应用GF-3卫星探测海上溢油实验研究

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应用合成孔径雷达(SAR)卫星数据监测海上溢油已成为目前溢油监测的主要手段之一,高分三号(GF-3)卫星为有效地开展溢油遥感探测提供了数据保障,GF-3卫星具有多模式多分辨率的特点,对于溢油遥感业务化监测具有重要的意义.本文通过对GF-3卫星数据噪声、纹理特性、后向散射计算、极化分解等的分析检验其海上溢油遥感探测能力,研究结果表明:GF-3卫星数据不同极化方式的直方图曲线波动较大,尤其在曲线的顶端变化处,且曲线不呈高斯分布;4个极化方式图像的平均、方差、对比、分散4个纹理参数对溢油均有表现;海水与溢油的后向散射数值存在明显的差异;极化分解参数熵、反射角等参数能够反映出溢油的散射特性,应用GF-3卫星数据可以有效地从海水背景信息中提取出溢油信息.
其他文献
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果 表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节