基于面向对象和模糊逻辑的 SAR 溢油检测算法

摘要：

星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天时、全天候的工作能力，已被众多学者认为是非常适合探测海面溢油污染的遥感器。然而在 SAR 影像中经常出现“类油膜”现象，这严重干扰了 SAR 溢油检测的精度。因此，如何有效区分 SAR 影像中的油膜和类油膜，对提升溢油检测精度具有重要意义。本文利用面向对象图像分析的方法，从20景 ENVISAT ASAR 影像中提取了较多的溢油和类油膜样本，对其基于对象的形状、物理和纹理特征进行了综合分析，找出了适合区分溢油和类油膜的特征量。利用特征分析的结论，本文建立了一种基于模糊逻辑的溢油检测算法。该算法可以有效区分 SAR 影像中的溢油和类油膜，还可以给出暗斑被判定为溢油的概率。溢油检测实验说明，本文方法能够得到令人满意的效果。

关键词：合成孔径雷达、特征分析、溢油分类、面向对象图像分析、模糊逻辑

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60890075。

在线出版日期：2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：69-81