Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát hiện và Giám sát Dầu Tràn Sử Dụng Hình Ảnh Từ Xa Có Độ Phân Giải Trung Bình/Cao
Tóm tắt
Các phương pháp hiện tại để phát hiện và giám sát dầu tràn trong môi trường biển bằng cách sử dụng hình ảnh từ xa có độ phân giải cao còn khá hạn chế. Nghiên cứu này trình bày một mô hình nổi bật trực quan mới theo cả hai phương pháp từ dưới lên và từ trên xuống. Chúng tôi đã sử dụng hình ảnh dầu tràn từ Landsat 8, GF-1, MAMS, HJ-1 làm tập dữ liệu. Một mô hình nổi bật trực quan dựa trên đồ thị đơn giản đã được sử dụng để trích xuất sự nổi bật từ dưới lên. Nó có khả năng xác định các vùng có đối tượng nổi bật về mặt thị giác trong đại dương. Một mô hình khớp tương đồng phổ đã được sử dụng để thu được sự nổi bật từ trên xuống. Nó có thể phân biệt các vùng dầu và loại trừ các can thiệp nổi bật khác bằng phổ. Các vùng quan tâm chứa dầu tràn đã được tích hợp bằng cách sử dụng các bước phát hiện nổi bật bổ sung này. Sau đó, mạng nơ-ron di truyền đã được sử dụng để hoàn thiện việc phân loại hình ảnh. Những bước này đã tăng tốc độ phân tích. Đối với tập dữ liệu thử nghiệm, thời gian chạy trung bình của toàn bộ quá trình để phát hiện các vùng quan tâm là 204,56 giây. Trong quá trình phân đoạn hình ảnh, dầu tràn đã được trích xuất bằng mạng nơ-ron di truyền. Kết quả phân loại cho thấy phương pháp này có tỷ lệ báo động giả thấp (độ chính xác cao 91,42%) và có khả năng tăng tốc độ của quá trình phát hiện (thời gian chạy nhanh 19,88 giây). Tập dữ liệu hình ảnh thử nghiệm bao gồm các loại đặc trưng khác nhau trên diện tích lớn trong các điều kiện hình ảnh phức tạp. Mô hình được đề xuất đã được chứng minh là mạnh mẽ trong các điều kiện biển phức tạp.
Từ khóa
#dầu tràn #phát hiện từ xa #hình ảnh có độ phân giải cao #mạng nơ-ron di truyền #phân loại hình ảnhTài liệu tham khảo
Bentz C, De Miranda FP (2001) Application of remote sensing data for oil spill monitoring in the Guanabara Bay, Rio de Janeiro, Brazil. IEEE Geosci Remote Sens Symp 1:333–335. doi:10.1109/IGARSS.2001.976149
Bruce N, Tsotsos J (2005) Saliency based on information maximization. Adv Neural Inform Proc Syst 18:155–162
Burger AE, Fry DM (1993) Effects of oil pollution on seabirds in the northeast Pacific. The status, ecology, and conservation of marine birds of the North Pacific. Canadian Wildlife Service Special Publication, Ottawa, pp 254–263
Casciello D, Lacava T, Pergola N, Tramutoli V (2007) Robust satellite techniques (RST) for oil spill detection and monitoring. Fourth Int Workshop Anal Multitemp Remote Sens Images. doi:10.1109/MULTITEMP.2007.4293040
Chang CI (2000) An information-theoretic approach to spectral variability, similarity, and discrimination for hyperspectral image analysis. IEEE Trans Inform Theory 46(5):1927–1932. doi:10.1109/18.857802
Chang C (2003) Hyperspectral imaging: techniques for spectral detection and classification. Plenum Publishing Co., New York. doi:10.1007/978-1-4419-9170-6
Chuang K, Tzeng H, Chen S, Wu J, Chen T (2006) Fuzzy c-means clustering with spatial information for image segmentation. Comput Med Imaging Gr 30(1):9–15. doi:10.1016/j.compmedimag.2005.10.001
Dan Z, Bin W, Li-Ming Z (2015) Airport detection based on near parallelity of line segments and GBVS saliency. J Infrared Millim Waves 34(3):375–384
Derrode S, Mercier G (2007) Unsupervised multiscale oil slick segmentation from SAR images using a vector HMC model. Pattern Recogn 40(3):1135–1147. doi:10.1016/j.patcog.2006.04.032
ESA (1998) Oil pollution monitoring. In: ERS and its applications: Marine, Technical Report. ESA Publications BR-128(1):1–13
Espedal HA (1999) Satellite SAR oil spill detection using wind history information. Int J Remote Sens 20(1):49–65. doi:10.1080/014311699213596
Essa S, Harahsheh H, Shiobara M, Nishidai T (2005) Operational remote sensing for the detection and monitoring of oil pollution in the Arabian Gulf: case studies from the United Arab Emirates. Dev Earth Environ Sci 3:31–48. doi:10.1016/S1571-9197(05)80027-8
Fan J, Zhao D, Wang J (2014) Oil spill GF-1 remote sensing image segmentation using an evolutionary feedforward neural network, neural networks (IJCNN). Int Joint Conf IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2014.6889519
Garcia-Pineda O, MacDonald IR, Li X, Jackson CR, Pichel WG (2013) Oil spill mapping and measurement in the Gulf of Mexico with textural classifier neural network algorithm (TCNNA). IEEE J Top Appl Earth Observ Remote Sens 6(6):2517–2525. doi:10.1109/JSTARS.2013.2244061
Goferman S, Zelnik-Manor L, Tal A (2012) Context-aware saliency detection. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 34(10):1915–1926. doi:10.1109/TPAMI.2011.272
Granahan JC, Sweet JN (2001) An evaluation of atmospheric correction techniques using the spectral similarity scale. Proc IEEE Int Geosci Remote Sens Symp 5:2022–2024. doi:10.1109/IGARSS.2001.977890
Grimaldi C, Coviello I, Lacava T, Pergola N, Tramutoli V (2009) Near real time oil spill detection and monitoring using satellite optical data. Proc IEEE Int Geosci Remote Sens Symp 4:709–712. doi:10.1109/IGARSS.2009.5417475
Grimaldi C, Casciello D, Coviello I, Lacava T, Pergola N, Tramutoli V (2010) Satellite oil spill detection and monitoring in the optical range. Proc IEEE Int Geosci Remote Sens Symp 8:4487–4490. doi:10.1109/IGARSS.2010.5651967
Grimaldi CSL, Casciello D, Coviello I, Lacava T, Pergola N, Tramutoli V (2011) An improved RST approach for timely alert and near real-time monitoring of oil spill disasters by using AVHRR data. Nat Hazards Earth Syst Sci 11(5):1281–1291. doi:10.5194/nhess-11-1281-2011
Guo C, Ma Q, Zhang L (2008) Spatio-temporal saliency detection using phase spectrum of quaternion Fourier transform. Proc IEEE Conf Comp Vision Pattern Recogn. doi:10.1109/CVPR.2008.4587715
Harel J, Koch C, Perona P (2006) Graph-based visual saliency. Adv Neural Inf Proc Syst 19:545–552
Hou X, Zhang L (2007) Saliency detection: a spectral residual approach. IEEE Conf Comp Vision Pattern Recogn. doi:10.1109/CVPR.2007.383267
Itti L, Koch C, Niebur E (1998) A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 11:1254–1259. doi:10.1109/34.730558
Ivanovic J (2012) Effects of a crude oil spill on ecology. http://www.australianscience.com.au/environmental-science/effects-of-a-crude-oil-spill-on-ecology/. Accessed 2012
Jiang H, Wang J, Yuan Z, Liu T, Zheng N, Li S (2011) Automatic salient object segmentation based on context and shape prior. Proc BMVC 110(1-110):12
Karathanassi V, Topouzelis K, Pavlakis P, Rokos D (2006) An object-oriented methodology to detect oil spills. Int J Remote Sens 27(23):5235–5251. doi:10.1080/01431160600693575
Keramitsoglou I, Cartalis C, Kiranoudis CT (2006) Automatic identification of oil spills on satellite images. Environ Modell Softw 21(5):640–652. doi:10.1016/j.envsoft.2004.11.010
Liu Z, Liu A, Wang C, Niu Z (2004) Evolving neural network using real coded genetic algorithm (GA) for multispectral image classification. Future Gen Comput Syst 20(7):1119–1129. doi:10.1016/j.future.2003.11.024
Luo W, Li H, Liu G, Ngan KN (2012) Global salient information maximization for saliency detection. Signal Proc Image Commun 27(3):238–248. doi:10.1016/j.image.2011.10.004
MacDonald IR, Guinasso NL, Ackleson SG, Amos JF, Duckworth R, Sassen R, Brooks JM (1993) Natural oil slicks in the Gulf of Mexico visible from space. J Geophys Res Oceans 98(C9):16351–16364. doi:10.1029/93JC01289
Migliaccio M, Nunziata F, Gambardella A (2009) On the copolarized phase difference for oil spill observation. Int J Remote Sens 30(6):1587–1602. doi:10.1080/01431160802520741
Migliaccio M, Nunziata F, Montuori A, Li X, Pichel WG (2011) A multifrequency polarimetric SAR processing chain to observe oil fields in the Gulf of Mexico. IEEE Trans Geosci Remote Sens 49(12):4729–4737. doi:10.1109/TGRS.2011.2158828
Minchew B, Jones CE, Holt B (2012) Polarimetric analysis of backscatter from the Deepwater Horizon oil spill using L-band synthetic aperture radar. IEEE Trans Geosci Remote Sens 50(10):3812–3830. doi:10.1109/TGRS.2012.2185804
Nunziata F, Migliaccio M, Gambardella A (2011) Pedestal height for sea oil slick observation. Radar Sonar Navig IET 5(2):103–110. doi:10.1049/iet-rsn.2010.0092
Paola JD, Schowengerdt RA (1995) A review and analysis of backpropagation neural networks for classification of remotely-sensed multi-spectral imagery. Int J Remote Sens 16(16):3033–3058. doi:10.1080/01431169508954607
Shu N, Gong Y (2011) A new spectral similarity measure based on multiple features integration. Spectrosc Spectr Anal 31(8):2166–2170. doi:10.3964/j.issn.1000-0593(2011)08-2166-05
Solberg AHS, Storvik G, Solberg R, Volden E (1999) Automatic detection of oil spills in ERS SAR images. IEEE Trans Geosci Remote Sens 37(4):1916–1924
Sun J, Wang Y, Zhang Z, Wang Y (2010) Salient region detection in high resolution remote sensing images. Wirel Opt Commun Conf (WOCC). doi:10.1109/WOCC.2010.5510681
Sweet JN (2003) The spectral similarity scale and its application to the classification of hyperspectral remote sensing data. Adv Tech Anal Remote Sensed Data. doi:10.1109/WARSD.2003.1295179
Topouzelis K, Karathanassi V, Pavlakis P, Rokos D (2007) Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks. ISPRS J Photogramm 62(4):264–270. doi:10.1016/j.isprsjprs.2007.05.003
Walther D, Koch C (2006) Modeling attention to salient proto-objects. Neural Netw 19(9):1395–1407. doi:10.1016/j.neunet.2006.10.001
Wei B, Gibson JD (2000) Comparison of distance measures in discrete spectral modeling. In: Proceedings of the 9th DSP Workshop/1st signal process. Education Workshop
Wang C, Liu P (2014) Oil spill monitoring of Qingdao pipeline by using GF-1 satellite data. Trans Oceanol Limnol 04:174–179
Yao H, Duan Q, Li D, Wang J (2013) An improved K-means clustering algorithm for fish image segmentation. Math Comput Model 58(3):790–798. doi:10.1016/j.mcm.2012.12.025
Yuhas RH, Goetz AF, Boardman JW (1992) Discrimination among semi-arid landscape endmembers using the spectral angle mapper (SAM) algorithm. In: Summaries of the Third Annual JPL Airborne Geoscience Workshop, Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, CA, pp 147–149
Zhang K, Zhang L, Song H, Zhou W (2010) Active contours with selective local or global segmentation: a new formulation and level set method. Image Vis Comput 28(4):668–676. doi:10.1016/j.imavis.2009.10.009
Zhang B, Perrie W, Li X, Pichel WG (2011) Mapping sea surface oil slicks using RADARSAT-2 quad-polarization SAR image. Geophys Res Lett 38(10):L10602
Zhao J, Temimi M, Ghedira H, Hu C (2014) Exploring the potential of optical remote sensing for oil spill detection in shallow coastal waters: a case study in the Arabian Gulf. Opt Express 22(11):13755. doi:10.1364/OE.22.013755