【摘 要】
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我国是世界主要的石油消费国之一。2021年我国原油的进口量为5.13亿吨,对外依存度高达72%。在石油能源严重依赖进口的情况下,掌握全球油田开发状况可以为我国能源安全战略提供数据支撑。而由油井构成的采油井网是油田开发状况的重要表征。因此,周期性监测全球范围的采油井网对我国能源安全具有重要的理论与应用价值。此外石油开发活动对土壤、空气和水等自然资源造成严重破坏,采油井等设施侵占大量土地资源。因此,监
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我国是世界主要的石油消费国之一。2021年我国原油的进口量为5.13亿吨,对外依存度高达72%。在石油能源严重依赖进口的情况下,掌握全球油田开发状况可以为我国能源安全战略提供数据支撑。而由油井构成的采油井网是油田开发状况的重要表征。因此,周期性监测全球范围的采油井网对我国能源安全具有重要的理论与应用价值。此外石油开发活动对土壤、空气和水等自然资源造成严重破坏,采油井等设施侵占大量土地资源。因此,监测油田中油井数量和密度对环境保护具有重要意义。近年来,随着光学遥感卫星成像技术和基于深度学习的目标检测技术的发展,从高分辨率卫星遥感图像中自动检测油井已成为可能。但目前关于油气要素的目标检测研究都集中在油罐、井场等设施,尚未发现有针对油井目标检测的研究。为此,本文首先构建了高分遥感图像油井目标检测数据集——NEPU-OWOD V2.0。由于在高分辨率卫星遥感图像中对油井目标进行标注耗费大量人力物力,所以设计了人工与模型协同的半自动标注模型。以人工标注样本提升模型精度,以模型预测样本降低标注成本,促进模型与数据的螺旋提升。然后在构建的油井数据集上对主流的目标检测算法对比分析,将检测性能最高的Faster RCNN模型进行优化改进。主要改进策略包括在Faster RCNN算法中增加边缘检测模块,对背景噪声进行抑制,有效提升了Faster RCNN的查准率;使用提出的Cluster RPN子网络代替原始RPN子网络,提升了Faster RCNN对密集排列的丛式井检测的精度,从而增强了模型整体的检测性能。在上述内容的基础上,设计并实现了高分遥感图像油井目标检测原型系统。对数据管理、模型训练等功能进行了展示,证明了高分遥感图像油井目标检测原型系统能够支撑高分辨率卫星遥感图像中的油井目标检测研究,具有良好的应用价值。
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