劉玉芳，鄒亞榮

(1.航天宏圖信息技術(shù)股份有限公司，北京 100195；2.國(guó)家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心，北京 100081；3.自然資源部 空間海洋遙感與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081)

0 引言

人類對(duì)北極地區(qū)的油氣資源開(kāi)發(fā)已有100多年的歷史。多年來(lái)，北極周邊地區(qū)國(guó)家對(duì)北極地區(qū)陸續(xù)開(kāi)展了一系列的勘探活動(dòng)。除了北極地區(qū)的5個(gè)國(guó)家(美國(guó)、加拿大、俄羅斯、挪威和格陵蘭)，重要的油氣進(jìn)口國(guó)如日本、韓國(guó)和印度等也都在通過(guò)各種途徑積極介入。俄羅斯和美國(guó)、加拿大的北冰洋海洋油氣產(chǎn)區(qū)分別位于北極東北航道和西北航道上；全球探明儲(chǔ)量的10%的石油和25%的天然氣分布在北極海域，其中絕大多數(shù)位于俄羅斯海域，且俄羅斯的主要油氣產(chǎn)區(qū)在北冰洋。

由于北極地區(qū)自然條件惡劣，難以采用常規(guī)手段對(duì)北極油氣區(qū)海上構(gòu)筑物進(jìn)行調(diào)查。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，利用遙感手段對(duì)北極油氣區(qū)海上構(gòu)筑物遙感監(jiān)測(cè)，能實(shí)時(shí)提供北極油氣區(qū)海上構(gòu)筑物狀況，為北極科考船和商船提供環(huán)境保障，并為石油國(guó)際貿(mào)易提供基礎(chǔ)信息。

各國(guó)學(xué)者對(duì)于北極地區(qū)油氣資源儲(chǔ)量、開(kāi)發(fā)等進(jìn)行的探討[1-4]，多是基于勘探數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)[5]；而利用遙感技術(shù)開(kāi)展北極油氣區(qū)海上構(gòu)筑物的研究并不多見(jiàn)。GF-3衛(wèi)星具有多模式、多分辨率等特點(diǎn)，本文利用GF-3數(shù)據(jù)開(kāi)展北極油氣區(qū)海上構(gòu)筑物遙感探測(cè)研究。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)組成及其來(lái)源

GF-3衛(wèi)星具有12種觀測(cè)模式，多種極化方式，分辨率從1～650 m。本文采用2017年7月11日全極化GF-3二級(jí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，方位向分辨率為8 m，距離向分辨率為6～9 m，幅寬為30 km，中心經(jīng)緯度58.1°E，69.2°N，覆蓋伯朝拉海部分海域。

1.2 研究方法

(1)

可以得到閾值Ic，其中Pfa為虛警概率。

對(duì)于給定的Pfa，可以通過(guò)二分法近似地得到方程(1)的解。尋找一個(gè)正整數(shù)，滿足

F(I)≤1-Pfa且F(I+1)>1-Pfa

(2)

則此時(shí)的I就為閾值Ic。

由式(2)可知，對(duì)雜波背景的分布模型進(jìn)行估計(jì)，是CFAR檢測(cè)的基礎(chǔ)，也是降低虛警、不丟失目標(biāo)的關(guān)鍵。一般認(rèn)為，以海洋為背景的雜波通常服從K分布和Weibull分布模型。但是由于溢油信息比海面的灰度值低，在進(jìn)行CFAR檢測(cè)之前，需要將圖像進(jìn)行反轉(zhuǎn)，反轉(zhuǎn)后的圖像的雜波模型會(huì)有很大變化。本文通過(guò)實(shí)踐，選取Weibull分布作為雜波模型。

Weibull分布的概率密度函數(shù)表示為式(3)。

(3)

式中：參數(shù)b為尺度參數(shù)；c為形狀參數(shù)。當(dāng)c=2時(shí)，Weibull分布蛻化為Rayleuht分布；當(dāng)c=1時(shí)，Weibull分布蛻化為指數(shù)分布。

利用上述雜波模型，對(duì)于每一個(gè)AOI定義一個(gè)局部窗口，這樣，每個(gè)AOI就被劃分為保護(hù)窗口和背景窗口(圖1)。背景窗口用于背景雜波統(tǒng)計(jì)，從而計(jì)算出目標(biāo)檢測(cè)閾值。使用保護(hù)窗口的目的是為了防止目標(biāo)像素泄露到背景窗口而影響背景雜波統(tǒng)計(jì)的正確性。保護(hù)窗口的尺寸根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)選擇，本算法將其長(zhǎng)寬設(shè)為AOI長(zhǎng)寬的3/5。

圖1 窗口結(jié)構(gòu)

根據(jù)背景窗口的數(shù)據(jù)，利用Weibull分布的性質(zhì)，可以通過(guò)Weibull分布的一階矩和二階矩的相互關(guān)系，求得Weibull分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)。Weibull分布的一階矩和二階矩分別為式(4)、式(5)所示。

(4)

(5)

定義

(6)

式(6)的一個(gè)最佳的多項(xiàng)式曲線擬合如式(7)所示。

(7)

式中：參數(shù)a2=0.079 1；a1=0.848 1；a0=0.081 7。

2 分析

2.1 散射分析

極化散射能夠反映出目標(biāo)的散射特性，對(duì)提取目標(biāo)極化散射參數(shù)進(jìn)行分析，能揭示目標(biāo)的散射特性。對(duì)GF-3數(shù)據(jù)進(jìn)行極化參數(shù)計(jì)算[8]，得到熵、散射角、反熵參數(shù)，如圖2所示。3個(gè)參數(shù)對(duì)油井均有表現(xiàn)，油井平臺(tái)散射屬于二次散射，散射較強(qiáng)，在圖像上表現(xiàn)為亮點(diǎn)。從H-A平面看(圖3)，油井的熵值處于0.15～0.70之間，說(shuō)明為弱去極化，散射以二次、多次散射為主。在熵、散射角、反熵圖像中，均可提取出油井與船只信息，但二者在圖像上難以區(qū)分。通過(guò)Pauli分解[9]，結(jié)果如圖4所示，在圖像上可以明確地獲得油井與船只信息，反映出油井與船只的偶次散射機(jī)制，在圖像上有明顯表現(xiàn)，為油井與船只信息提取提供了依據(jù)。

圖2 熵、散射角、反熵圖

圖3 H-A平面圖

2.2 檢測(cè)結(jié)果

基于上述分析，油井船只在GF-3圖像上表現(xiàn)為亮斑，因而能夠在海水背景中提取油井信息。但由于油井與船只均為偶次散射，難以區(qū)分二者。本文采用雙窗口CFAR模型開(kāi)展油井船只檢測(cè)。海雜波尾部參數(shù)化模型擬合結(jié)果放大顯示，可以發(fā)現(xiàn)G0分布擬合結(jié)果最好(圖5)。算法設(shè)定虛警率為1E-7，對(duì)應(yīng)的檢測(cè)門(mén)限值為T(mén)=6.590 2。經(jīng)過(guò)軟件計(jì)算，檢測(cè)結(jié)果一共3個(gè)目標(biāo)，結(jié)果如圖6、表1所示。由于平臺(tái)的散射為多次散射，在SAR圖像上表現(xiàn)為亮斑(圖6)。平臺(tái)的后向散射均值為-2.20 dB，

圖5 整體海雜波參數(shù)化模型擬合結(jié)果

表1 檢測(cè)結(jié)果

圖6 平臺(tái)檢測(cè)結(jié)果

海水為-17.98 dB，二者相差15.78 dB，采用2種方法，基于前一觀測(cè)數(shù)據(jù)與當(dāng)前觀測(cè)數(shù)檢測(cè)的目標(biāo)結(jié)果進(jìn)行位置比對(duì)，位置不變的為平臺(tái)，變化的為船；基于幾何特征，平臺(tái)一般較大，且形狀接近方形，而船是長(zhǎng)條形的，且一般尺寸較小。上述2種方法聯(lián)合使用，可有效區(qū)分平臺(tái)和船舶。

2.3 結(jié)果比對(duì)

本文中采用的數(shù)據(jù)覆蓋伯朝拉海部分海域，主要為俄羅斯Medynskoye-more油井開(kāi)發(fā)區(qū)，據(jù)文獻(xiàn)[10]，俄羅斯的油氣資源主要分布于北極西部、東部。本文的油井位于medynskoye-more油井區(qū)，探測(cè)與實(shí)際油井位置相符。

3 結(jié)束語(yǔ)

油氣資源是北極地區(qū)重要資源之一，對(duì)北極油氣資源的開(kāi)發(fā)利用具有重要意義。GF-3衛(wèi)星具有12種模式，對(duì)極區(qū)的探測(cè)具有優(yōu)勢(shì)。全極化數(shù)據(jù)在油井監(jiān)測(cè)方面能夠提供多層次信息，能夠反映出油井船只散射特性，可為油井信息提取提供散射機(jī)制。但在圖像上油井、船只信息難以區(qū)分。本文在對(duì)油井、船只散射分析的基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)CFAR 方法進(jìn)行油井檢測(cè)，能夠有效地提取油井信息。本文的方法在算法上不采用迭代公式求解，避免了用二分法尋找閾值的循環(huán)解算過(guò)程，提高了檢測(cè)精度與速度，可大面積、快速、準(zhǔn)確地提取油井信息，服務(wù)于北極油氣資源開(kāi)發(fā)。