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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

海上溢油就是石油在海上运输或开采过程中的流失。海洋油污染绝大部分来自人类活动，其中以船舶运输、海上油气开采，以及沿岸工业排污为主。由于石油产地与消费地分布不均，因此，世界年产石油的一半以上是通过油轮在海上运输的，这就给占地球表面71%的海洋带来了油污染的威胁，特别是油轮相撞、海洋油田泄漏等突发性石油污染，更是给人类造成难以估量的损失。海洋溢油发生后，能否准确及时的监测溢油对于海洋环境保护具有重要意义。

当前现有的基于sar数据的溢油监测系统，对油膜的识别都是部分或者全部依靠人工解译，工作效率较低，而且虚警率较高。随着卫星sar投入业务化运行，sar图像数目的急剧增加，同时我国领海广阔，拥有近300万平方公里的管辖海域，而且海洋溢油问题严重，传统的人工解译过程已经远远不能满足实际应用的需求。当海量数据用于海面溢油监测时，为了进行及时有效的监测，迫切需要进一步开展自动识别溢油算法系统的研究。油污种类的准确判断对快速、有效地清除海上油污又有着重要的指导意义。因此，本课题任务主要针对当前国际上频发的海洋溢油事故，就海洋溢油问题利用合成孔径雷达（sar）技术在溢油监测中得到的溢油图像，对sar图像中不同油膜特征采用不同识别方法来探究溢油油膜识别技术。

国内外研究现状

当前，国内外研究学者已经对sar图像暗目标检测展开了大量研究[1-2]，但当前的研究主要集中在利用一种或几种分割方法对溢油暗斑进行分割实验和精度评定，缺乏根据油膜不同形状等特征确定最佳溢油信息分割方法。王志勇等[3]人通过选取不同形状、对比度和尺度的sar油膜数据，选择双峰阈值分割法、最大熵分割法、分水岭算法、区域生长法、图割法、水平集方法等6种溢油信息分割方法进行实验。

2. 研究的基本内容

本课题任务主要针对当前国际上频发的海洋溢油事故，就海洋溢油问题利用合成孔径雷达（sar）技术在溢油监测中得到的溢油图像，对sar图像中不同油膜特征采用不同识别方法来探究溢油油膜识别技术。

主要包括：

（1）收集相关文献资料，完成一篇约5000字符的外文文献资料翻译；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

利用现有的sar图像资料，对其中不同油膜特征的油膜采用不同的识别方法，建立对比模型，在此基础上分析、探究基于sar图像的溢油油膜识别技术。

(1) 2018年1月1日—2月28日，阅读相关文献、收集整理相关数据资料，完成一篇约5000字符的外文文献资料翻译；

(2) 2018年3月1日—3月31日，利用现有sar图像资料，建立针对不同油膜特征的油膜采用不同识别方法的对比模型；

4. 参考文献

[1] 刘兴权, 苏伟光, 苏奋振. 基于sar图像的海洋溢油提取方法研究[j].科技信息，2009:56-57.

[2] 李煜, 张渊智, 陈杰. 基于特征概率函数的双阈值分割海面溢油检测[j]. 地球信息科学学报, 2012, 14(4):531-539.

[3] 王志勇, 王士帅, 王世超. sar图像不同油膜特征的最佳分割方法选择[j].测绘工程，2017,26（1）：01-07.