基于星载SAR影像的海面溢油业务化监测系统

被引：2

作者：

丁一 ^{[1
,2
]}

曹丛华 ^{[1
,2
]}

王萍 ^{[3
]}

王瑞富 ^{[3
]}

徐江玲 ^{[1
,2
]}

黄蕊 ^{[1
,2
]}

徐茂景 ^{[3
]}

宋耀鑫 ^{[3
]}

机构：

[1] 国家海洋局北海预报中心

[2] 山东省海洋生态环境与防灾减灾实验室

[3] 山东科技大学

来源：

防灾科技学院学报 | 2015年 / 17卷 / 02期

关键词：

海洋溢油; SAR; 监测系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

X55 [海洋污染及其防治]; X87 [环境遥感];

学科分类号：

071012 ; 0713 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

为提高溢油业务化监测精度和效率,基于海面油膜成像机理和检测难点,设计了海洋溢油业务化监测流程。研发了溢油SAR卫星遥感业务化监测系统,系统集成了SAR图像处理算法和暗区特征打分法,实现了SAR影像处理、溢油信息提取和溢油监测报告制作等功能。系统已应用到业务化监测中,可为溢油应急处置提供决策支持。

引用

页码：55 / 60

页数：6

共 6 条

[1] Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks [J].

Topouzelis, K. ;

Karathanassi, V. ;

Pavlakis, P. ;

Rokos, D. .

ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, 2007, 62 (04) :264-270

[2]

An oil spill monitoring system based on SAR images.[J].Antonio Martínez;Victoriano Moreno.Spill Science and Technology Bulletin.1997, 1

[3] 海洋溢油合成孔径雷达图像特征提取及其关键度分析 [J].

韩吉衢 ;

孟俊敏 ;

赵俊生 .

海洋学报(中文版), 2013, 35 (01) :85-93

[4] 基于GLCM的SAR溢油纹理特征分析附视频 [J].

邹亚荣 ;

林明森 ;

马腾波 ;

朱海天 ;

陈光明 .

海洋通报, 2010, (04) :455-458

[5] 利用SAR图像识别海面油膜的方法介绍 [J].

原君娜 ;

邵芸 ;

田维 ;

王世昂 .

遥感技术与应用, 2010, 25 (01) :97-101

[6] 溢油SAR图像分类中的纹理特征选择 [J].

梁小祎 ;

张杰 ;

孟俊敏 .

海洋科学进展, 2007, (03) :346-354

← 1 →