[发明专利]便携式机载海上溢油遥感监测系统无效
申请号: | 200810228827.2 | 申请日: | 2008-11-15 |
公开(公告)号: | CN101414009A | 公开(公告)日: | 2009-04-22 |
发明(设计)人: | 安居白;李立;李春庚 | 申请(专利权)人: | 大连海事大学 |
主分类号: | G01S17/02 | 分类号: | G01S17/02;G01V8/10;G01B11/28;G01N21/00 |
代理公司: | 大连八方知识产权代理有限公司 | 代理人: | 卫茂才 |
地址: | 116026辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 便携式 机载 海上 溢油 遥感 监测 系统 | ||
技术领域
本发明涉及海洋污染监测技术领域,尤其涉及一种便携式机载海上溢油遥感监测系统。
背景技术
国际上机载海上溢油遥感监测系统产品有美国的AIREYE(红外/可见光)、瑞典的海洋监视监测系统MSS等,最著名的要属瑞典宇航公司的MSS5000。目前,西班牙、瑞典、西腊、荷兰、芬兰、美国等很多发达国家都装备了MSS5000。
国外在机载海上溢油遥感监测方面的专利有:机载红外/紫外溢油遥感探测器(美国),专利号:5461236;监测和测量溢油方法和仪器(美国),专利号:7009550。大量的文献表明国外机载海上溢油遥感监测技术由两大部分组成:机载溢油遥感探测器(硬件)和机载溢油遥感监测和测量方法(算法和软件)。在实时识别海面溢油和确切地区分油膜和疑似油膜这一难题上国外都采用机载多遥感器集成技术和多遥感器信息融合技术。如瑞典MSS5000系统是红外、紫外、可见光、侧视雷达和激光诱导荧光等多项遥感技术集成在一起。总之,国外机载海上溢油遥感监测系统集成性强,能够实现全天候全气象、大范围的海上溢油主动监测。国外机载系统产品是软硬件捆绑销售。国外机载海上溢油监测系统产品硬件比较先进,但软件方面的不足之处是实时信息处理的能力弱,特别是实时识别海上溢油、识别较厚的油膜及计算污染面积方面。
发明内容
本发明的目的是提供一种便携式机载海上溢油遥感监测系统,能够实时识别海上溢油、识别较厚的油膜及计算污染面积方面。
为了达到上述目的,本发明的技术方案如下:
本发明的便携式机载海上溢油遥感监测系统主要由红外/紫外/多光谱数字相机、中央控制及显示系统、数据管理及图像处理操作软件系统组成,所述红外/紫外/多光谱数字相机用于分别获取被监测海面的红外/紫外/多光谱的数字图像信息;所述中央控制及显示系统由便携式工控机、GPS、GIS(地理信息系统)及图像采集操作软件系统组成,用于实现海上溢油遥感监测图像显示,海上溢油遥感监测图像(多光谱数字相机图像、红外图像、紫外图像)的存储,海上溢油监测遥感图像与电子海图的叠加,海上溢油监测遥感图像的回放,巡航日志,溢油图像档案管理,航迹的定时记录,单传感器的单张采集与连续采集,多传感器的轮流采集,视频信息的记录,在线航迹回放;所述数据管理及图像处理操作软件系统安装在中央控制及显示系统的便携式工控机内,用于读取海上溢油遥感监测图像信息并完成在线识别溢油、在线计算污染面积和在线识别厚的油膜。
本发明采用红外遥感、紫外遥感、多光谱遥感监测海上溢油,其原理如下:
红外遥感:利用溢油与海水之间的热辐射特征差异,在红外图像上的亮温灰度值具有明显的不同,经过数字图像处理,扩大这些环境参量与海水的差别,达到监测的目的。红外遥感技术的缺点是不能区分水生植物、溢油、海冰。但红外遥感器的价格越来越低,其重量也越来越轻,无需对飞机进行改造,是目前世界各国采用最多的海洋溢油探测工具。
紫外遥感:与海水相比,由于油膜对紫外辐射的反射很高,因此可以利用紫外遥感器的成像区分溢油和海水,即使油膜厚度小于0.05μm也可以利用紫外遥感器的成像来区分油膜和海水。紫外遥感器的缺点是它不能区分水生植物、水下的海草与水上的溢油。
多光谱遥感:与海水、赤潮、海冰、溶解的有机物、海滩沙子、石头、污水、水上(中)植物等相比油膜对阳光的反射敏感波段是在波长420nm、480nm及520nm。由于其它物质与溢油的反射敏感波段具有明显的不同,因此它可以确定的区分溢油与其它物质。
本发明的有益效果是:该便携式机载海上溢油遥感监测系统可方便的装备在各种海巡飞机上,不需要飞机提供电源;当海上溢油事故发生时,该系统能实时跟踪海上溢油,估算溢油量及污染面积并对溢油清除效果进行评估。
附图说明
图1是本发明的PCA&BP方法建模的结构示意图。
图2是本发明的遥感监测溢油面积智能算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细地描述:
本发明的便携式机载海上溢油遥感监测系统采用PCA&BP(主分量分析与BP网络相结合)方法建模,进行海上溢油的识别,其识别算法如下:
1、PCA对溢油的识别建模
1.1、PCA算法
主分量分析的主要过程分为特征选择过程和特征提取过程。在特征选择过程中,主要将输入空间映射到输出空间,从而获得输入的特征,即输入的主分量;而特征提取过程也就是降维过程,在该过程中选取主要的特征而舍去其它特征分量。
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