基于GLCM的SAR溢油纹理特征分析

邹亚荣，林明森，马腾波，朱海天，陈光明

（1.国家卫星海洋应用中心，北京100081 2.中国科学院电子学研究所，北京100080 ）

基于GLCM的SAR溢油纹理特征分析

邹亚荣1，林明森1，马腾波2，朱海天1，陈光明1

（1.国家卫星海洋应用中心，北京100081 2.中国科学院电子学研究所，北京100080 ）

溢油对海洋生态环境造成巨大的危害，溢油遥感监测已成为海洋遥感监测的主要内容，但由于在SAR图像上溢油的表现和其它海洋现象类似，难以区分油膜与类油膜，给遥感监测带来困难。本文以Envisat-ASAR为数据源，选择南海为例，采用GLCM方法对溢油的SAR纹理进行分析，计算海水与溢油的GLCM特征值，结果表明：采用变化、均值等特征对溢油的SAR纹理有很好的表现，从而为溢油信息的提取提供基础。

GLCM；SAR；纹理分析

Abstract：Using SAR to monitor oil spill is a useful method.Due to the performance of oil spill on SAR images,is similar with other oceanic phenomenon,it is difficult to distinguish between oil spill and “looks-like”.In this paper,we selected the South China Sea as a sample using Envisat-ASAR and developed a method that using GLCM to analysis SAR texture of oil spill,then calculated eigenvalue of oil spill and sea water.The results showed that: the changes in the mean characteristics of the SAR for oil spill texture had a good performance,so as to provide the basis for the extraction of oil spill information.

Keywords:GLCM; SAR; Feature analysis

海上溢油污染是最常见的海洋污染物之一。因此，世界各地的海事国家目前都积极参与海上溢油的监视和遥感监测，这种监视活动主要是搜寻船舶、管道及石油钻井平台等经常性或慢性的各种油的泄漏。最近几年关于溢油监测的研究都集中在卫星遥感上，特别是象ERS-1，ERS-2，Radarsat-1和JERS-1雷达卫星对海洋溢油的监测受到许多国家的重视。卫星遥感主要在确定溢油位置和面积等方面能够提供整个溢油污染水域宏观的图像，在灾难性的大量油类泄漏的情况下，卫星遥感和航空遥感都被用来跟踪监视溢油的漂移和扩散。对于慢性泄漏而言，越来越多的海事国家主要利用卫星图像来监视这些污染源。

海洋表面溢油阻尼了溢油区海面的毛细波，导致表面粗糙度的降低，从而相对周围区域的强后向散射来说，溢油海面的后向散射相对弱，在一定的风速条件下这种差别能在 SAR图像上显示，因此SAR被广泛地用来监测海面溢油污染，利用多时相SAR图像监测天然溢油能指导海洋油气勘探普查。溢油存在的海面的电磁散射特征是利用 SAR图像探测油膜的基础。Biegert等(1997)在 GOSAP(Gulf Offshore Satellite Applications Project)项目中用Radarsat SAR探测美国南部的墨西哥湾海面天然溢油和海底油喷，采用的 Radarsat波束模式有精细(F)、标准(S)、宽(W)、扫描 SAR 窄(SNA,SNB)及宽波束模式(SNW)，获取图像时的海面风速3 ～ 5 m/s，通过对比不同模式的SAR图像上的海面后向散射特征成功探测到该海面的天然溢油。Ivanov等(2002)对黄海海面的污染溢油的研究表明，RADARSAT 图像可以成功探测到溢油的分布等信息。Solberg et al(1999)在海面后向散射特征差异的基础上研究油膜的自动探测方法。

目前对于溢油 SAR的纹理研究并不多见，本文拟基于GLCM开展溢油SAR纹理研究，为遥感溢油信息提取打下基础。

1 数据与方法

1.1 数据

ENVISAT-1卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一，于2002年3月1日发射升空。设计寿命5～10年，重复周期35天。在ENVISAT-1卫星上载有多个遥感器，分别对陆地、海洋、大气进行观测，其中最主要的就是名为 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar)的合成孔径雷达遥感器。与ERS的SAR遥感器一样，ASAR工作在 C波段，波长为5.6 cm。但ASAR具有许多独特的性质，如多极化、可变观测角度、宽幅成像等。

溢油监测采用的主要为Image模式。Image模式生成与ERS SAR类似的约30 m空间分辨率的图象。本文选取2008年3月27号ENVISATImage模式，VV极化。

1.2 方法

设定图像为M*N大小，设其灰度级分别为i，j，(K，l)与(m，n)表示图像空间上的一个点对。取像元对间距为 d，两像元连线的方向为。取不同间距d，不同方向的灰度共生矩阵为P(i，j，d，)。Pij为两个相邻像元在距离d和角度的概率。基于不同，0°与180°的表达为：90°与 270°的表达为：

对图像进行灰度压缩，把256灰度值压缩为64位。提取灰度共生矩阵的关联，变化特征量。

2 结果分析

通过南海ASAR数据分析，本文选取四个样区，如图1，计算结果如表1。从表1看，相对其它几个特征值，均值与变化量的值要相对大，对于计算机提取，仅从特征值难以提取出溢油信息，更进一步，本文选取了类油膜进行对比，结果如图 2。从结果看，均值与相关这两个特征值在区分油膜与类油膜上，有比较明显的分界，能够较好区分两者，如图2。非相似性特征值在油膜与类油膜的区分上，效果一般，而熵、角二矩阵这几个特征值的油膜与类油膜值相互参杂，油膜与类油膜的区别不大，如图 3。

在此基础上，根据均值与相关值，根据油膜与类油膜的值，如图 2，选定两者之间的阀值，计算结果如图3。可以看出，油膜信息得到提取。

图1 油膜特征值选样计算Fig.1 Oil spill sampling calculation of eigenvalues

图2 油膜与类油膜特征值计算Fig.2 Eigenvalues calculation of sampling oil spill and sea water

表1 各特征值计算Tab.1 Calculation of characteristic values

图3 根据特征值提取油膜信息结果Fig.3 Results of ectract

3 结 论

本文从图像处理的角度进行油膜与类油膜的灰度共生计算，基于纹理分析方法，增强了溢油信息，实现了对 SAR溢油信息提取，为溢油的遥感提取提供依据。从选取的GLCM指标看，对比与关联两个纹理特征能够较好的表现溢油特征，但该方法从图像处理角度，受图像的质量影响，同时机理未能涉及，将在下一步开展进一步研究。

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[2]Camilla Brekke,Anne H S,Solberg.Oil spill detection by satellite remote sensing [J].Remote Sensing Environment 95(2005): 1-13.

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[4]Camilla Brekke,Anne H S,Soiberg.Oil spill detection by satellite remote sensing [J].remote sensing of environment,95(2005): 1-13.

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SAR feature analysis of oil spill based on GLCM

ZOU Ya-rong1,LIN Ming-sen1,MA Teng-bo2,ZHU Hai-tian1,CHEN Guang-ming1
(1.National Satellite Ocean Application Service,Beijing 100081,China; 2.Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

X55; X834

A

1001-6932(2010)04-0455-04

2009-03-02；

2009-12-18

海洋公益项目，溢油遥感监测信息自动提取技术研究及其业务化应用示范（200705018）；溢油应急预报业务系统研制（2006BAC03B04-01）；908-03数字海洋卫星中心节点建设；国家海洋局青年基金（2008427）

邹亚荣（1967－），男，江西南昌人，博士，副研究员，主要从事海洋遥感与GIS应用，电子邮箱：zyr@mail.nsoas.gov.cn