基于SAR与Dual-EndNet的溢油检测方法技术

本发明专利技术公开了基于SAR与Dual

【技术实现步骤摘要】
基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法


[0001]本专利技术属于海洋
，具体涉及基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法。

技术介绍

[0002]伴随着海洋经济的快速发展，海洋石油资源开发、海上运输等活动日趋繁荣，海洋溢油事故也频繁发生。海洋溢油污染对海洋生态环境、生态资源和海洋经济造成了十分严重的影响，及时开展溢油遥感检测具有重要意义。其中合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其具有全天时、全天候、大范围观测的优势，目前已成为海上溢油检测最为重要的手段之一。相比于传统的单极化SAR，极化SAR(Polarimetric SAR,PolSAR)能够获取目标的不同极化信息，它在测量地物回波振幅的同时，还可以记录不同极化状态组合下回波信号的相位差，充分揭示目标的物理散射机理。因此，极化SAR影像在溢油检测方面的优势日益凸显。作为一种先进的成像雷达技术，PolSAR目前已成为海洋表面石油泄漏探测的主要手段之一。与此同时，深度学习由于能够自动地挖掘图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标海面的全极化SAR图像；对所述全极化SAR图像进行Pauli分解，得到奇次散射和偶次散射的散射能量，利用所述奇次散射和偶次散射的散射能量，合成PauliRGB图像；对所述全极化SAR图像提取溢油检测的极化特征，并利用随机森林算法对所述极化特征进行选择，得到极化特征图像；基于所述PauliRGB图像和所述极化特征图像，获得几何空间样本数据集、极化特征数据集和样本标签集，并将所述几何空间样本数据集、所述极化特征数据集和所述样本标签集划分为训练集和测试集；构建Dual
‑
EndNet网络模型；利用所述训练集对所述Dual
‑
EndNet网络模型进行训练；利用所述测试集和训练好的所述Dual
‑
EndNet网络模型完成对目标海面的溢油检测。2.根据权利要求1所述的基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法，其特征在于，对所述全极化SAR图像进行Pauli分解的方法包括：其中，S代表极化散射矩阵，矩阵内元素S
ij
表示分别以极化方式i发射和极化方式j接收的复散射系数，a、b、c、d都是复数，3.根据权利要求1所述的基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法，其特征在于，所述偶次散射包括：0
°
方向角的二次散射和45
°
方向角的二次散射。4.根据权利要求1所述的基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法，其特征在于，利用随机森林算法对所述极化特征进行选择的方法包括：基于随机森林的特征选择方法，分析各个溢油检测极化特征区分溢油、类油膜和海水的能力，从中选取最优特征，形成特征组合。5.根据权利要求1所述的基于SAR与Dual
‑
EndNet的溢油检测方法，其特征在于，利用随机森林算法对所述极化特征进行选择的具体过程包括：假设随机森林算法中决策树的数目为T，样本中有d个特征，原始样本集为D＝{(x1,y1),(x2,y2),
…
,(x
n
,y
n
)}，样本集容量为n；利用Bootstrap自助采样法，从样本集D中有放回地抽取T个样本集作为训练集，其中每个样本集中样本数量均为n；利用抽取的T个大小为n的训练集，分别训练出T棵决策树模型；通过计算特征X
j
，j＝1，2...，d在所有决策树模型上的噪声扰动前后两次的袋外数据误差的平均变化量来计算特征X
j
的重要性得分；通过多次迭代，将每次迭代得到的特征的重要性得分进行累加，最终得到各个特征多次迭代后的重要性得分，根...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋冬梅，王明月，王斌，张杰，刘善伟，王大伟，高晗，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：