(1.中國科學(xué)院煙臺海岸帶研究所，山東 煙臺 264000；2.煙臺海事局，山東 煙臺 264000)

目前，對于海上船舶監(jiān)管主要依靠船舶自動識別系統(tǒng)(automatic identification system，AIS)[1]和船舶交通監(jiān)管系統(tǒng)(vessel traffic services，VTS)[2]，但二者均有一定的局限性，例如，AIS系統(tǒng)對未安裝或者關(guān)閉AIS服務(wù)的船舶，無法開展跟蹤和監(jiān)視，而VTS雷達(dá)站只能覆蓋近岸一定范圍以內(nèi)的海域，其作用距離受限。對于海上石油平臺而言，由于關(guān)于海上石油平臺的位置、數(shù)量等公開數(shù)據(jù)很有限，且公開數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性不高，難以運(yùn)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的風(fēng)險分析。而星載合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar, SAR)[3]遙感技術(shù)具有覆蓋面廣、客觀性強(qiáng)、全天候的優(yōu)勢，可以提供更為直觀、準(zhǔn)確的分布數(shù)據(jù)，因此，考慮將基于星載SAR遙感技術(shù)，研究海面船舶和石油平臺的快速識別技術(shù)，并以渤海海域為例進(jìn)行試驗分析，為溢油風(fēng)險防控和管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

1 海上船舶遙感識別方法

目前對于SAR衛(wèi)星影像中的船舶監(jiān)測技術(shù)主要分為兩大類：一類是直接利用船舶目標(biāo)在SAR影像中的成像機(jī)理對船舶進(jìn)行監(jiān)測，其實質(zhì)是在影像暗背景下對于亮點目標(biāo)的檢測；另一類是對運(yùn)動船舶的尾跡進(jìn)行監(jiān)測，通過船舶的尾跡來監(jiān)測船舶目標(biāo)。由于靜止的船舶并無尾跡，及部分SAR影像無法觀測到尾跡，目前對于船舶目標(biāo)本身的檢測研究較多，如船舶檢測算法主要有CFAR檢測算法[4]、PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、基于小波分析的檢測算法[5]等。其中CFAR檢測算法比較典型，該算法是一種基于多分布自適應(yīng)選擇的全局閾值CFAR檢測器對船只目標(biāo)的檢測，根據(jù)實際情況不同，可選擇不同的海面雜波模型。

遙感監(jiān)測的效果與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分辨率密切相關(guān)。一般而言，分辨率越高，識別效果越好，但高分辨率影像的幅寬小，費用高，考慮到實際監(jiān)測目的和經(jīng)濟(jì)效益，采用30 m分辨率的雷達(dá)影像進(jìn)行風(fēng)險源識別，針對船舶目標(biāo)在中分辨率SAR影像船舶成像特征，采用文獻(xiàn)[6]提出的方法進(jìn)行船舶檢測。該方法主要分為5個步驟：SAR影像預(yù)處理、亮斑目標(biāo)生成、潛在船舶目標(biāo)初選、方位向模糊去除和GIS輔助分析。

2 海上石油平臺遙感識別方法

由于目前可獲取的海上石油平臺分布數(shù)據(jù)較少，公開數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和精度非常有限，難以進(jìn)行進(jìn)一步分析應(yīng)用。因此，本文利用遙感分析方法進(jìn)行海上石油平臺識別。該方法的基本識別原理為，首先假設(shè)海上石油平臺的空間位置在檢測周期內(nèi)(如一個月、半年或一年等)保持固定不變，那么利用多時相SAR數(shù)據(jù)對同一海域進(jìn)行變化檢測，如果同一位置的某地物在不同時相的影像中都被檢測到，則認(rèn)為該地物為固定物。由于海面上的地物主要由移動的船舶和固定的石油平臺組成，因此，可以通過變化檢測實現(xiàn)船舶和石油平臺的分離。

該方法的基本過程為：①首先對多景多時相SAR影像進(jìn)行校正和配準(zhǔn)，確保多景影像空間參考和位置信息的一致性；②對每景SAR影像，運(yùn)用目標(biāo)識別技術(shù)分別提取出海上亮斑目標(biāo)(包括船舶和石油平臺)；③由于海上船舶是移動目標(biāo)，而石油平臺是相對靜止目標(biāo)，根據(jù)二者的不同運(yùn)動特征，通過不同時相疊加分析，可以剔除移動目標(biāo)，篩選出靜止目標(biāo)，進(jìn)而實現(xiàn)對船舶和石油平臺的辨別。

SAR影像提取海上石油平臺的算法流程見圖1。

圖1 SAR影像提取海上石油平臺的算法流程

3 實驗分析

3.1 區(qū)域選擇

選取渤海及黃海北部海域為例進(jìn)行試驗分析。渤海平均水深約18 m，是一個近封閉的內(nèi)海。渤海油氣田主要分布在遼東灣、渤海灣及渤海中部海域，截至2008年12月，渤海共有海上油氣田20個，石油類與無機(jī)氮、活性磷酸鹽一起成為其海水污染的主要因子[7]。同時，船舶也是海上溢油的重要風(fēng)險源之一，特別是近年來渤海海域大型油船往來日益頻繁，船舶流量日趨增多，使海上溢油風(fēng)險越來越高。試驗范圍為37°05′～41°15′N，117°25′～122°50′E，見圖2，采用GCS_WGS_1984坐標(biāo)系統(tǒng)。

圖2 渤海研究區(qū)域范圍示意

3.2 研究數(shù)據(jù)

采用加拿大的Radarsat-2數(shù)據(jù)。Radarsat-2是一顆搭載C波段傳感器的高分辨率商用雷達(dá)衛(wèi)星，該衛(wèi)星的軌道類型為太陽同步軌道，軌道高度798 km，軌道傾斜角98.6°，重訪周期24 d。選取2012、2013和2014年的3景Radarsat-2影像，波束為ScanSAR Narrow模式，單景影像能夠覆蓋整個渤海海域，衛(wèi)星基本數(shù)據(jù)見表1。

表1 本研究所選用的SAR數(shù)據(jù)列表

3.3 結(jié)果分析

3.3.1 船舶識別

在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，SAR影像上船舶成像的形態(tài)學(xué)特征分析是關(guān)鍵，選取長度、寬度、形狀比等指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，以達(dá)到逐步剔除假目標(biāo)，降低虛警率的目的。經(jīng)算法檢測，從該景Radarsat-2影像上提取出船舶1 550艘，海上船舶的空間分布狀況見圖3。

圖3 海上船舶遙感識別

3.3.2 石油平臺識別

時空一致性區(qū)別是船舶與石油平臺數(shù)據(jù)分離的基礎(chǔ)。絕大多數(shù)海上船舶的位置一直在發(fā)生變化，即使短暫靜止，也不會持續(xù)幾個月甚至幾年；而石油平臺一旦開采一般不會改變位置或消失，因此，相比船舶，石油平臺具備時空一致性。對3年船舶石油平臺數(shù)據(jù)疊加分析和變化檢測，得出位置未發(fā)生變化的目標(biāo)，即認(rèn)為是石油平臺，一共有141個，這些石油平臺在2012年已經(jīng)開采建成，至2014年仍然存在，其空間分布見圖4。

圖4 2012—2014年海上石油平臺遙感識別

由于可獲取的驗證資料有限，利用文獻(xiàn)[8]資料與本文算法進(jìn)行對比。將海上船舶和石油平臺的分布信息進(jìn)行疊加，得到研究海域的溢油風(fēng)險源總體分布(見圖5)。該圖能夠直觀、客觀地反映研究海域的海上溢油風(fēng)險源分布狀況，能夠為溢油風(fēng)險防控和管理提供直接的數(shù)據(jù)支持，并有助于下一步進(jìn)行溢油風(fēng)險評估和分析。

圖5 海域海上溢油風(fēng)險源總體分布(含船舶和石油平臺)

4 結(jié)論

本方法能夠?qū)κ推脚_進(jìn)行有效識別，彌補(bǔ)了可獲取的平臺數(shù)據(jù)缺失的問題，有利于對海上溢油風(fēng)險進(jìn)行綜合評估分析，為溢油風(fēng)險管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，也能夠為海上溢油應(yīng)急防備和應(yīng)急力量部署提供科學(xué)依據(jù)。

[1] 王鳳祥.淺談AIS在通航管理中的作用[J].天津航海,2007(3):55-57.

[2] 李華文,呂靖.論VTS在通航安全與水域環(huán)境保護(hù)中的作用[J].航海技術(shù),2010(6):73-74.

[3] LIAO Ming-sheng, WANG Chang-cheng, WANG Yong, et al. Using SAR images to detect ships from sea clutter[J]. IEEE Geoscience and remote sensing letters,2008,5(2):194-198.

[4] FRIEDMAN K, WACKERMAN C, FUNK F, et al. Validation of a CFAR vessel detection algorithm using known vessel locations[J]. IEEE International Conference on Geoscience and Remote Sensing,2001(4):1804-1806.

[5] 王超,張紅,吳樊,等.高分辨率SAR圖像船舶目標(biāo)檢測與分類[M].北京:科學(xué)出版社，2013.

[6] 邴磊,邢前國,鄒娜娜,等.星載SAR影像上船舶方位向模糊去除算法[J].中國圖象圖形學(xué)報,2016,21(7):951-958.

[7] 國家海洋局2008年渤海海洋環(huán)境質(zhì)量公報[EB/OL].http://www.soa.gov.cn/soa/hygbml/hq/eight/A01101202index_1.htm.

[8] XING Qianguo, MENG Ruolin, LOU Mingjing, et al. Remote sensing of ships and offshore oil platforms and mapping the marine oil spill risk source in the Bohai Sea[C]. International Oil Spill Response Technical Seminar, Aquatic Procedia,2015(3):127-132.