1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần

148 869 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Tác giả Lê Minh Hằng
Người hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Đình Dương, PGS.TS Trần Đình Trí
Trường học Trường Đại Học Mỏ - Địa Chất
Chuyên ngành Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ
Thể loại Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản 2013
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 148
Dung lượng 5,67 MB

Nội dung

Luận văn

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LÊ MINH HẰNG NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪLIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2013 BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LÊ MINH HẰNG NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪLIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN Ngành : Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ Mã số : 62520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS NGUYỄN ĐÌNH DƢƠNG 2. PGS.TS TRẦN ĐÌNH TRÍ Hà Nội - 2013 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của riêng bản thân tôi. Toàn bộ quá trình nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là chính xác, trung thực chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận án Lê Minh Hằng ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC…. ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG . vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ SƠ ĐỒ viii MỞ ĐẦU… . 1 CHƢƠNG 1 .TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƢỚC TRÊN THẾ GIỚI 6 1.1. Đặt vấn đề . 6 1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới 6 1.3.Tổng quan về những kết quả nghiên cứu trong nƣớc . 11 1.4. Đánh giá kết quả nghiên cứu trong nƣớc trên thế giới . 13 1.5. Những vấn đề đƣợc phát triển trong luận án 14 CHƢƠNG 2 . CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA QUÁ TRÌNH NHẬN DẠNG PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN BẰNG TƢ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN………. 16 2.1. Đặc điểm hệ thống RADAR cửa mở tổng hợp (SAR) 16 2.1.1. Hệ thống RADAR tạo ảnh 16 2.1.2. Hệ thống RADAR cửa mở tổng hợp 18 2.2. Đặc điểm tín hiệu siêu cao tần thu nhận trên biển 22 2.2.1. Cấu trúc bề mặt biển . 22 2.2.2. Đặc điểm tín hiệu tán xạ phản hồi sóng siêu cao tần trên biển 23 2.3. Cơ sở khoa học của quá trình nhận dạng phân loại vết dầu trên biển bằng tƣ liệu viễn thám siêu cao tần . 28 2.3.1. Đặc điểm hình ảnh vết dầu trên liệu ảnh SAR . 28 2.3.2. Nhận dạng phân loại vết dầu trên biển từ liệu ảnh SAR . 29 iii 2.4. Những ảnh hƣởng trong quá trình nhận dạng phân loại vết dầu trên biển từliệu ảnh SAR 31 2.4.1. Ảnh hưởng của tốc độ gió trên bề mặt biển . 31 2.4.2. Ảnh hưởng của nhiễu hạt tiêu trên ảnh SAR 33 2.4.3. Ảnh hưởng của đặc điểm thu tín hiệu vệ tinh siêu cao tần . 34 2.4.4. Ảnh hưởng của các vết nhiễu trên biển 38 2.4.5. Đặc điểm liệu ảnh SAR sử dụng phân tích vết dầu trên biển 39 2.4.6. Ảnh hưởng bởi điều kiện khí tượng trên bề mặt biển 40 2.5. Kết luận chƣơng 2 41 CHƢƠNG 3 . ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪLIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN 43 3.1. Tiền xử lý tƣ liệu viễn thám siêu cao tần . 43 3.1.1. Chuyển đổi khuôn dạng gốc về khuôn dạng thống nhất 43 3.1.2.Loại bỏ vùng đất liền hải đảo . 52 3.1.3. Hiệu chỉnh hiệu ứng xa- gần nguồn phát sóng trên ảnh SAR 55 3.1.4. Lọc nhiễu hạt tiêu trên ảnh SAR 61 3.2. Tách vết đen trên ảnh SAR . 62 3.2.1. Thuật toán tự động phân ngưỡng Huang 62 3.2.2. Thuật toán nở vùng . 70 3.3. Nhận dạng phân loại vết dầu vết nhiễu 73 3.3.1. Các chỉ số hình dạng của vết dầu vết nhiễu . 73 3.3.2. Tự động xác định đường biên các chỉ số hình dạng vết dầu . 75 3.3.3. Nhận dạng phân loại vết dầu vết nhiễu trên liệu ảnh SAR . 77 3.4. Đề xuất phƣơng pháp nhận dạng phân loại vết dầu trên biển từliệu ảnh SAR 91 3.5. Kết luận chƣơng 3 94 CHƢƠNG 4 . THỬ NGHIỆM NHẬN DẠNG PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪLIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN . 96 4.1. Thiết kế hệ thống phát hiện vết dầu trên biển từ ảnh SAR . 96 iv 4.1.1. Thiết kế chức năng các modul thành phần . 96 4.1.2. Sơ đồ thuật toán của chương trình thử nghiệm 97 4.1.3. Tích hợp các modul thiết kế hệ thống chương trình 97 4.1.4. Phân tích các modul chính của chương trình . 98 4.1.5. Một số giải pháp thực tế thực hiện trong chương trình thử nghiệm . 100 4.2. Kết quả thử nghiệm nhận dạng phân loại vết dầu trên biển bằng tƣ liệu ảnh SAR 101 4.2.1. Cơ sở dữ liệu ảnh thử nghiệm 101 4.2.2. Kết quả thử nghiệm nhận dạng phân loại vết dầu trên biển từ ảnh SAR 101 4.3. Kết luận chƣơng 4 107 KẾT LUẬN KIẾN NGHỊ . 109 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ . 112 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 114 PHỤ LỤC…. . 118 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ALOS - Advanced Land Observing Satellite ASAR - Advanced Synthetic Aperture Radar CEOS – The Committee on Earth Observation Satellites CLAHE- Contrast Limited Adaptative Histogram Equalization (Cân bằng biểu đồ thích ứng giới hạn độ tương phản) DSD - Data set descriptor (Bảng mô tả dữ liệu) ESA - The European Space Agency (Cơ quan Hàng không vũ trụ Châu Âu) EnviSAT - Environmental Satellite (Vệ tinh EnviSAT) ERS - European Remote Sensing (Vệ tinh ERS) ERSDAC - Earth Remote Sensing Data Analysis Center (Trung tâm phân tích dữ liệu viễn thám Trái đất - Nhật Bản) FCM – Fuzzy C-Mean (Thuật toán phân hoạch mờ C-Mean) JAXA - Japan Aerospace Exploration Agency (Cơ quan khám phá hàng không vũ trụ Nhật Bản) GLCM – Grey level co-occurrence matrix (Ma trận tương quan mức độ xám) HCM – Hidden Markov Chain HH – horizontal transmitting, horizontal receiving (sóng truyền đi phân cực ngang, sóng thu nhận phân cực ngang) HV - horizontal transmitting, vertical receiving (sóng truyền đi phân cực ngang, sóng thu nhận phân cực dọc) KSAT - Kongsberg Satellite Services AS MLP – Multilayer Perceptron (Mạng nơ-r

Ngày đăng: 04/12/2013, 10:23

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (1999), Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nhập môn xử lý ảnh số
Tác giả: Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy
Nhà XB: NXB Khoa học và kỹ thuật
Năm: 1999
2. Nguyễn Đình Dương (2011), Ô nhiễm dầu trên biển và quan trắc bằng viễn thám siêu cao tần, NXB Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội3. http://www.vast.ac.vn/4. http://www.imh.ac.vn/ Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ô nhiễm dầu trên biển và quan trắc bằng viễn thám siêu cao tần
Tác giả: Nguyễn Đình Dương
Nhà XB: NXB Khoa học và kỹ thuật
Năm: 2011
6. Anne H.S.Solberg, Sverre Thune Dokken, Rune Solberg (2003), Automatic detection of oil spills in Envisat, Radarsat and ERS SAR image, Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2003. IGARSS '03. Proceedings. 2003 IEEE International , Vol.4, pp 2747-2749 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Automatic detection of oil spills in Envisat, Radarsat and ERS SAR image
Tác giả: Anne H.S.Solberg, Sverre Thune Dokken, Rune Solberg
Năm: 2003
7. Anna Schistad Solberg, Camilla Brekke, Rune Solberg (2004), Algorithms for oil spill detection in Radarsat and Envisat SAR images, IEEE Conference Publications, pp 4909-4912 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms for oil spill detection in Radarsat and Envisat SAR images
Tác giả: Anna Schistad Solberg, Camilla Brekke, Rune Solberg
Năm: 2004
8. Anne Solberg, Peter Clayton, Marte Indregard (2005), D2 – Report on benchmarking oil spill recognition approaches and best practice, Kongsberg Satellite Services AS, Norway Sách, tạp chí
Tiêu đề: D2 – Report on benchmarking oil spill recognition approaches and best practice
Tác giả: Anne Solberg, Peter Clayton, Marte Indregard
Năm: 2005
9. Assilzadeh.H, & Mansor.S.B (2001), Early warning system for oil spill using SAR images, Proc. ACRS 2001-22 nd Asian Conference on Remote Sensing, 5-9 November 2001, Singapore, Vol.1, pp 460-465 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Early warning system for oil spill using SAR images
Tác giả: Assilzadeh.H, & Mansor.S.B
Năm: 2001
10. Bahia Lounis, Aichouche Belhadj Aissa (2006), A contextual segmentation of sea SAR images to detect dark spots in Mediterranean Sea, IEEE Conference Publications, pp 371-376 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A contextual segmentation of sea SAR images to detect dark spots in Mediterranean Sea
Tác giả: Bahia Lounis, Aichouche Belhadj Aissa
Năm: 2006
11. Bern, T. -I., Wahl, T., Anderssen, T., & Olsen, R. (1992),Oil spill detection using satellite based SAR: Experience from a field experiment, Proc. 1st ERS-1 Symposium, Cannes, France, pp. 829– 834 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Oil spill detection using satellite based SAR: Experience from a field experiment
Tác giả: Bern, T. -I., Wahl, T., Anderssen, T., & Olsen, R
Năm: 1992
12. Camilla Brekke, Anne H.S.Solberg (2005), Review oil spill detection by satellite remote sensing, Remote Sensing of Environment , pp 1-13 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Review oil spill detection by satellite remote sensing, Remote Sensing of Environment
Tác giả: Camilla Brekke, Anne H.S.Solberg
Năm: 2005
13. Chan-Su Yang, Youn-Seop Kim, Kazuo Ouchi, Jae-Ho Na (2009), Comparison with L-, C- and X- Band Real SAR images and simulation SAR images of spilled oil on sea surface, IEEE Conference Publications, pp 673-676 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Comparison with L-, C- and X- Band Real SAR images and simulation SAR images of spilled oil on sea surface
Tác giả: Chan-Su Yang, Youn-Seop Kim, Kazuo Ouchi, Jae-Ho Na
Năm: 2009
14. Change.L.Y and et (1996), A multiplayer multiresolution approach to detection of oil slicks using ERS SAR image, Proc ACRS 1996 – 17 th Asian Conference of Remote Sensing, Sri Lanka Sách, tạp chí
Tiêu đề: A multiplayer multiresolution approach to detection of oil slicks using ERS SAR image
Tác giả: Change.L.Y and et
Năm: 1996
15. D.I.Morales, M. Moctezuma, F. Parmiggiani (2008), Detection of oil slicks in SAR images using Hierarchical MRF, IEEE Conference Publications, pp 1390- 1393 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Detection of oil slicks in SAR images using Hierarchical MRF, IEEE Conference Publications
Tác giả: D.I.Morales, M. Moctezuma, F. Parmiggiani
Năm: 2008
16. European Space Agency (2007), EnviSat ASAR Product Handbook, Issue 2.2, 27 February 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: EnviSat ASAR Product Handbook
Tác giả: European Space Agency
Năm: 2007
17. European Space Agency (1998), Oil pollution monitoring, ESA brochure ERS and its application, Marine, BR-128/I, Ver 1.0 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Oil pollution monitoring
Tác giả: European Space Agency
Năm: 1998
18. ERSDAC (Earth Remote Sensing DataAnalysisCenter) (2007), ERSDAC-VX- CEOS-004, Rev. 1.6, Japan Sách, tạp chí
Tiêu đề: ERSDAC-VX-CEOS-004
Tác giả: ERSDAC (Earth Remote Sensing DataAnalysisCenter)
Năm: 2007
19. Fabio Del Frate, Luca Salvatori ( 2004), Oil spill detection by means of Neural Networks algorithms: a Sensitivity Analysis,IEEE Conference Publications, pp 1370-1373 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Oil spill detection by means of Neural Networks algorithms: a Sensitivity Analysis
20. Fanny Girard-Ardhuin, F.Mercier, Garello (2003), Oil slick detection by SAR imagery: potential and limitation, Proc OCEANS 2003, Vol.1, pp 164-169 21. Henri Maợtre (2008), Processing of Synthetic Aperture Radar (SAR) Images,Antony Rowe Ltd, Chippenham, Wiltshire Sách, tạp chí
Tiêu đề: Oil slick detection by SAR imagery: potential and limitation", Proc OCEANS 2003, Vol.1, pp 164-169 21. Henri Maợtre (2008), "Processing of Synthetic Aperture Radar (SAR) Images
Tác giả: Fanny Girard-Ardhuin, F.Mercier, Garello (2003), Oil slick detection by SAR imagery: potential and limitation, Proc OCEANS 2003, Vol.1, pp 164-169 21. Henri Maợtre
Năm: 2008
24. K.Topouzelis, V.Karathanassi, P.Pavlakis, D.Rokos (2007), Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 62, pp 264- 270 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks
Tác giả: K.Topouzelis, V.Karathanassi, P.Pavlakis, D.Rokos
Năm: 2007
25. Mervin F.Fingas, Carl E.Brown (1997), Review of oil spill remote sensing, Spill Science & Technology Bulletin, Vol.4, No.4, pp. 199-208 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Review of oil spill remote sensing
Tác giả: Mervin F.Fingas, Carl E.Brown
Năm: 1997
26. Mikhail B. Kanevsky (2009), Radar Imaging of the Ocean Waves, Elsevier, The Netherlands Sách, tạp chí
Tiêu đề: Radar Imaging of the Ocean Waves
Tác giả: Mikhail B. Kanevsky
Năm: 2009

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.2. Mô hình hệ thống quan trắc ô nhiễm dầu trên biển bằng công nghệ viễn  thám (đề tài KC.09.22/06-10) [3] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 1.2. Mô hình hệ thống quan trắc ô nhiễm dầu trên biển bằng công nghệ viễn thám (đề tài KC.09.22/06-10) [3] (Trang 25)
Hình 2.4. Cấu trúc của hệ thống radar cửa mở tổng hợp (SAR) [33] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.4. Cấu trúc của hệ thống radar cửa mở tổng hợp (SAR) [33] (Trang 31)
Hình 2.6. Đặc điểm độ nhám bề mặt ảnh hưởng đến năng lượng tán xạ phản hồi  trên ảnh SAR [33] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.6. Đặc điểm độ nhám bề mặt ảnh hưởng đến năng lượng tán xạ phản hồi trên ảnh SAR [33] (Trang 34)
Hình 2.7. Độ thẩm thấu của sóng điện từ phụ thuộc vào độ mặn, tần số [26] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.7. Độ thẩm thấu của sóng điện từ phụ thuộc vào độ mặn, tần số [26] (Trang 37)
Hình 2.8.Tán xạ Bragg giữa sóng siêu cao tần (  r ) và sóng biển (  B ) - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.8. Tán xạ Bragg giữa sóng siêu cao tần (  r ) và sóng biển (  B ) (Trang 38)
Hình 2.16. Ảnh hưởng của hiệu ứng xa – gần trên ảnh SAR [33] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.16. Ảnh hưởng của hiệu ứng xa – gần trên ảnh SAR [33] (Trang 49)
Hình 2.17. Ảnh ALOS PALSAR đã đưa về giá trị   0 - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.17. Ảnh ALOS PALSAR đã đưa về giá trị  0 (Trang 50)
Hình 2.18. Các vết nhiễu trong phát hiện vết dầu trên tư liệu ảnh SAR [37] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 2.18. Các vết nhiễu trong phát hiện vết dầu trên tư liệu ảnh SAR [37] (Trang 50)
Hình 3.2. Kết quả chuyển đổi ảnh ALOS PALSAR Level 1.5 (JAXA) - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.2. Kết quả chuyển đổi ảnh ALOS PALSAR Level 1.5 (JAXA) (Trang 60)
Hình 3.3. Kết quả chuyển đổi ảnh ALOS PALSAR Level 4.2 (ERSDAC) - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.3. Kết quả chuyển đổi ảnh ALOS PALSAR Level 4.2 (ERSDAC) (Trang 61)
Hình 3.4. Cấu trúc chung của sản phẩm ASAR [16] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.4. Cấu trúc chung của sản phẩm ASAR [16] (Trang 61)
Hình 3.6. Sơ đồ thuật toán đọc và hiệu chỉnh hình học ảnh ASAR - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.6. Sơ đồ thuật toán đọc và hiệu chỉnh hình học ảnh ASAR (Trang 64)
Hình 3.11. Kết quả tách vết đen trước và sau khi hiệu chỉnh hiệu ứng xa-gần nguồn  phát sóng - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.11. Kết quả tách vết đen trước và sau khi hiệu chỉnh hiệu ứng xa-gần nguồn phát sóng (Trang 72)
Hình 3.12. Mặt cắt tán xạ vuông góc với tuyến bay trước hiệu chỉnh (trái)   và sau hiệu chỉnh (phải) [2] - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.12. Mặt cắt tán xạ vuông góc với tuyến bay trước hiệu chỉnh (trái) và sau hiệu chỉnh (phải) [2] (Trang 73)
Hình 3.16. Phân ngưỡng ảnh PALSAR (ERSDAC) thu nhận 20/04/2008  (a) Biểu đồ mật độ; - Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần
Hình 3.16. Phân ngưỡng ảnh PALSAR (ERSDAC) thu nhận 20/04/2008 (a) Biểu đồ mật độ; (Trang 80)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN