空天协同的海上溢油监测案例分析

朱春阳,万剑华，刘善伟，蒋莉，陈艳拢,2

(1.中国石油大学(华东),山东 青岛 266580;2.国家海洋环境监测中心,辽宁 大连 116023)

近年来随着我国海洋经济不断发展，海上石油开采活动的加强,由海上石油平台违章排污、船舶碰撞、事故泄漏等造成的突发性溢油事件频繁发生,对海洋环境和资源造成严重影响。频繁发生的溢油事件加之对海洋生态资源造成的巨大损失，对海上溢油的应急处置能力提出较高要求，溢油监测是溢油应急处置中的重要环节，可以为溢油事故应急处理和溢油污染清除提供决策支持，也可为事故责任认定和赔偿等提供依据凭证[1]。溢油监测能力的提高，对提高溢油应急处置能力有重要意义。目前，海上溢油监测的主要手段包括舰船现场监测和航空航天遥感监测，其中卫星遥感已成为溢油监测的重要手段之一。与传统监测手段相比，卫星遥感具有时效性强、大面积观测的特点，利用卫星数据可以确定溢油位置和面积，提供整个溢油污染水域宏观图像[2]，但是目前卫星遥感监测不能识别油膜厚度，且存在重访周期较长的问题，难以实现准同步观测。航空监测尤其是无人机技术发展由于其部署上的灵活机动性及遥感器的可选择性等优点，在溢油监测中起着主导作用[3]，但是航空监测受到监测成本高、监测范围小、航空管制等条件的限制，数据缺乏宏观性和连续性。船只现场监测可以获取最准确的数据，观测手段多样[4],但是船只现场监测效率低、危险性高，数据也缺乏宏观性和连续性。因此，有必要结合多种监测手段协同监测，增强溢油监测效果，实现多层次、多尺度的溢油监测。

本文以渤海蓬莱19-3平台溢油事故为例，利用同一天的环境一号卫星数据、机载AISA高光谱数据及现场照片、视频等，对卫星数据进行处理和溢油提取，结合航空数据，实验并分析空天协同海上溢油监测的效果。

1 数据

本文数据有覆盖蓬莱19-3平台的2011年8月23日12时45分的环境一号A星CCD数据[5]，同日的13时17分开始观测的机载AISA高光谱数据及现场照片、视频等。

1.1 卫星数据

环境一号A星属于环境与灾害监测预报小卫星星座，和同星座的B星组网后重访周期仅为2天，卫星上配置CCD相机和高光谱成像仪，具体载荷参数见表1。

表1 环境一号A星的主要载荷参数

1.2 机载高光谱数据

航空数据为2011年8月23日在蓬莱19-3油田获取的AISA机载高光谱数据。传感器采集可见光和近红外波段，波长范围400～970 nm，光谱分辨率为3.3 nm，波段数为258，空间分辨率0.5～0.8 m，成像宽度为512像元。

2 方法

2.1 卫星数据溢油信息提取

利用环境卫星数据自带的头文件信息和中国资源卫星应用中心网站上的传感器光谱响应函数，对数据进行辐射定标和大气校正，完成数据预处理[6]。对影像进行裁剪，截取蓬莱19-3油田及附近海域，见图1。

对所截取的图像进行最小噪声分离变换(minimum noise fraction rotation，MNF Rotation)，用于判定图像数据内在的维数(即波段数)，分离数据中的噪声，减少随后处理中的计算需求量。MNF是基于图像质量的线性变换，变换结果的成分按照信噪比的大小排序，本质上是2次层叠的主成分变换。第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声，这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据(noise-whitened)的标准主成分变换。在变换后的输出波段中选取海水和油膜信息差异明显的波段即MNF1波段，并对其进行线性拉伸(linear 1%)，拉伸时去除小于1%和大于99%的值，得到包含疑似溢油信息的结果，白色区域为疑似溢油，黑色区域为平台及船只，见图2。

图1 目标海域环境一号星影像

图2 卫星数据信息提取结果

2.2 航空数据溢油信息提取

截取高光谱图像中的目标区域，得到目标油井平台周边范围的图像，见图3。

图3 目标海域高光谱图像

对目标影像进行MNF，变换后的前10个波段集中了原始数据的绝大多数信息，剩余波段噪声信息较多，因此,首先输出MNF 1-10波段，以降低数据的维度，通过对比分析，进一步选取溢油区域特征最明显的MNF8波段。采用基于规则的面向对象信息提取方法，其分析单元不再是单个像素，而是影像对象，见图4，即通过分割图像得到图斑，通过提取合并油膜对象获取溢油区域。影像分割采用基于亮度(intensity)的分割算法，选用Fast Lambda边界合并方法，经过多次实验和对比，具体参数见表2。

图4 背风区及油膜区域

表2 影像分割参数

背风区在图像上颜色较暗，而油膜因反射阳光呈现亮蓝色，将非油膜区域删除后得到油膜信息提取结果，见图5。

图5 航空影像溢油提取结果

2.3 信息提取结果

将基于卫星和航空数据的溢油信息提取结果根据平台的位置进行匹配，结果见图6。

现场照片见图7。

图6 航天与航空影像匹配结果

图7 现场照片

由于现场照片与高光谱数据都是基于机载平台同步拍摄，照片显示的溢油信息与高光谱溢油提取结果一致。基于环境卫星的溢油提取结果与机载高光谱的溢油提取结果在位置上具有较好的一致性，但机载高光谱数据的监测时间要晚于卫星数据约30 min，两者形状的差异可能因为两种影像获取的时间差导致。

3 分析与讨论

3.1 溢油信息提取方法分析

卫星影像和机载高光谱影像均采用MNF变换进行特征提取，MNF变换后得到的各元素之间互不相关，第一分量即第一波段集中大量的图像信息，噪声集中于其他维数较高波段，克服了噪声对影像质量的影响，增强了溢油与海水的差异信息；同时影响溢油提取的因素主要为背风区，在图像上，背风区由于水面平静仅有浪影响，反射方向各异，亮度较低，溢油区受油膜影响，反射较强，亮度较高，经过变换后的两者颜色对比差异明显，使得容易剔除背风区，保留溢油区域，提高溢油区域提取的精度。

面向对象的图像分割只基于图像特征，并未添加规则，若能将溢油的光谱及纹理特征进行分析并作为图像分割的规则，则可以进一步提高特征提取精度。当前基于深度学习的溢油提取方法逐渐兴起，使得溢油提取向着更高精度和智能化方向发展。

3.2 溢油监测手段对比分析

在卫星结果中，蓬莱19-3油田C平台附近仍有大片油膜，且有成对出现的清油船，航空监测结果和现场照片等验证了C平台附近确实有大片油带，说明C平台仍有渗漏点，航天、航空协同监测溢油具有必要性。

卫星监测有宏观、快速的特点，卫星监测结果比航空监测结果更为宏观，但是光学卫星监测存在分辨率较低，波段较少的问题；海面包含背风区、太阳耀斑等各种干扰因素且受天气影响较大，导致单一手段监测结果的准确率较低。如果采用星载合成孔径雷达(SAR)数据[7]或更高分辨率的多源卫星数据辅助[8]，可以进行更有效的溢油提取。

机载多光谱影像空间分辨率高且波段数量较多，对于海上油膜的细节表现更加丰富，能够进而判断不同厚度油膜的区域范围。机载监测的范围相对狭窄，难以进行整体评估。

船只监测耗费时间较长且具有一定的危险性，如果没有卫星或航空的数据获取溢油的大致区域作为指导，则船只监测将会非常艰难且工作效率非常低，但可以采集油膜厚度、油膜种类等属性信息，也可以对以上2种遥感监测方式的提取结果进行准确验证。由于缺少现场船测数据，本文并未使用船只监测数据。

如果将3种监测手段结合，能够获取不同层次、不同尺度的油膜信息。既可以获取宏观油膜的范围特征，也能够进一步获取油膜的细节和属性信息等，在溢油事故应急处理的前期尤为重要，可为溢油应急处置决策提供数据支持；在事故追责、环境影响评估等溢油事故处理后期提供证据。多手段协同监测在实施上也存在一定不足，由于云、风、浪等海洋环境条件限制，多云条件下光学卫星手段失效，风浪太大会增加飞机和船只的安全风险，在实际工作中3种手段严格实现准同步监测的难度较大。

4 结论

针对航天、航空和船只监测溢油的优缺点，本文应用光学卫星和机载高光谱两种方式协同监测海上溢油，监测的结果具有较高的一致性，达到优势互补的效果，既有卫星宏观快速观测的特点，也体现了航空手段机动灵活、光谱信息丰富的优势，并利用现场照片等信息进行验证。通过蓬莱19-3溢油监测实验，证明多手段协同方式应用在海洋溢油监测上具有必要性和可行性，为溢油应急处置多个环节提供数据支撑。目前实际工作中3种手段准同步监测较难规划，随着智能化溢油提取方法、更高时间分辨率卫星技术及无人机技术的发展，多手段协同在未来海洋环境应急监测中具有广阔应用前景。