一種極化分解的溢油探測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及石油領域，具體而言，涉及一種極化分解的溢油探測方法。該極化分解的溢油探測方法，包括：獲取多極化SAR數據，所述多極化SAR數據包括地理坐標和所述地理坐標所對應的散射熵和CPD標準差；根據所述地理坐標所對應的散射熵數值得出溢油的散射熵分布范圍；進而確定溢油的地理坐標。本發(fā)明提供的該極化分解的溢油探測方法，通過獲取極化SAR數據，并通過該數據計算散射熵H和CPD標準差，進而通過兩個數據確定了是否為溢油，有效的區(qū)分了溢油與類溢油，彌補了通過的單一的數據進行溢油和類溢油進行區(qū)分的不足，從而解決了現有技術中的不足。
【專利說明】一種極化分解的溢油探測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及石油領域，具體而言，涉及一種極化分解的溢油探測方法。
【背景技術】
[0002] 隨著我國經濟的快速發(fā)展，對石油消費的劇增，導致海上運輸石油量大增，同時增 加海上重大溢油事故發(fā)生的可能性。溢油事故往往造成大面積海面石油污染,不僅使海洋、 大氣自然環(huán)境、生態(tài)資源受到損害，造成海洋生物的大量死亡，經濟蒙受損失，而且嚴重危 害人體健康。溢油事故引發(fā)的火災，還可能會導致海上和沿岸設施、船舶等的損壞。溢油對 近海海域的污染，已引起各國政府的重視。2006年以來，我國管轄海域每年均有多起溢油事 件發(fā)生，尤其是2010年7月大連新港輸油管道破裂造成海上溢油，對環(huán)境造成巨大的危害。 2011年6月渤海PL19-3石油平臺發(fā)生溢油事故，時間長，影響范圍廣，危害大，溢油對近海 海域的污染，已引起了全國的廣泛重視。
[0003] 合成孔徑雷達SAR(Synthetic Aperture Radar)具有多天候、受天氣影響小、對溢 油較為明顯的探測特點，已在遙感監(jiān)測業(yè)務系統(tǒng)中得到了廣泛的應用。利用衛(wèi)星遙感技術 及時、準確多面地監(jiān)測海洋溢油污染，積極采取清除和預防措施遙感技術及時、準確多面地 監(jiān)測海洋溢油污染，對于保護海洋環(huán)境與海洋防災減，已是刻不容緩的重要工作。采用多極 化Radarsat-2數據，針對海上溢油進行了極化分解研究，從溢油的散射矩陣入手，研究極 化SAR電磁散射特征，探索溢油散射機理，分析溢油的極化散射特性，計算溢油極化參數， 開展溢油與海水的相位差（CPD)分析，從而研究溢油的散射特征?；跇O化參數研究提取 溢油信息，為溢油的遙感檢測提供科學依據。
[0004] 運用極化SAR進行溢油探測已成為遙感監(jiān)測的一個重要方面，現有的溢油探測技 術通常是：基于SAR-C數據，開展極化SAR的溢油監(jiān)測，提取極化參數熵H，散射角α和反 熵Α，運用SVM監(jiān)督分類方法，進行溢油信息提取。
[0005] 目前，基于極化SAR圖像的海面溢油識別方法主要以遙感圖像處理和模式識別技 術為手段，通過對典型海面溢油與疑似油膜進行形態(tài)學特征提取作為訓練樣本，通過人工 神經網絡、模糊邏輯推理等手段進行海面溢油檢測與識別，但現有的技術方案對于類溢油 現象的去除效果并不理想，也就是無法確定是否為溢油。
【發(fā)明內容】
[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種極化分解的溢油探測方法，以解決上述的問題。
[0007] 在本發(fā)明的實施例中提供了一種極化分解的溢油探測方法，包括：
[0008] 獲取多極化SAR數據，所述多極化SAR數據包括地理坐標和所述地理坐標所對應 的散射熵H和(PD標準差；
[0009] 根據所述地理坐標所對應的散射熵H得出溢油的散射熵H分布范圍；
[0010] 確定符合所述溢油的散射熵η分布范圍，且存在所述cro標準差的位置的地理坐 標為溢油的地理坐標。
[0011] 優(yōu)選的，所述根據所述地理坐標所對應的散射熵H得出溢油的散射熵H分布范圍 包括：
[0012] 繪制所述地理坐標所對應的散射熵H出現頻率的H直方圖；
[0013] 根據所述H直方圖確定溢油的散射熵H分布范圍，所述溢油的散射熵H分布范圍 包括溢油的散射熵H和類溢油的散射熵H。
[0014] 優(yōu)選的，所述H直方圖包括至少兩條散射熵H的函數曲線；
[0015] 所述根據所述H直方圖確定溢油的散射熵H分布范圍包括：
[0016] 確定H值的分布范圍符合預設溢油范圍的函數曲線為溢油的散射熵H函數曲線； [0017] 將所述溢油的散射熵H函數曲線所對應的H值所對應的范圍作為溢油的散射熵H 分布范圍。
[0018] 優(yōu)選的，所述確定符合所述溢油的散射熵η分布范圍，且存在所述cro標準差的位 置的地理坐標為溢油的地理坐標包括：
[0019] 根據所述散射熵H和所述(PD標準差生成H-CPD坐標二維圖；
[0020] 將所述H-CPD坐標二維圖中符合所述溢油的散射熵H分布范圍的坐標點作為溢油 的H-CPD坐標點；
[0021] 將所述H-CPD坐標點所對應的地理坐標作為溢油的地理坐標。
[0022] 優(yōu)選的，所述Η-cro坐標二維圖的縱坐標為散射熵H，橫坐標為cro標準差。
[0023] 優(yōu)選的，所述獲取多極化SAR數據，包括：
[0024] 獲取所述SAR數據的T3,或C3矩陣；
[0025] 確定所述T3,或C3矩陣的相干矩陣特征向量；
[0026] 根據所述相干矩陣特征向量計算所述散射熵H。
[0027] 優(yōu)選的，根據所述相干矩陣特征向量計算所述散射熵H包括：
[0028] 使用
【權利要求】
1. 一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，包括： 獲取多極化SAR數據，所述多極化SAR數據包括地理坐標和所述地理坐標所對應的散 射熵和cro標準差； 根據所述地理坐標所對應的散射熵數值得出溢油的散射熵分布范圍； 確定符合所述溢油的散射熵分布范圍，且存在所述cro標準差的位置的地理坐標為溢 油的地理坐標。
2. 根據權利要求1所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述根據所述 地理坐標所對應的散射熵數值得出溢油的散射熵分布范圍包括： 繪制所述地理坐標所對應的散射熵出現頻率的散射熵直方圖； 根據所述散射熵直方圖確定溢油的散射熵分布范圍，所述溢油的散射熵分布范圍包括 溢油的散射熵和類溢油的散射熵。
3. 根據權利要求2所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述散射熵直 方圖包括至少兩條散射熵的函數曲線； 所述根據所述散射熵直方圖確定溢油的散射熵分布范圍包括： 確定散射熵值的分布范圍符合預設溢油范圍的函數曲線為溢油的散射熵函數曲線； 將所述溢油的散射熵函數曲線所對應的散射熵值所對應的范圍作為溢油的散射熵分 布范圍。
4. 根據權利要求1所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述確定符合 所述溢油的散射熵分布范圍，且存在所述CPD標準差的位置的地理坐標為溢油的地理坐標 包括： 根據所述散射熵和所述cro標準差生成H-cro坐標二維圖； 將所述H-CPD坐標二維圖中符合所述溢油的散射熵分布范圍的坐標點作為溢油的H-CPD坐標點； 將所述H-CPD坐標點所對應的地理坐標作為溢油的地理坐標。
5. 根據權利要求4所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述H-CPD坐標 二維圖的縱坐標為散射熵，橫坐標為CF1D標準差。
6. 根據權利要求1所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述獲取多極 化SAR數據，包括： 獲取所述SAR數據的T3,或C3矩陣； 確定所述T3,或C3矩陣的相干矩陣特征向量； 根據所述相干矩陣特征向量計算所述散射熵。
7. 根據權利要求6所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，根據所述相干 矩陣特征向量計算所述散射熵包括： 3 使用E= 一ΣAA和Pi=λ^(λ1+λ2+λ3)計算所述散射熵，其中，λi、λ2和λ3 i=l 為T3或C3矩陣的特征向量。
8. 根據權利要求1所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述獲取多極 化SAR數據還包括： 使用公式O5M'W= (h/x & )]計算CPD標準差的值，其中L是SAR數據的 影像的視數，Shh是T3或C3矩陣的元素，Svv*為T3,或C3矩陣中元素Svv的共軛數，P用于 表示相位差的計算，無實際含義。
9. 根據權利要求6所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，還包括計算相 關系數P，若所述P大于預設的數值時，則確定采用根據所述散射熵和所述(PD標準差確 定溢油； P- ^/ T,其中Svv*為T3,或C3矩陣中元素Svv的共軛數，Shh和Svv均為 T3,或C3矩陣中的元素。
10. 根據權利要求1所述的一種極化分解的溢油探測方法，其特征在于，所述根據所述 地理坐標所對應的散射熵數值得出溢油的散射熵分布范圍還包括： 確定散射熵數值小于〇. 3的范圍為溢油的散射熵分布范圍。
【文檔編號】G06T7/00GK104240253SQ201410487406
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月22日 優(yōu)先權日:2014年9月22日
【發(fā)明者】鄒亞榮 申請人:國家衛(wèi)星海洋應用中心