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基于合成孔径雷达的溢油污染遥感
- 介绍
海洋溢油是重大的海洋生态灾害之一,对海洋环境造成巨大破坏,给清理工作带来很大困难。2002年,加利西亚海岸附近油轮Prestige沉没后造成石油泄漏,污染了数千公里长的海岸线。2010年4月,英国石油钻井平台深水在墨西哥湾爆炸,导致有史以来最大的意外漏油事件。在石油从海底喷射器泄漏的87天中,大约78万立方米的石油、甲烷或其他石油产品流入大西洋。2011年,渤海石油公司康菲石油公司在超压下采油作业触发海底断层破裂引发溢油。大约700桶原油泄漏到海里,还有2500桶以矿物油为基础的泥浆沉积在海底。此外,大部分溢油是油船或货物的故意排放所致,因为现时仍有一些船只在出海前清洗其液舱或引擎进入港口。这些事故和违法行为对沿海生态系统和海洋环境造成了巨大的破坏。因此,利用遥感技术对溢油事故进行预警,对海岸环境保护具有十分重要的意义,已成为海上监测的一项重要任务。
光学传感器可用于溢油探测,但不可避免地会受到天气和光照条件的影响。例如,在2013年11月发生的青岛石油管道事故中,原油通过排水渠道流入海湾。爆炸引起的浓烟覆盖了整个场景,这在很大程度上阻碍了光学传感器的应用。此外,也有许多溢油事故发生在夜间或暴风雨天气。由于它具有全天候覆盖范围广的优点,在白天和夜间的成像能力 (Gade and Alpers, 1999),卫星合成孔径雷达(SAR)数据来自ERS-1/2、ENVISAT、ALOS、RADARSAT-1/2和TerraSAR-X,已被广泛用于溢油探测和监测。(例如,Alpers和Espedal,2004年a;Migliaccio等人,2007年和2009年;Topouzelis等人,2008年和2009年;Marghanyamp;Hashim,2011年;Zhang等人,2012年)。机载SAR传感器,如无人飞行器合成孔径雷达(UAVSAR,由JPL,L波段)和E-SAR(DLR,多陆地)等,也证明了它们在海洋或陆地遥感科学研究方面的潜力。随着合成孔径雷达(SAR)遥感技术的一系列重大突破,特别是多极化测量能力和分辨率的提高,基于SAR的溢油检测已成为一个非常热门的研究领域(Solberg,2012年)。
本章基于海洋合成孔径雷达遥感的基本原理,探讨了合成孔径雷达溢油探测的最新技术,并介绍了石油污染对沿海环境影响的几种研究方法。引入当前应用程序内部或外部的几个新趋势,这些新趋势将提高SAR溢油探测的性能,为近期的研究提供更多的具体信息。
- SAR溢油检测的基本原理
SAR是一种发射微波、记录目标散射信号的有源无线电设备。SAR海洋遥感的主要机制是观测微波与海面短重力波和毛细波的相互作用。海面后向散射信号可以用后向散射系数sigma;0来描述,代表均匀的雷达横截面。
在小入射角(lt;20°)下,曲率半径比雷达信号的波长大得多,镜面散射可以用来描述散射过程,sigma;0可以用Kirchhoff近似求解。在中、大入射角(gt;30°)下,后向散射信号以布拉格散射为主:
(1)
其中lambda;B代表布拉格散射的波长,lambda;r代表雷达信号的波长,theta;代表入射角。小扰动模型(SPM)是目前计算布拉格散射引起的散射系数的常用方法。
根据复合海面模型,海面粗糙度可以看作是叠加在大尺度重力波上的小尺度毛细波(图1)。因此后向散射雷达信号可以看作是由大尺度重力波引起的倾斜散射面调制的布拉格散射。在数学表达式中,有:
(2)
其中sigma;0 S和sigma;0 B分别代表用镜面散射模型和布拉格散射模型计算的后向散射系数。
自古希腊以来,物理学家们(亚里士多德、普布列马蒂卡·菲西卡)就注意到溢油膜在粗糙海面的阻尼效应。此外,一些经验丰富的水手知道,向海面倒油可以减少海面的湍流从而避免船只在暴风雨中沉没。然而,直到意大利科学家马兰戈尼(marangoni,1872年)指出,流体表面存在不同粘度的物质会对表面运动产生弹性阻力从而降低表面波强度,才建立了解释这一现象的系统理论。
油膜在短重力和毛细波上的阻尼可以用石油覆盖面积的后向散射系数与背景海面的比值来测量。值得注意的是,SAR对溢油的可探测性与海面上的风速密切相关:如果海面风速太慢,海浪就不能充分成长,如果它太大,溢出物就会破裂并与海水发生混合而分散。因此,理想的检测溢油的风速通常在3m/s~14m/s之间。
图1.海面雷达信号散射演示。
- 用于探测溢油的sar传感器和系统
表1列出了几个主要的星载SAR平台。多极化能力已成为当今SAR卫星的发展趋势。在计划中的一系列SAR卫星星座将在不久的将来为海上监测提供更短的重访时间。关于SAR溢油探测最佳频率和极化的讨论可参考Solberg(2012)和其他人的研究。一般来说,VV极化获得更强的功率回报,在突出海面背景的油膜方面表现得更好,但它可能会因不同的油类和海洋条件而有所不同。
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基于合成孔径雷达的溢油污染遥感
- 介绍
海洋溢油是重大的海洋生态灾害之一,对海洋环境造成巨大破坏,给清理工作带来很大困难。2002年,加利西亚海岸附近油轮Prestige沉没后造成石油泄漏,污染了数千公里长的海岸线。2010年4月,英国石油钻井平台深水在墨西哥湾爆炸,导致有史以来最大的意外漏油事件。在石油从海底喷射器泄漏的87天中,大约78万立方米的石油、甲烷或其他石油产品流入大西洋。2011年,渤海石油公司康菲石油公司在超压下采油作业触发海底断层破裂引发溢油。大约700桶原油泄漏到海里,还有2500桶以矿物油为基础的泥浆沉积在海底。此外,大部分溢油是油船或货物的故意排放所致,因为现时仍有一些船只在出海前清洗其液舱或引擎进入港口。这些事故和违法行为对沿海生态系统和海洋环境造成了巨大的破坏。因此,利用遥感技术对溢油事故进行预警,对海岸环境保护具有十分重要的意义,已成为海上监测的一项重要任务。
光学传感器可用于溢油探测,但不可避免地会受到天气和光照条件的影响。例如,在2013年11月发生的青岛石油管道事故中,原油通过排水渠道流入海湾。爆炸引起的浓烟覆盖了整个场景,这在很大程度上阻碍了光学传感器的应用。此外,也有许多溢油事故发生在夜间或暴风雨天气。由于它具有全天候覆盖范围广的优点,在白天和夜间的成像能力 (Gade and Alpers, 1999),卫星合成孔径雷达(SAR)数据来自ERS-1/2、ENVISAT、ALOS、RADARSAT-1/2和TerraSAR-X,已被广泛用于溢油探测和监测。(例如,Alpers和Espedal,2004年a;Migliaccio等人,2007年和2009年;Topouzelis等人,2008年和2009年;Marghanyamp;Hashim,2011年;Zhang等人,2012年)。机载SAR传感器,如无人飞行器合成孔径雷达(UAVSAR,由JPL,L波段)和E-SAR(DLR,多陆地)等,也证明了它们在海洋或陆地遥感科学研究方面的潜力。随着合成孔径雷达(SAR)遥感技术的一系列重大突破,特别是多极化测量能力和分辨率的提高,基于SAR的溢油检测已成为一个非常热门的研究领域(Solberg,2012年)。
本章基于海洋合成孔径雷达遥感的基本原理,探讨了合成孔径雷达溢油探测的最新技术,并介绍了石油污染对沿海环境影响的几种研究方法。引入当前应用程序内部或外部的几个新趋势,这些新趋势将提高SAR溢油探测的性能,为近期的研究提供更多的具体信息。
- SAR溢油检测的基本原理
SAR是一种发射微波、记录目标散射信号的有源无线电设备。SAR海洋遥感的主要机制是观测微波与海面短重力波和毛细波的相互作用。海面后向散射信号可以用后向散射系数sigma;0来描述,代表均匀的雷达横截面。
在小入射角(lt;20°)下,曲率半径比雷达信号的波长大得多,镜面散射可以用来描述散射过程,sigma;0可以用Kirchhoff近似求解。在中、大入射角(gt;30°)下,后向散射信号以布拉格散射为主:
(1)
其中lambda;B代表布拉格散射的波长,lambda;r代表雷达信号的波长,theta;代表入射角。小扰动模型(SPM)是目前计算布拉格散射引起的散射系数的常用方法。
根据复合海面模型,海面粗糙度可以看作是叠加在大尺度重力波上的小尺度毛细波(图1)。因此后向散射雷达信号可以看作是由大尺度重力波引起的倾斜散射面调制的布拉格散射。在数学表达式中,有:
(2)
其中sigma;0 S和sigma;0 B分别代表用镜面散射模型和布拉格散射模型计算的后向散射系数。
自古希腊以来,物理学家们(亚里士多德、普布列马蒂卡·菲西卡)就注意到溢油膜在粗糙海面的阻尼效应。此外,一些经验丰富的水手知道,向海面倒油可以减少海面的湍流从而避免船只在暴风雨中沉没。然而,直到意大利科学家马兰戈尼(marangoni,1872年)指出,流体表面存在不同粘度的物质会对表面运动产生弹性阻力从而降低表面波强度,才建立了解释这一现象的系统理论。
油膜在短重力和毛细波上的阻尼可以用石油覆盖面积的后向散射系数与背景海面的比值来测量。值得注意的是,SAR对溢油的可探测性与海面上的风速密切相关:如果海面风速太慢,海浪就不能充分成长,如果它太大,溢出物就会破裂并与海水发生混合而分散。因此,理想的检测溢油的风速通常在3m/s~14m/s之间。
图1.海面雷达信号散射演示。
- 用于探测溢油的sar传感器和系统
表1列出了几个主要的星载SAR平台。多极化能力已成为当今SAR卫星的发展趋势。在计划中的一系列SAR卫星星座将在不久的将来为海上监测提供更短的重访时间。关于SAR溢油探测最佳频率和极化的讨论可参考Solberg(2012)和其他人的研究。一般来说,VV极化获得更强的功率回报,在突出海面背景的油膜方面表现得更好,但它可能会因不同的油类和海洋条件而有所不同。
传感器 |
频率 |
极化 |
分辨率*1 |
带宽*1 |
重访/重复时间*3 |
ERS 1/2 |
5.3 GHz |
VV |
4*20 m |
80~100 km |
35 d |
(Not operational) |
(C-band) |
(Repeat) |
|||
Radarsar-1 |
5.3 GHz |
HH |
8~100m |
50~500 km |
2/24 d |
(Not operational) |
(C-band) |
||||
Envisat-ASAR |
5.331 GHz |
HH/HV; VV/VH; |
4*20, 150m |
100, 400 km |
2~3/35d |
(Not operational) |
(C-band) |
VV/HH |
|||
ALOS PALSAR |
1.27 GHz (L-band) |
HH, HV, VH, VV |
7~100m |
20~350 km |
2 /46 d |
(Not operational) |
|||||
TerraSAR-X |
9.65 GHz (X-band) |
HH, HV, VH, VV |
1~16m |
5~100 km |
2 /11d |
Radarsat-2 |
5.4 GHz (C-band) |
HH, HV, VH, VV |
3~100m |
20~500 km |
1/24d |
Cosmo-SkyMed |
9.6 GHz |
HH/HV; VV/VH; |
1~100m |
10 km |
1/16 d |
Constellation |
(X-band) |
VV/HH |
|||
HJ-1C SAR |
3.2 GHz |
||||
Constellation |
VV |
5~20m |
40,100 km |
1/4d |
|
(S-band) |
|||||
(1 /4)*2 |
|||||
Sentinel-1 |
HH;VV; HH/HV; |
80,250,400 |
1~3/12d |
||
Constellation |
5.4 GHz (C-band) |
5~20m |
(6d with two |
||
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传感器 |
频率 |
极化 |
分辨率*1 |
带宽*1 |
重访/重复时间*3 |
ERS 1/2 |
5.3 GHz |
VV |
4*20 m |
80~100 km |
35 d |
(Not operational) |
(C-band) |
(Repeat) |
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Radarsar-1 |
5.3 GHz |
HH |
8~100m |
50~500 km |
2/24 d |
(Not operational) |
(C-band) |
||||
Envisat-ASAR |
5.331 GHz |
HH/HV; VV/VH; |
4*20, 150m |
100, 400 km |
2~3/35d |
(Not operational) |
(C-band) |
VV/HH |
|||
ALOS PALSAR |
1.27 GHz (L-band) |
HH, HV, VH, VV |
7~100m |
20~350 km |
2 /46 d |
(Not operational) |
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TerraSAR-X |
9.65 GHz (X-band) |
HH, HV, VH, VV |
1~16m |
5~100 km |
2 /11d |
Radarsat-2 |
5.4 GHz (C-band) |
HH, HV, VH, VV |
3~100m |
20~500 km |
1/24d |
Cosmo-SkyMed |
9.6 GHz |
HH/HV; VV/VH; |
1~100m |
10 km |
1/16 d |
Constellation |
(X-band) |
VV/HH |
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HJ-1C SAR |
3.2 GHz |
||||
Constellation |
VV |
5~20m |
40,100 km |
1/4d |
|
(S-band) |
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(1 /4)*2 |
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Sentinel-1 |
HH;VV; HH/HV; |
80,250,400 |
1~3/12d |
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Constellation |
5.4 GHz (C-band) |
5~20m |
(6d with two |
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