多源SAR遙感影像海上溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測系統(tǒng)研究

曹紅俊，王瑞富,2，李家貴，段雅萍，王人杰，李成鵬

(1. 山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590；2. 海島(礁)測繪技術(shù)國家測繪與地理信息局重點實驗室，山東 青島 266590)

0 引 言

隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，石油需求日益增加，海上交通運輸業(yè)蓬勃發(fā)展，海洋石油資源不斷開發(fā)，海洋溢油事故也頻繁發(fā)生[1]。2010年7月16日，大連新港發(fā)生漏油事件，溢油總量達到150萬千克（1500噸），致使430余平方千米海面受污染[2]。2011年6月4日，中海油和美國康菲石油公司合作開發(fā)的渤海灣油氣田蓬萊19-3的B平臺和C平臺相繼發(fā)生溢油事件，累計污染海域5500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(jīng)濟損失與生態(tài)災(zāi)難[3]。溢油事故發(fā)生后，只有實時監(jiān)測溢油信息，才能有效提高溢油應(yīng)急響應(yīng)能力，降低溢油污染風險。

SAR(Synthetic Aperture Radar)衛(wèi)星具有全天候、全天時、高分辨率和大范圍同步對海觀測的優(yōu)勢，使其在海洋預(yù)報、資源勘探、災(zāi)害評估和軍事偵察領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是現(xiàn)今公認的溢油實時監(jiān)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，國內(nèi)外科學家提出了大量的海上溢油信息提取的方法。Barni[4]等將模糊C-均值聚類算法與多尺度相結(jié)合，應(yīng)用于SAR圖像的溢油目標分割監(jiān)測。Konstantinos[5]等人采用MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對溢油分類，獲得理想效果。在眾多研究成果的基礎(chǔ)上，很多發(fā)達國家研發(fā)了基于SAR影像的溢油遙感業(yè)務(wù)化監(jiān)測系統(tǒng)，如挪威的KSAT系統(tǒng)[6]、法國的BOOST系統(tǒng)[7]和加拿大的OMW系統(tǒng)[8]。國內(nèi)在SAR溢油監(jiān)測方面起步較晚，如今也開展了一系列研究，但能夠真正將研究成果應(yīng)用到業(yè)務(wù)化監(jiān)測中的不多。

1 系統(tǒng)目標

通過對目前溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測系統(tǒng)的調(diào)研，結(jié)合業(yè)務(wù)化應(yīng)用單位的需求，制定了本系統(tǒng)建設(shè)目標，實現(xiàn)溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測流程一鍵式處理，使系統(tǒng)易使用、易維護和易擴展。本系統(tǒng)基于GIS技術(shù)和遙感圖像處理技術(shù)開發(fā)了SAR影像溢油信息監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)支持ENVISAT、RadarSAT-2、TerraSAR-X和CosmoSkymed4種星載SAR數(shù)據(jù)處理，具有SAR數(shù)據(jù)處理、感興趣區(qū)溢油信息提取、溢油專題制圖和制作溢油監(jiān)測快報等功能，能夠提高溢油監(jiān)測效率，滿足業(yè)務(wù)化需求。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)框架設(shè)計

按照SAR影像溢油信息提取業(yè)務(wù)化處理流程，對系統(tǒng)框架進行設(shè)計，如圖1所示。

圖1 海上溢油監(jiān)測系統(tǒng)框架圖Fig. 1 Framework of marine oil spill monitoring system

系統(tǒng)框架分為三層：數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)邏輯層和表現(xiàn)層。

數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)框架的底層，存儲和管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、AIS數(shù)據(jù)和海洋環(huán)境場數(shù)據(jù)。

業(yè)務(wù)邏輯層是系統(tǒng)框架的核心層，通過接受客戶端用戶請求，調(diào)用數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行解析處理，并將結(jié)果反饋到客戶端。

表現(xiàn)層通過桌面客戶端顯示表達GIS數(shù)據(jù)，并為用戶提供數(shù)據(jù)查詢、地圖交互、溢油檢測、地圖制圖、快報發(fā)布等功能。

2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計

系統(tǒng)主要功能模塊如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)功能模塊Fig. 2 Function modules of the system

具體模塊介紹如下：

數(shù)據(jù)管理模塊實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的組織與管理，包括遙感影像與要素數(shù)據(jù)的加載，地圖文檔的加載與保存，柵格數(shù)據(jù)拉伸渲染，海洋環(huán)境場（主要是風場和流場）數(shù)據(jù)的解析與可視化，以及新建ROI功能。

信息提取模塊是系統(tǒng)的主體功能。該模塊基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)實現(xiàn)了SAR影像的預(yù)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(xiàn)SAR影像溢油信息提取，并封裝了溢油信息提取模塊，實現(xiàn)油膜提取的一鍵化處理，并在此基礎(chǔ)上對溢油信息加以處理與分析。此外，還實現(xiàn)了SAR影像的艦船檢測以及AIS信息融合功能。

產(chǎn)品制作模塊，基于GIS平臺制作符合工程規(guī)范和行業(yè)需求的溢油專題圖和監(jiān)測快報。

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

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 SAR影像預(yù)處理

本系統(tǒng)支持的4種星載SAR數(shù)據(jù)屬于第二代星載SAR系統(tǒng)的產(chǎn)品，影像參數(shù)見表1。

表1 SAR影像產(chǎn)品參數(shù)Tab. 1 Parameters of SAR image products

SAR影像預(yù)處理模塊主要依靠GDAL庫實現(xiàn)，GDAL是一個在X/MIT許可協(xié)議下的開源柵格空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換庫，幾乎支持目前所有的遙感數(shù)據(jù)格式[9]。GDAL對C++兼容性更強，影像預(yù)處理算法采用C++語言實現(xiàn)。由于系統(tǒng)采用C#語言作為基礎(chǔ)底層語言，為實現(xiàn)兼容性，將遙感影像預(yù)處理算法封裝成動態(tài)鏈接庫，實現(xiàn).NET平臺無縫集成遙感影像預(yù)處理。該模塊實現(xiàn)了多源SAR影像讀取、幾何校正、投影轉(zhuǎn)換、陸地掩膜、影像裁剪和位深轉(zhuǎn)換等過程的一鍵處理。系統(tǒng)預(yù)處理界面如圖3所示。

圖3 影像一鍵預(yù)處理界面Fig. 3 Interface of image one-key processing

通常情況下，整景影像范圍內(nèi)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(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)了基于感興趣區(qū)域SAR影像溢油信息提取，系統(tǒng)基于GIS的繪圖功能設(shè)計了ROI編輯工具，實現(xiàn)了GIS環(huán)境下繪制ROI,并利用gdalwarp工具實現(xiàn)感興趣區(qū)域影像裁剪，能夠更有針對性地提取溢油信息。

影像數(shù)據(jù)像素深度均為16-bit，為了充分考慮SAR圖像的灰度統(tǒng)計特征，增強區(qū)分度，對裁剪后的SAR圖像位深進行轉(zhuǎn)化，將像素深度轉(zhuǎn)為8-bit。位深轉(zhuǎn)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圖像像素標準差，ˉχ: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(xiàn)為暗斑，此外，海面低風速區(qū)、海洋內(nèi)波、魚團和油脂狀海冰等也表現(xiàn)出油膜類似的暗特征，稱為類油膜現(xiàn)象[10]。油膜與類油膜的區(qū)分是SAR影像溢油提取的關(guān)鍵。系統(tǒng)基于遙感圖像處理技術(shù)和GIS技術(shù)實現(xiàn)了溢油信息提取模塊的開發(fā)，該模塊集成了遙感圖像處理算法，分別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，并將算法封裝為動態(tài)鏈接庫，實現(xiàn)了跨平臺集成。

如圖4所示，在溢油信息提取流程中，首先，對目標影像進行分塊處理，提高處理效率；然后對每一個分塊的子圖像進行圖像分割，將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，也可以按照影像范圍大小設(shè)置分塊大小，算法主要利用暗斑灰度閾值、斑塊尺寸參數(shù)和斑塊形狀參數(shù)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；最后，將所有子圖像的溢油檢測結(jié)果進行柵格鑲嵌，形成完整的檢測結(jié)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分別是ENVISAT影像圖和溢油提取結(jié)果，圖b1、圖b3分別是RadarSAT-2影像圖和溢油提取結(jié)果，圖c1、圖c3分別是CosmoSkymed影像圖和溢油結(jié)果，圖d1、圖d3分別是TerraSAR-X影像圖和溢油提取結(jié)果。

圖5 溢油信息提取結(jié)果和專家解譯結(jié)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(yīng)油斑的專家提取結(jié)果。表2是本系統(tǒng)溢油提取結(jié)果與專家提取結(jié)果的對比分析，由表中數(shù)據(jù)可得本系統(tǒng)溢油提取結(jié)果與專家提取結(jié)果面積差不超過6.7%，空間分布重疊率達到80%以上，在可接受范圍，證明本系統(tǒng)提取效果較好，該方法切實有效可行。

表2 專家解譯結(jié)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柵格數(shù)據(jù)，由于柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是由規(guī)則的網(wǎng)格來表達地理實體，致使提取出的油斑邊界鋸齒化嚴重，邊界鋸齒現(xiàn)象如圖6a所示，與現(xiàn)實中油斑邊界光滑的情況不符，且難以將柵格數(shù)據(jù)進行邊緣平滑處理。系統(tǒng)實現(xiàn)了溢油結(jié)果的柵格矢量化處理，進而對矢量數(shù)據(jù)進行平滑處理，解決了油斑邊界鋸齒化問題，經(jīng)平滑后效果如圖6b所示。

圖6 邊界處理Fig. 6 Boundary processing

根據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用需求，系統(tǒng)制作完成了油斑邊界點提取功能，經(jīng)平滑處理后的油斑節(jié)點過多，根據(jù)油斑邊界特征對節(jié)點進行抽稀，用精簡的節(jié)點高質(zhì)量地表達邊界特征。邊界點提取效果如圖6c所示。

油斑平滑處理完成后，基于GIS空間分析功能，分別計算油斑中心點坐標、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(diào)用。

本系統(tǒng)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)分別對港口溢油、船舶溢油和海上采油平臺溢油進行了分析，并實現(xiàn)溢油源的初步判斷。船舶溢油在海洋溢油事故中發(fā)生頻率最高，船舶碰撞、擱淺、破裂以及非法排污等導致溢油污染時有發(fā)生。針對船舶溢油監(jiān)測需求，系統(tǒng)基于SAR影像數(shù)據(jù)對海上溢油事發(fā)周圍艦船目標進行檢測，為了提高艦船檢測的精度，在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了SAR影像艦船檢測結(jié)果與船只AIS信息的融合。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)

多源遙感影像海上溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)技術(shù)路線方案如圖7所示，系統(tǒng)以GIS技術(shù)和遙感圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，采用C#語言，基于ArcEngine10.1嵌入式GIS組件庫和GDAL開源柵格空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換庫研發(fā)而成。系統(tǒng)界面如圖8所示。

圖7 系統(tǒng)技術(shù)路線Fig. 7 The strategy of the system technology

圖8 系統(tǒng)主界面Fig.8 The main interface of the system

系統(tǒng)實現(xiàn)了海洋環(huán)境數(shù)據(jù)的導入，供用戶提取溢油信息時參考，根據(jù)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(fā)出預(yù)警，提前防范。風場數(shù)據(jù)是二進制流文件，流場數(shù)據(jù)是netCDF文件，系統(tǒng)分別實現(xiàn)了風場和流場數(shù)據(jù)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

溢油信息提取完成后，需生成符合行業(yè)需求的溢油監(jiān)測產(chǎn)品，監(jiān)測產(chǎn)品包括溢油專題圖和溢油快報。系統(tǒng)制作完成了一鍵化出圖模塊，用戶只需手動框選出圖范圍，系統(tǒng)自動生成專題地圖，并添加到報表中，實現(xiàn)快報的快速生成，提高了業(yè)務(wù)化監(jiān)測效率。

1）溢油專題圖輸出

本系統(tǒng)基于GIS圖形繪制技術(shù)，提升了專題制圖功能，做到了人工交互選擇出圖范圍，自適應(yīng)繪制經(jīng)緯網(wǎng)，網(wǎng)格線自動調(diào)整與標注，比例尺、指北針和文字等整飾要素自動添加與人工交互設(shè)置兩種方式添加，并實現(xiàn)自動獲取影像來源、成像時間、分辨率和坐標系等影像信息。溢油專題圖分別有影像圖和解譯圖，溢油專題圖如圖10a所示。

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(tǒng)根據(jù)海洋溢油報表輸出規(guī)范，自定義海洋溢油監(jiān)測報表輸出模板。并以書簽形式自動插入快報內(nèi)容到Word模板，實現(xiàn)快報全自動輸出?？靾髢?nèi)容包括快報制作時間、制作人、發(fā)布時間和溢油區(qū)概況等文字信息，溢油信息統(tǒng)計表和溢油專題圖等圖表信息?？靾髢?nèi)容如圖10b所示。其中溢油信息統(tǒng)計表內(nèi)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。

5 結(jié)束語

基于GIS技術(shù)和遙感影像處理技術(shù)研發(fā)的海上溢油信息業(yè)務(wù)化監(jiān)測系統(tǒng)集成了海洋溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測流程，包括多源SAR影像數(shù)據(jù)預(yù)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(jiān)測快報輸出，提高了海洋溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測效率。系統(tǒng)還實現(xiàn)了海洋環(huán)境數(shù)據(jù)的導入和艦船檢測功能，進一步提高了溢油信息監(jiān)測的準確度，能夠為北海區(qū)的溢油業(yè)務(wù)化監(jiān)測提供高質(zhì)量的服務(wù)。

與現(xiàn)有的溢油監(jiān)測系統(tǒng)相比，如國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心的渤海溢油遙感檢測系統(tǒng)，本系統(tǒng)可支持更多類型的SAR影像，并新增海洋環(huán)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(tǒng)還有些許不足，如溢油信息提取灰度閾值的設(shè)置還需人為干預(yù)，降低了系統(tǒng)自動化程度，這些都有待進一步改進與完善。