空天協(xié)同的海上溢油監(jiān)測(cè)案例分析

朱春陽(yáng),萬(wàn)劍華，劉善偉，蔣莉，陳艷攏,2

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東),山東 青島 266580;2.國(guó)家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,遼寧 大連 116023)

近年來(lái)隨著我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，海上石油開(kāi)采活動(dòng)的加強(qiáng),由海上石油平臺(tái)違章排污、船舶碰撞、事故泄漏等造成的突發(fā)性溢油事件頻繁發(fā)生,對(duì)海洋環(huán)境和資源造成嚴(yán)重影響。頻繁發(fā)生的溢油事件加之對(duì)海洋生態(tài)資源造成的巨大損失，對(duì)海上溢油的應(yīng)急處置能力提出較高要求，溢油監(jiān)測(cè)是溢油應(yīng)急處置中的重要環(huán)節(jié)，可以為溢油事故應(yīng)急處理和溢油污染清除提供決策支持，也可為事故責(zé)任認(rèn)定和賠償?shù)忍峁┮罁?jù)憑證[1]。溢油監(jiān)測(cè)能力的提高，對(duì)提高溢油應(yīng)急處置能力有重要意義。目前，海上溢油監(jiān)測(cè)的主要手段包括艦船現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和航空航天遙感監(jiān)測(cè)，其中衛(wèi)星遙感已成為溢油監(jiān)測(cè)的重要手段之一。與傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段相比，衛(wèi)星遙感具有時(shí)效性強(qiáng)、大面積觀測(cè)的特點(diǎn)，利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以確定溢油位置和面積，提供整個(gè)溢油污染水域宏觀圖像[2]，但是目前衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)不能識(shí)別油膜厚度，且存在重訪周期較長(zhǎng)的問(wèn)題，難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)同步觀測(cè)。航空監(jiān)測(cè)尤其是無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展由于其部署上的靈活機(jī)動(dòng)性及遙感器的可選擇性等優(yōu)點(diǎn)，在溢油監(jiān)測(cè)中起著主導(dǎo)作用[3]，但是航空監(jiān)測(cè)受到監(jiān)測(cè)成本高、監(jiān)測(cè)范圍小、航空管制等條件的限制，數(shù)據(jù)缺乏宏觀性和連續(xù)性。船只現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)可以獲取最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，觀測(cè)手段多樣[4],但是船只現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)效率低、危險(xiǎn)性高，數(shù)據(jù)也缺乏宏觀性和連續(xù)性。因此，有必要結(jié)合多種監(jiān)測(cè)手段協(xié)同監(jiān)測(cè)，增強(qiáng)溢油監(jiān)測(cè)效果，實(shí)現(xiàn)多層次、多尺度的溢油監(jiān)測(cè)。

本文以渤海蓬萊19-3平臺(tái)溢油事故為例，利用同一天的環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)、機(jī)載AISA高光譜數(shù)據(jù)及現(xiàn)場(chǎng)照片、視頻等，對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溢油提取，結(jié)合航空數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)并分析空天協(xié)同海上溢油監(jiān)測(cè)的效果。

1 數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)有覆蓋蓬萊19-3平臺(tái)的2011年8月23日12時(shí)45分的環(huán)境一號(hào)A星CCD數(shù)據(jù)[5]，同日的13時(shí)17分開(kāi)始觀測(cè)的機(jī)載AISA高光譜數(shù)據(jù)及現(xiàn)場(chǎng)照片、視頻等。

1.1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)

環(huán)境一號(hào)A星屬于環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座，和同星座的B星組網(wǎng)后重訪周期僅為2天，衛(wèi)星上配置CCD相機(jī)和高光譜成像儀，具體載荷參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 環(huán)境一號(hào)A星的主要載荷參數(shù)

1.2 機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)

航空數(shù)據(jù)為2011年8月23日在蓬萊19-3油田獲取的AISA機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)。傳感器采集可見(jiàn)光和近紅外波段，波長(zhǎng)范圍400～970 nm，光譜分辨率為3.3 nm，波段數(shù)為258，空間分辨率0.5～0.8 m，成像寬度為512像元。

2 方法

2.1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)溢油信息提取

利用環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)自帶的頭文件信息和中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站上的傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理[6]。對(duì)影像進(jìn)行裁剪，截取蓬萊19-3油田及附近海域，見(jiàn)圖1。

對(duì)所截取的圖像進(jìn)行最小噪聲分離變換(minimum noise fraction rotation，MNF Rotation)，用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)(即波段數(shù))，分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減少隨后處理中的計(jì)算需求量。MNF是基于圖像質(zhì)量的線性變換，變換結(jié)果的成分按照信噪比的大小排序，本質(zhì)上是2次層疊的主成分變換。第一次變換(基于估計(jì)的噪聲協(xié)方差矩陣)用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲，這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差沒(méi)有波段間的相關(guān)。第二步是對(duì)噪聲白化數(shù)據(jù)(noise-whitened)的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換。在變換后的輸出波段中選取海水和油膜信息差異明顯的波段即MNF1波段，并對(duì)其進(jìn)行線性拉伸(linear 1%)，拉伸時(shí)去除小于1%和大于99%的值，得到包含疑似溢油信息的結(jié)果，白色區(qū)域?yàn)橐伤埔缬?，黑色區(qū)域?yàn)槠脚_(tái)及船只，見(jiàn)圖2。

圖1 目標(biāo)海域環(huán)境一號(hào)星影像

圖2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)信息提取結(jié)果

2.2 航空數(shù)據(jù)溢油信息提取

截取高光譜圖像中的目標(biāo)區(qū)域，得到目標(biāo)油井平臺(tái)周邊范圍的圖像，見(jiàn)圖3。

圖3 目標(biāo)海域高光譜圖像

對(duì)目標(biāo)影像進(jìn)行MNF，變換后的前10個(gè)波段集中了原始數(shù)據(jù)的絕大多數(shù)信息，剩余波段噪聲信息較多，因此,首先輸出MNF 1-10波段，以降低數(shù)據(jù)的維度，通過(guò)對(duì)比分析，進(jìn)一步選取溢油區(qū)域特征最明顯的MNF8波段。采用基于規(guī)則的面向?qū)ο笮畔⑻崛》椒?，其分析單元不再是單個(gè)像素，而是影像對(duì)象，見(jiàn)圖4，即通過(guò)分割圖像得到圖斑，通過(guò)提取合并油膜對(duì)象獲取溢油區(qū)域。影像分割采用基于亮度(intensity)的分割算法，選用Fast Lambda邊界合并方法，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和對(duì)比，具體參數(shù)見(jiàn)表2。

圖4 背風(fēng)區(qū)及油膜區(qū)域

表2 影像分割參數(shù)

背風(fēng)區(qū)在圖像上顏色較暗，而油膜因反射陽(yáng)光呈現(xiàn)亮藍(lán)色，將非油膜區(qū)域刪除后得到油膜信息提取結(jié)果，見(jiàn)圖5。

圖5 航空影像溢油提取結(jié)果

2.3 信息提取結(jié)果

將基于衛(wèi)星和航空數(shù)據(jù)的溢油信息提取結(jié)果根據(jù)平臺(tái)的位置進(jìn)行匹配，結(jié)果見(jiàn)圖6。

現(xiàn)場(chǎng)照片見(jiàn)圖7。

圖6 航天與航空影像匹配結(jié)果

圖7 現(xiàn)場(chǎng)照片

由于現(xiàn)場(chǎng)照片與高光譜數(shù)據(jù)都是基于機(jī)載平臺(tái)同步拍攝，照片顯示的溢油信息與高光譜溢油提取結(jié)果一致?；诃h(huán)境衛(wèi)星的溢油提取結(jié)果與機(jī)載高光譜的溢油提取結(jié)果在位置上具有較好的一致性，但機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)時(shí)間要晚于衛(wèi)星數(shù)據(jù)約30 min，兩者形狀的差異可能因?yàn)閮煞N影像獲取的時(shí)間差導(dǎo)致。

3 分析與討論

3.1 溢油信息提取方法分析

衛(wèi)星影像和機(jī)載高光譜影像均采用MNF變換進(jìn)行特征提取，MNF變換后得到的各元素之間互不相關(guān)，第一分量即第一波段集中大量的圖像信息，噪聲集中于其他維數(shù)較高波段，克服了噪聲對(duì)影像質(zhì)量的影響，增強(qiáng)了溢油與海水的差異信息；同時(shí)影響溢油提取的因素主要為背風(fēng)區(qū)，在圖像上，背風(fēng)區(qū)由于水面平靜僅有浪影響，反射方向各異，亮度較低，溢油區(qū)受油膜影響，反射較強(qiáng)，亮度較高，經(jīng)過(guò)變換后的兩者顏色對(duì)比差異明顯，使得容易剔除背風(fēng)區(qū)，保留溢油區(qū)域，提高溢油區(qū)域提取的精度。

面向?qū)ο蟮膱D像分割只基于圖像特征，并未添加規(guī)則，若能將溢油的光譜及紋理特征進(jìn)行分析并作為圖像分割的規(guī)則，則可以進(jìn)一步提高特征提取精度。當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的溢油提取方法逐漸興起，使得溢油提取向著更高精度和智能化方向發(fā)展。

3.2 溢油監(jiān)測(cè)手段對(duì)比分析

在衛(wèi)星結(jié)果中，蓬萊19-3油田C平臺(tái)附近仍有大片油膜，且有成對(duì)出現(xiàn)的清油船，航空監(jiān)測(cè)結(jié)果和現(xiàn)場(chǎng)照片等驗(yàn)證了C平臺(tái)附近確實(shí)有大片油帶，說(shuō)明C平臺(tái)仍有滲漏點(diǎn)，航天、航空協(xié)同監(jiān)測(cè)溢油具有必要性。

衛(wèi)星監(jiān)測(cè)有宏觀、快速的特點(diǎn)，衛(wèi)星監(jiān)測(cè)結(jié)果比航空監(jiān)測(cè)結(jié)果更為宏觀，但是光學(xué)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)存在分辨率較低，波段較少的問(wèn)題；海面包含背風(fēng)區(qū)、太陽(yáng)耀斑等各種干擾因素且受天氣影響較大，導(dǎo)致單一手段監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率較低。如果采用星載合成孔徑雷達(dá)(SAR)數(shù)據(jù)[7]或更高分辨率的多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)輔助[8]，可以進(jìn)行更有效的溢油提取。

機(jī)載多光譜影像空間分辨率高且波段數(shù)量較多，對(duì)于海上油膜的細(xì)節(jié)表現(xiàn)更加豐富，能夠進(jìn)而判斷不同厚度油膜的區(qū)域范圍。機(jī)載監(jiān)測(cè)的范圍相對(duì)狹窄，難以進(jìn)行整體評(píng)估。

船只監(jiān)測(cè)耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)且具有一定的危險(xiǎn)性，如果沒(méi)有衛(wèi)星或航空的數(shù)據(jù)獲取溢油的大致區(qū)域作為指導(dǎo)，則船只監(jiān)測(cè)將會(huì)非常艱難且工作效率非常低，但可以采集油膜厚度、油膜種類等屬性信息，也可以對(duì)以上2種遙感監(jiān)測(cè)方式的提取結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確驗(yàn)證。由于缺少現(xiàn)場(chǎng)船測(cè)數(shù)據(jù)，本文并未使用船只監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

如果將3種監(jiān)測(cè)手段結(jié)合，能夠獲取不同層次、不同尺度的油膜信息。既可以獲取宏觀油膜的范圍特征，也能夠進(jìn)一步獲取油膜的細(xì)節(jié)和屬性信息等，在溢油事故應(yīng)急處理的前期尤為重要，可為溢油應(yīng)急處置決策提供數(shù)據(jù)支持；在事故追責(zé)、環(huán)境影響評(píng)估等溢油事故處理后期提供證據(jù)。多手段協(xié)同監(jiān)測(cè)在實(shí)施上也存在一定不足，由于云、風(fēng)、浪等海洋環(huán)境條件限制，多云條件下光學(xué)衛(wèi)星手段失效，風(fēng)浪太大會(huì)增加飛機(jī)和船只的安全風(fēng)險(xiǎn)，在實(shí)際工作中3種手段嚴(yán)格實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)同步監(jiān)測(cè)的難度較大。

4 結(jié)論

針對(duì)航天、航空和船只監(jiān)測(cè)溢油的優(yōu)缺點(diǎn)，本文應(yīng)用光學(xué)衛(wèi)星和機(jī)載高光譜兩種方式協(xié)同監(jiān)測(cè)海上溢油，監(jiān)測(cè)的結(jié)果具有較高的一致性，達(dá)到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的效果，既有衛(wèi)星宏觀快速觀測(cè)的特點(diǎn)，也體現(xiàn)了航空手段機(jī)動(dòng)靈活、光譜信息豐富的優(yōu)勢(shì)，并利用現(xiàn)場(chǎng)照片等信息進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)蓬萊19-3溢油監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)，證明多手段協(xié)同方式應(yīng)用在海洋溢油監(jiān)測(cè)上具有必要性和可行性，為溢油應(yīng)急處置多個(gè)環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)支撐。目前實(shí)際工作中3種手段準(zhǔn)同步監(jiān)測(cè)較難規(guī)劃，隨著智能化溢油提取方法、更高時(shí)間分辨率衛(wèi)星技術(shù)及無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，多手段協(xié)同在未來(lái)海洋環(huán)境應(yīng)急監(jiān)測(cè)中具有廣闊應(yīng)用前景。