图 1 实验方案
数据预处理:使用各种传感器对海上油污染进行探测并对所获取数据进行的处理其根本即在于增大油污与背景海水的反差,达到识别油污的目的。本文将通过适当的滤波算法对数据进行处理,以达到所需要的结果。
溢油提取:根据数据预处理的结果,通过油膜图像的灰度直方图,选取灰度变化最大的两峰之间的极小值作为阈值,从而对溢油区域进行提取。或采用小波分析法对溢油区域进行提取。
溢油面积提取:油污扩散面积的计算是研究海上油污染的重要问题,同时也是溢油量估算的前提和基础;准确地计算某一时刻油污在海面的扩散面积,可以更好的掌握油污在海面上的扩散以及漂移趋势,预测其走向,监测其变化。扩散面积是采用计算栅格数据面元面积的方法得到的,式(1)为其计算式:计算油污位置处的像元个数 N,与每一像元所代表的实际面积 s 相乘便得到油污在这一时刻的扩散面积 S,
S = N × s / b (1)
其中,b为目标区相对于原始图像放大的倍数。
溢油厚度提取:根据海洋动力参数或油膜粗糙度对溢油的厚度进行估算。
溢油扩散方向和扩散速度模型模拟:在得知溢油面积和油膜厚度,还有海洋环境动力参数的情况下,可根据油粒子模型对溢油的扩散方向和速度进行模拟。