船舶溢油目标光谱重建和识别研究

遥感技术是海上溢油监测和管理的重要手段，油种识别是遥感技术亟待解决的关键问题。课题提出油种的微观结构与光谱特征的耦合关系研究，认识油种的光谱响应机理，掌握海水环境下油膜的光谱特征。课题选择海上船舶装载的常见油种（原油、轻柴油、重柴油），开展室内和现场的油种光谱测量，建立油种光谱库，并获取现场同步机载成像高光谱数据，结合油种光谱库进行溢油目标的光谱重建。这一新的技术路线可以有效解决溢油目标信号弱的问题，消除其他海洋目标干扰，使重建光谱真实反映油膜的光谱特征，达到定量化溢油监测和识别。成果对星载、机载高光谱影像和同步测量的海面油膜连续光谱数据进行对比、同化和融合等研究，具有重要的理论和应用价值。本课题的研究成果对于提高我国海上溢油监测的精度和水平、增强国际海事公约的履约能力具有重要意义。

自本项目实施以来，项目组严格按照申请书和计划书的进度执行，完成了所有预定内容。主要开展的工作和研究内容如下：.（1）油膜光谱测量实验及光谱特征研究方面，课题组分别在实验室和海上进行了船舶泄漏油油膜光谱测量，获得了原油、重柴油、轻柴油、润滑油等多种常见油种的反射率光谱数据，并建立了不同油种、不同厚度及不同风化时间油膜反射率光谱数据库。在此基础上，利用小波变换、光谱吸收指数等对反射率数据进行处理和分析，提取了原油、轻柴油等的特征光谱；通过实验室条件和海上实测反射率光谱测量与分析，探讨了纯净海水背景与浑浊海水背景条件下油膜反射率光谱的差异并分析其成因。.（2）高光谱遥感数据的预处理和定量化评估方面，探讨了自动化局部收敛定位（ALCL）算法，并利用该算法对高光谱图像数据的局部均一性进行了计算和评价，通过对较均匀区域标准差的计算得到了环境噪声等效辐射比 。在此基础之上，通过对高光谱数据进行大气校正，得到该数据上地物的反射率数据，并数据的环境噪声等效反射比 进行了计算。为评价高光谱数据对水上油膜探测的潜力，将实测水体、原油油膜、轻柴油油膜利用传感器光谱响应函数滤波，得到了三者在传感器所获取的数据上的反射率光谱曲线。考虑到传感器所获取数据中噪声的影响，将上述反射率光谱曲线利用 进行归一化处理，得到反射率信号在图像上相对于噪声的强度曲线。通过本研究，能够对高光谱数据进行水上溢油油膜探测的能力有总体的认识。.（3）溢油识别算法研究方面，开展基于光谱特征的影像分类与溢油信息提取算法研究，建立了基于MNF变换的决策树溢油信息提取方法和基于光谱特征的决策树分类法。对高光谱遥感数据进行MNF变换，从而进行降维和去噪处理，得到MNF特征值图像。在MNF特征值图像上提取MNF端元波谱，通过对波谱特征的分析建立基于MNF的分类决策树，从而实现溢油信息的提取，数据处理速度和效率有所提高。通过光谱特征提取后建立的决策树分类方法，不仅能够有效地进行地物识别和制图，而且能够降低参与分类的数据量，从而加快分类速度。.取得成果包括：建立了轻柴油、重柴油、原油、润滑油等油种光谱数据库；发表论文17篇，其中被SCI、EI检索6篇；申请国家发明专利4项；获辽宁省科技进步奖、海洋工程技术奖、海洋创新成果奖等多项科技奖励。培养硕士生5名、博士生3名。