基于GLCM的SAR溢油紋理特征分析

鄒亞榮，林明森，馬騰波，朱海天，陳光明

（1.國家衛星海洋應用中心，北京100081 2.中國科學院電子學研究所，北京100080 ）

基于GLCM的SAR溢油紋理特征分析

鄒亞榮1，林明森1，馬騰波2，朱海天1，陳光明1

（1.國家衛星海洋應用中心，北京100081 2.中國科學院電子學研究所，北京100080 ）

溢油對海洋生態環境造成巨大的危害，溢油遙感監測已成為海洋遙感監測的主要內容，但由于在SAR圖像上溢油的表現和其它海洋現象類似，難以區分油膜與類油膜，給遙感監測帶來困難。本文以Envisat-ASAR為數據源，選擇南海為例，采用GLCM方法對溢油的SAR紋理進行分析，計算海水與溢油的GLCM特征值，結果表明：采用變化、均值等特征對溢油的SAR紋理有很好的表現，從而為溢油信息的提取提供基礎。

GLCM；SAR；紋理分析

Abstract：Using SAR to monitor oil spill is a useful method.Due to the performance of oil spill on SAR images,is similar with other oceanic phenomenon,it is difficult to distinguish between oil spill and “looks-like”.In this paper,we selected the South China Sea as a sample using Envisat-ASAR and developed a method that using GLCM to analysis SAR texture of oil spill,then calculated eigenvalue of oil spill and sea water.The results showed that: the changes in the mean characteristics of the SAR for oil spill texture had a good performance,so as to provide the basis for the extraction of oil spill information.

Keywords:GLCM; SAR; Feature analysis

海上溢油污染是最常見的海洋污染物之一。因此，世界各地的海事國家目前都積極參與海上溢油的監視和遙感監測，這種監視活動主要是搜尋船舶、管道及石油鉆井平臺等經常性或慢性的各種油的泄漏。最近幾年關于溢油監測的研究都集中在衛星遙感上，特別是象ERS-1，ERS-2，Radarsat-1和JERS-1雷達衛星對海洋溢油的監測受到許多國家的重視。衛星遙感主要在確定溢油位置和面積等方面能夠提供整個溢油污染水域宏觀的圖像，在災難性的大量油類泄漏的情況下，衛星遙感和航空遙感都被用來跟蹤監視溢油的漂移和擴散。對于慢性泄漏而言，越來越多的海事國家主要利用衛星圖像來監視這些污染源。

海洋表面溢油阻尼了溢油區海面的毛細波，導致表面粗糙度的降低，從而相對周圍區域的強后向散射來說，溢油海面的后向散射相對弱，在一定的風速條件下這種差別能在 SAR圖像上顯示，因此SAR被廣泛地用來監測海面溢油污染，利用多時相SAR圖像監測天然溢油能指導海洋油氣勘探普查。溢油存在的海面的電磁散射特征是利用 SAR圖像探測油膜的基礎。Biegert等(1997)在 GOSAP(Gulf Offshore Satellite Applications Project)項目中用Radarsat SAR探測美國南部的墨西哥灣海面天然溢油和海底油噴，采用的 Radarsat波束模式有精細(F)、標準(S)、寬(W)、掃描 SAR 窄(SNA,SNB)及寬波束模式(SNW)，獲取圖像時的海面風速3 ～ 5 m/s，通過對比不同模式的SAR圖像上的海面后向散射特征成功探測到該海面的天然溢油。Ivanov等(2002)對黃海海面的污染溢油的研究表明，RADARSAT 圖像可以成功探測到溢油的分布等信息。Solberg et al(1999)在海面后向散射特征差異的基礎上研究油膜的自動探測方法。

目前對于溢油 SAR的紋理研究并不多見，本文擬基于GLCM開展溢油SAR紋理研究，為遙感溢油信息提取打下基礎。

1 數據與方法

1.1 數據

ENVISAT-1衛星是歐空局的對地觀測衛星系列之一，于2002年3月1日發射升空。設計壽命5～10年，重復周期35天。在ENVISAT-1衛星上載有多個遙感器，分別對陸地、海洋、大氣進行觀測，其中最主要的就是名為 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar)的合成孔徑雷達遙感器。與ERS的SAR遙感器一樣，ASAR工作在 C波段，波長為5.6 cm。但ASAR具有許多獨特的性質，如多極化、可變觀測角度、寬幅成像等。

溢油監測采用的主要為Image模式。Image模式生成與ERS SAR類似的約30 m空間分辨率的圖象。本文選取2008年3月27號ENVISATImage模式，VV極化。

1.2 方法

設定圖像為M*N大小，設其灰度級分別為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。取不同間距d，不同方向的灰度共生矩陣為P(i，j，d，)。Pij為兩個相鄰像元在距離d和角度的概率。基于不同，0°與180°的表達為：90°與 270°的表達為：

對圖像進行灰度壓縮，把256灰度值壓縮為64位。提取灰度共生矩陣的關聯，變化特征量。

2 結果分析

通過南海ASAR數據分析，本文選取四個樣區，如圖1，計算結果如表1。從表1看，相對其它幾個特征值，均值與變化量的值要相對大，對于計算機提取，僅從特征值難以提取出溢油信息，更進一步，本文選取了類油膜進行對比，結果如圖 2。從結果看，均值與相關這兩個特征值在區分油膜與類油膜上，有比較明顯的分界，能夠較好區分兩者，如圖2。非相似性特征值在油膜與類油膜的區分上，效果一般，而熵、角二矩陣這幾個特征值的油膜與類油膜值相互參雜，油膜與類油膜的區別不大，如圖 3。

在此基礎上，根據均值與相關值，根據油膜與類油膜的值，如圖 2，選定兩者之間的閥值，計算結果如圖3。可以看出，油膜信息得到提取。

圖1 油膜特征值選樣計算Fig.1 Oil spill sampling calculation of eigenvalues

圖2 油膜與類油膜特征值計算Fig.2 Eigenvalues calculation of sampling oil spill and sea water

表1 各特征值計算Tab.1 Calculation of characteristic values

圖3 根據特征值提取油膜信息結果Fig.3 Results of ectract

3 結 論

本文從圖像處理的角度進行油膜與類油膜的灰度共生計算，基于紋理分析方法，增強了溢油信息，實現了對 SAR溢油信息提取，為溢油的遙感提取提供依據。從選取的GLCM指標看，對比與關聯兩個紋理特征能夠較好的表現溢油特征，但該方法從圖像處理角度，受圖像的質量影響，同時機理未能涉及，將在下一步開展進一步研究。

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SAR feature analysis of oil spill based on GLCM

ZOU Ya-rong1,LIN Ming-sen1,MA Teng-bo2,ZHU Hai-tian1,CHEN Guang-ming1
(1.National Satellite Ocean Application Service,Beijing 100081,China; 2.Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

X55; X834

A

1001-6932(2010)04-0455-04

2009-03-02；

2009-12-18

海洋公益項目，溢油遙感監測信息自動提取技術研究及其業務化應用示范（200705018）；溢油應急預報業務系統研制（2006BAC03B04-01）；908-03數字海洋衛星中心節點建設；國家海洋局青年基金（2008427）

鄒亞榮（1967－），男，江西南昌人，博士，副研究員，主要從事海洋遙感與GIS應用，電子郵箱：zyr@mail.nsoas.gov.cn