自動生成專題地圖,并添加到報表中,實現快報的快速生成,提高了業務化監測效率。

1)溢油專題圖輸出

本系統基于GIS圖形繪制技術,提升了專題制圖功能,做到了人工交互選擇出圖範圍,自适應繪制經緯網,網格線自動調整與标注,比例尺、指北針和文字等整飾要素自動添加與人工交互設置兩種方式添加,并實現自動獲取影像來源、成像時間、分辨率和坐标系等影像信息。溢油專題圖分别有影像圖和解譯圖,溢油專題圖如圖10a所示。

a

b

圖10 溢油專題圖和溢油快報

Fig.10 Thematic maps and reports of oil spill

2)溢油快報輸出

本系統根據海洋溢油報表輸出規範,自定義海洋溢油監測報表輸出模闆。并以書簽形式自動插入快報内容到Word模闆,實現快報全自動輸出。快報内容包括快報制作時間、制作人、發布時間和溢油區概況等文字信息,溢油信息統計表和溢油專題圖等圖表信息。快報内容如圖10b所示。其中溢油信息統計表内容包括油斑中心位置、面積、形狀描述、置信度和溢油源等信息。

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基于GIS技術和遙感影像處理技術研發的海上溢油信息業務化監測系統集成了海洋溢油業務化監測流程,包括多源SAR影像數據預處理、SAR影像海上溢油信息提取與分析、溢油專題圖制作和監測快報輸出,提高了海洋溢油業務化監測效率。系統還實現了海洋環境數據的導入和艦船檢測功能,進一步提高了溢油信息監測的準确度,能夠為北海區的溢油業務化監測提供高質量的服務。

與現有的溢油監測系統相比,如國家衛星海洋應用中心的渤海溢油遙感檢測系統,本系統可支持更多類型的SAR影像,并新增海洋環境場顯示和艦船檢測功能,并采用ROI和圖像分塊處理方法提取溢油信息,在大圖像信息處理上效率更高。此外,系統還有些許不足,如溢油信息提取灰度阈值的設置還需人為幹預,降低了系統自動化程度,這些都有待進一步改進與完善。


本文網址:http://www.idlshoes.com/news/397.html

關鍵詞:海上溢油,溢油應急物資,溢油設備

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