孙健，胥亚，陈方玺，彭仲仁，4

（1.上海交通大学海洋工程国家重点实验室，上海 200240；2.上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院交通运输与航运系，上海 200240；3.上海交通大学校友总会，上海 200240；4.美国佛罗里达大学城市与区域规划系，Gainesville 32601）

基于合成孔径雷达回波信号的海洋溢油监测方法研究

孙健1，2，胥亚2，陈方玺3，彭仲仁2，4

（1.上海交通大学海洋工程国家重点实验室，上海 200240；2.上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院交通运输与航运系，上海 200240；3.上海交通大学校友总会，上海 200240；4.美国佛罗里达大学城市与区域规划系，Gainesville 32601）

海洋油污染是各类海洋污染中最常见、分布面积最广且危害程度最大的污染之一。近年来，海洋特别是近海人类活动频繁，且随着海上运输和石油加工业的发展，油田井喷、钻井平台爆炸、船舶碰撞等所造成的溢油事故增多，因而，监测海洋溢油具有重要的经济和社会现实意义。研究采用Mat-LAB工具，通过图像预处理（图像校正和增强）、特征提取和神经网络识别等方法，对合成孔径雷达（SAR）海洋溢油图像进行处理，最终期望实现半自动区分SAR图像上各类目标，并进行多种神经网络方法效果比较。研究首先对SAR海洋溢油图像进行初步人工识别；然后进行图像预处理（几何校正、滤波处理等）和基于灰度共生矩阵的特征值计算；最后，借助神经网络方法对溢油区域和疑似溢油区域进行分类，输出分类处理后的图像。通过输出图像分析发现，神经网络能对SAR海洋溢油图像中溢油、海水、土地3类目标进行明确分类，且RBF神经网络模型精度高于BP神经网络。……