專(zhuān)利名稱(chēng)：Modis時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明為一種基于時(shí)空過(guò)程的海面溢油檢測(cè)算法，特別地，一種基于MODIS時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法。
背景技術(shù)：
海洋環(huán)境中的石油泄漏已成為造成海面環(huán)境污染的主要原因，嚴(yán)重危害海洋生態(tài)環(huán)境，同時(shí)給沿岸的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和人類(lèi)的身體健康帶來(lái)直接的危害。隨著海洋石油開(kāi)發(fā)活動(dòng)愈發(fā)頻繁，對(duì)海洋環(huán)境的危害也在逐漸加大。海洋石油泄漏一般由以下情況引起海上石油鉆井平臺(tái)爆炸、海上石油開(kāi)采的泄露和井噴事故以及油輪在航行過(guò)程中擱淺、觸礁和相撞等所引起的石油泄漏事故，導(dǎo)致大量石油在短時(shí)間內(nèi)侵入海洋，造成嚴(yán)重的污染，它發(fā)生頻率高，分布面積廣，危害程度高。因此及時(shí)精確的對(duì)溢油區(qū)的識(shí)別和及時(shí)高效的溢油預(yù)測(cè)對(duì)減少污染的危害具有至關(guān)重要的作用。隨著空間信息技術(shù)的飛速發(fā)展，利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取海表面信息的數(shù)據(jù)量也高速增長(zhǎng)。由此，衛(wèi)星遙感為大區(qū)域海洋溢油檢測(cè)提供了先進(jìn)高效的技術(shù)手段。目前用于海面溢油檢測(cè)的可見(jiàn)光遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)源主要包括低分辨率的NOAA衛(wèi)星的AVHRR數(shù)據(jù)和Seastar 的SeaWiFS數(shù)據(jù)、中等分辨率的Terra和Aqua衛(wèi)星的MODIS數(shù)據(jù)、中高分辨率的Landsat 衛(wèi)星的ETM數(shù)據(jù)和SPOT衛(wèi)星的HRV等數(shù)據(jù)。AVHRR數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于兩方面，一方面是大尺度區(qū)域(包括國(guó)家、洲乃至全球)調(diào)查，主要應(yīng)用于土地覆蓋調(diào)查利氣象監(jiān)測(cè)；另一方面是中小尺度區(qū)域的調(diào)查，利用AVHRR數(shù)據(jù)來(lái)獲得宏觀的、實(shí)時(shí)的、能達(dá)到一定精度的地面信息。AVHRR沒(méi)有海洋通道，光譜分辨率也不高，因此，對(duì)海洋環(huán)境檢測(cè)的能力較低。1997年，美國(guó)的海洋水色衛(wèi)星Seastar的發(fā)射， 極大地提高了海洋遙感的能力。該衛(wèi)星上載有的“寬視場(chǎng)水色掃描儀”(SeaWiFS)，SeaWiFS 的光譜分辨率比AVHRR有較大的改進(jìn)，許多海洋用戶(hù)采用SeaWiFS資料開(kāi)展海洋監(jiān)測(cè)，但該數(shù)據(jù)的空間分辨率為I. 1KM，仍然較低。Landsat、SPOT遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)在空間分辨率上具有優(yōu)勢(shì)，非常有利于溢油的精確檢測(cè)分析。但衛(wèi)星重復(fù)訪(fǎng)問(wèn)周期長(zhǎng)，分別為16天和26天， 在實(shí)踐上難以對(duì)任意日期的海洋溢油進(jìn)行捕獲和每天連續(xù)的跟蹤，并且波段有限，光譜分辨率也難以有效地區(qū)別溢油區(qū)和非溢油區(qū)，在現(xiàn)有的中低分辨率的其他衛(wèi)星相比，Terra和 Aqua衛(wèi)星的MODIS數(shù)據(jù)，在保留了 AVHRR數(shù)據(jù)的能力的同時(shí)，在數(shù)據(jù)光譜分辨率，數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率、數(shù)據(jù)接收和數(shù)據(jù)格式、衛(wèi)星波段數(shù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍等方面都作了相當(dāng)大的改進(jìn)。特別是每日2次重訪(fǎng)的高時(shí)間分辨率非常有利于對(duì)溢油進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。MODIS是EOD-AMI系列衛(wèi)星的主要探測(cè)儀器，是當(dāng)前世界上新一代“圖譜合一”的光學(xué)遙感儀器，具有36個(gè)光譜通道。在36個(gè)波段中I 2波段是250米，3 7波段是500 米，其余29個(gè)波段為1000米。從而使得MODIS數(shù)據(jù)量大幅度地增加(大約相當(dāng)于AVHRR 同期數(shù)據(jù)量的18倍左右)。MODIS數(shù)據(jù)具有極高時(shí)間分辨率。衛(wèi)星一天之內(nèi)可重訪(fǎng)2次， 對(duì)各類(lèi)突發(fā)性、快速變化的自然災(zāi)害有更強(qiáng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力。由于具有較高的光譜分辨率， MODIS的36個(gè)波段大大增強(qiáng)了對(duì)地球復(fù)雜系統(tǒng)的觀測(cè)能力和對(duì)地表類(lèi)型的識(shí)別能力。而且地面接收站每日或每?jī)扇湛色@取一次全球觀測(cè)數(shù)據(jù)，多波段數(shù)據(jù)可以應(yīng)用廣泛，對(duì)于開(kāi)展自然災(zāi)害利生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、全球環(huán)境和氣候變化研究以及進(jìn)行全球變化的綜合性研究等有著非常大的意義。利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行海洋溢油檢測(cè)，可見(jiàn)光技術(shù)是最普通的遙感方法，也是造價(jià)最低廉的。最為常用的方法是人工判讀方法，通過(guò)油品對(duì)可見(jiàn)光波段的波普特征分析，通過(guò)專(zhuān)家知識(shí)，專(zhuān)家判斷來(lái)對(duì)海洋溢油進(jìn)行檢測(cè)。遙感圖像的灰度值實(shí)際上本身所代表的就是波普特征，因此波普信息是識(shí)別地物的重要依據(jù)，色調(diào)是載負(fù)信息最直接的反映，當(dāng)然影響判讀解譯的重要因素是幾何分辨路，但是在解譯的過(guò)程中，影像的時(shí)空特征也是相當(dāng)重要的一個(gè)因素。因此，僅僅通過(guò)專(zhuān)家判讀，很可能因?yàn)樵S多人為因素導(dǎo)致了海洋溢油檢測(cè)的錯(cuò)誤判斷，并且，海洋溢油一般發(fā)生在環(huán)境惡劣的天氣條件下，影響了數(shù)據(jù)的可讀性，這就使得通過(guò)人工目視解譯方法檢測(cè)海洋溢油存在著非常大的不確定性。因此，增加一個(gè)隊(duì)影像時(shí)空特征的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)更加科學(xué)的輔助了專(zhuān)家判讀的結(jié)果，提高了監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，為國(guó)家相關(guān)部門(mén)及時(shí)應(yīng)對(duì)溢油事件，將危害降低到最小提供決策支持。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服并彌補(bǔ)現(xiàn)有的基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的人工目視解譯海洋溢油檢測(cè)方法的不足，本發(fā)明提供提出一種新的基于時(shí)空過(guò)程動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的監(jiān)測(cè)方法——基于MODIS時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法。對(duì)海洋溢油進(jìn)行準(zhǔn)確及時(shí)的識(shí)別和監(jiān)測(cè)，更好地為國(guó)家相關(guān)部門(mén)及時(shí)應(yīng)對(duì)溢油事件提供高效的決策支持。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于MODIS時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法，包括如下步驟(I)基于時(shí)間序列長(zhǎng)度為N天(或者N大于等于10)的MODIS IB 250米數(shù)據(jù)N景。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括地理定標(biāo)，幾何校正，感興趣區(qū)切割和提取，反射率數(shù)值均一化處理。(3)提取目標(biāo)區(qū)域第2波段紅光波段的反射率值，因?yàn)橛湍づc潔凈海水發(fā)射率之差在紅外波段處出現(xiàn)峰值，近紅外光波段海水反射率明顯高于油膜區(qū)，因此最能區(qū)分出溢油區(qū)利非溢油區(qū)海域。并將這些反射率值以單個(gè)像元為單位分別組成長(zhǎng)度為N的反射率值時(shí)間序列。(4)對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像元(250米*250米)的時(shí)間序列做概率統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算出每個(gè)時(shí)間序列的均值y和標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation) o 均值......+X )/n 標(biāo)準(zhǔn)差(Standard(5)把每一個(gè)單獨(dú)的像元每天對(duì)太陽(yáng)光的反射事件看成一個(gè)獨(dú)立的事件，很容易分析可得他們符合二位正太分布，根據(jù)(4)的結(jié)果，求得每個(gè)時(shí)間序列反射率值的正太分布曲線(xiàn)。根據(jù)正態(tài)分布曲線(xiàn)分析可得，當(dāng)概率分布偏離均值U，靠近兩端時(shí)為小概率事件， 即我們所認(rèn)為的突發(fā)事件或者奇異事件。iP< U-1.7.5 0時(shí)，這些事件列為奇異事件， 即溢油事件。
(6)基于以上的計(jì)算結(jié)果，當(dāng)概率分布P < U-I. 7. 5 O時(shí)，這樣的天數(shù)我們認(rèn)定為奇異事件發(fā)生時(shí)間，標(biāo)記出來(lái)。將以上測(cè)定方法應(yīng)用于目標(biāo)區(qū)域所有的時(shí)間序列上，根據(jù)突發(fā)事件的地理位置和記錄下來(lái)的時(shí)間重新組合可得檢測(cè)結(jié)果即一溢油區(qū)。
具體實(shí)施例方式利用本發(fā)明對(duì)渤海海域某此海面溢油進(jìn)行檢測(cè)。本次溢油事件發(fā)生2006年3月23日渤海曹妃甸海域，東經(jīng)118° 2' 55 " 119° 9' 52"、北緯38。(V 8" 39。(V 46"，如圖一所示，紅色方框中的區(qū)域。以下所有數(shù)據(jù)處理是利用美國(guó)ITT Visual Information Solutions公司ENVI作為軟件平臺(tái)。I.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本發(fā)明的驗(yàn)證實(shí)例中獲取的是經(jīng)過(guò)系統(tǒng)級(jí)校正的MODIS遙感圖像，空間分辨率為 250米。一共12個(gè)不同時(shí)相的遙感圖像。時(shí)間范圍為2006年2月20日——2006年4月 20日，并且經(jīng)過(guò)一系列(包括地理定標(biāo)，幾何校正等)圖像預(yù)處理工作。2.感興趣區(qū)(ROI)的選擇根據(jù)⑴所得到的結(jié)果，應(yīng)用ENVI的ROI來(lái)選取發(fā)生溢油的大致區(qū)域。并提取出第二波段的反射率值。對(duì)提取出來(lái)的第二波段的反射率值進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理。3. MODIS時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)溢油檢測(cè)算法以每一個(gè)像元為單位組成若干個(gè)長(zhǎng)度為12的反射率數(shù)值時(shí)間序列。通過(guò)
中的公式分別對(duì)這些時(shí)間序列求取平均值U和標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation) o。當(dāng)密度函數(shù)P < ii-I. 7. 5o時(shí)，定義為低反射異常事件的經(jīng)驗(yàn)值域。在本實(shí)驗(yàn)中， 這類(lèi)異常事件為溢油事件。如圖二所示，各個(gè)時(shí)相的異常檢測(cè)結(jié)果。對(duì)ROI中每一個(gè)像元的時(shí)間序列重復(fù)步驟
和
。將所有的異常事件按照時(shí)間以及對(duì)應(yīng)的地理位置重組起來(lái)便獲得溢油區(qū)的地理位置和范圍大小。如圖三所示，上圖為影像灰階圖，下圖紅色區(qū)域?yàn)闄z測(cè)到的溢油區(qū)域。


圖I是實(shí)驗(yàn)溢油事件發(fā)生區(qū)域的坐標(biāo)位置圖；圖2是各個(gè)時(shí)相異常檢測(cè)的結(jié)果圖；圖3 是采用本方法溢油區(qū)域檢測(cè)結(jié)果(下)與實(shí)際溢油區(qū)域(上)的對(duì)比效果圖。
權(quán)利要求
1.一種基于MODIS時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法，其特征在于，通過(guò)對(duì)MODIS遙感數(shù)據(jù)時(shí)間序列的分析，從影像時(shí)空過(guò)程變化的角度出發(fā)，分析它的時(shí)空變化特征。所述海洋溢油檢測(cè)的方法包括如下步驟(1)基于時(shí)間序列長(zhǎng)度為N天(N大于等于10)的MODISIB 250米數(shù)據(jù)N景。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括地理定標(biāo)，幾何校正，感興趣區(qū)切割和提取，數(shù)據(jù)均一化處理。(3)提取目標(biāo)區(qū)域第2波段近紅外波段的反射率值。因?yàn)橛湍づc潔凈海水發(fā)射率之差在紅外波段處出現(xiàn)峰值，根據(jù)海水和油膜區(qū)對(duì)近紅外波段的波譜相應(yīng)特征海水反射率明顯高于油膜區(qū)，由此油膜覆蓋區(qū)在遙感影像上會(huì)呈現(xiàn)低反射率區(qū)域，以此來(lái)鑒別溢油區(qū)和非溢油區(qū)海域。并將這些反射率值以單個(gè)像元(250米*250米)為單位分別組成長(zhǎng)度為N 的反射率值時(shí)間序列。(4)對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像元的時(shí)間序列做概率統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算出每個(gè)時(shí)間序列的均值U和標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation) o ,如下所示均值
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的MODIS時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法，其特征在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)⑴和標(biāo)準(zhǔn)差⑷。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的時(shí)間序列(I)，特征在于區(qū)別于單從空間的方法，此方法從時(shí)空結(jié)合的方法。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的標(biāo)準(zhǔn)差(4)，特征在于從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度出發(fā)，統(tǒng)計(jì)小概率異常事件。
全文摘要
本發(fā)明名稱(chēng)為MODIS時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差溢油檢測(cè)算法，是屬于海洋環(huán)境時(shí)空過(guò)程研究領(lǐng)域，本發(fā)明主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在與根據(jù)溢油時(shí)間和空間的變化檢測(cè)溢油，不同于常規(guī)的單一地面向空間位置出發(fā)的溢油檢測(cè)算法。本發(fā)明主要解決的技術(shù)問(wèn)題為通過(guò)一定的算法檢測(cè)出時(shí)間序列中的異常變化。主要技術(shù)方案如下計(jì)算出每個(gè)時(shí)間序列的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ求得正態(tài)分布曲線(xiàn)，分析可得由于在該方法中涉及到的是紅光波段反射率較低的溢油區(qū)域。當(dāng)概率分布偏離均值1.7.5σ時(shí)，即當(dāng)P＜μ-1.7.5σ時(shí)，這些事件列為奇異事件，如摘要附圖，紅色區(qū)域?yàn)闄z測(cè)出的以后區(qū)域。本發(fā)明主要用于海面石油溢出時(shí)間的檢測(cè)。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102609600SQ201110021400
公開(kāi)日2012年7月25日 申請(qǐng)日期2011年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月19日
發(fā)明者王麗, 蘇奮振 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所