機載高光譜成像技術在溢油檢測方面的應用

石油污染是指石油開采、運輸、裝卸、加工和使用過程中，由于烴類的溢出和排放。石油烴類大量溢出，釋放到水生或陸地環境中時，會對動植物群以及人類健康產生負面影響。

因此，對石油泄漏進行快速、有效地空間評估，輔助相關部門做出快速響應，有利于降低原油污染對環境的影響，減少經濟損失。針對大范圍的海洋溢油和陸地石油泄漏等突發情況，基于高光譜成像技術的航空遙感目前有效監測手段之一。

一、海洋溢油檢測

隨著海上運輸業的發展，海上漏油事故也日趨頻發。溢油是嚴重的海洋事故，嚴重污染著海洋生態環境。水體石油污染和土壤污染不同，水具有流動性，不及時處理會使污染范圍迅速擴大。因此，獲取及時有效的溢油信息至關重要。高光譜成像具有波段多，分辨率高，信息豐富的特點。與可見光或多光譜成像相比，高光譜成像的細節表達能力尤為突出，可以更好地區分海水與油膜之間的差異，獲得更加真實客觀的溢油信息。

圖1.1：AISA+機載高光譜影像（左）；工作平臺野外航拍影像（中）；溢油區確認圖（黑色為油膜，灰色為海水，白色為工作平臺）（右）

但是，由于海水具有流動性，圖像中不可避免地會出現太陽眩光，以致從遙感數據中提取的漏油特征信息不夠準確。因此，專家學者基于AISA+機載高光譜溢油圖像，采用多尺度小波變換、增強Lee濾波、增強Frost濾波和均值濾波方法對圖像進行海面閃爍抑制。然后將經典支持向量機方法用于溢油信息檢測，并采用人機交互解釋獲得的溢油信息分布圖，驗證了溢油檢測的準確性。結果表明，以上方法可以有效抑制海面閃爍，提高漏油檢測的準確性。增強Lee濾波方法的高檢測精度為88.28％，比原始圖像的檢測精度高12.2％。其次為增強Frost過濾方法和中值過濾方法，漏油檢測精度分別為86.64％和84.35％。

圖1.2：基于不同方法的太陽閃爍抑制處理（左）；不同太陽閃爍抑制方法的SVM檢測結果（黑色為油膜，灰色為海水，白色為工作船平臺）（右）

二、土壤原油污染監測

原油輸油管線腐蝕滲漏不僅會造成土壤多環芳烴，因有致癌、致變、致畸等活性和能通過食物鏈在動植物體內逐級富集，它在土壤中的累積更具危害。

在以前的研究中，使用機載高光譜遙感（HRS）進行陸地區域原油檢測的方法主要依賴于油脂含量較高的樣品。這些研究方法都基于可以清楚觀察到石油烴（PHC）的光譜特征，但真實的石油泄漏現場并非都能準確的識別到PHC光譜特征。原油釋放到環境中一段時間后，地面表層已經無法檢測到明顯的PHC光譜特征，從而無法使用PHC指數等光譜辦法進行準確地檢測，這對于石油的有效檢測是一個較大的挑戰。

以色列特拉維夫大學的研究人員使用AISA Fenix1K傳感器對暴露于地面兩年半后的埃夫羅納自然保護區原油泄漏環境進行了原油的識別與分析研究。首先采集了研究區的機載高光譜圖像，并使用先進的數據挖掘技術對數據進行了分析。通過使用標準化技術，替代頻帶選擇、降維、多變量校準和有監督的機器學習，成功地區分了受污染像素和未受污染像素。總體準確性、敏感性、特異性和Kappa分類準確性度量標準分別對交叉驗證產生了0.95、0.95、0.95和0.9的良好結果，驗證數據集也獲得了0.93、0.91、0.94和0.85的良好結果。分類的圖像和測試場景也與災難后幾天的正射影像非常吻合。

圖2.1：埃夫羅納（Evrona）研究區正射影像（左）；漏油和土壤的光譜特征（右）

圖2.2：高光譜圖像之上的模型預測：O表示油（B），C表示干凈（C）。每個場景以三種顯示方式呈現：真彩色、模型預測（紅色表示油，白色表示干凈）和正射影像。

在預測圖像中，紅色和白色像素分別對應于油和干凈像素的分類結果。漏油圖案和分類圖像之間顯示出很好的一致性。因此，即使在溢油事件發生很長一段時間之后，高光譜技術也可以檢測出溢油現場中的PHC痕跡。

該技術還可用于監視污染物非法排放和泄漏，并且還可適用于環境監視，災難管理，管道監視等應用領域。

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