| Русский Русский | English English |
   
Главная Текущий номер
19 | 11 | 2017
10.14489/vkit.2017.10.pp.020-027

DOI: 10.14489/vkit.2017.10.pp.020-027

Кузнецов В. А., Потоцкий А. Н.
АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ НЕФТЯНЫХ ЗАГРЯЗНЕНИЙ ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ АНТЕННЫ
(c. 20-27)

Аннотация. Рассмотрена возможность использования сегментации радиолокационных изображений, полученных с помощью радиолокационных станций с синтезированной апертурой ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar) спутников Envisat и ERS-2, для обнаружения нефтяных загрязнений. Исследованы статистические характеристики однородных участков водной поверхности и нефтяных пятен и подобных им естественных образований. Представлены математическая модель изображения, учитывающая корреляционные связи между элементами, и алгоритм классификации подстилающей поверхности на основе модели системы со случайной скачкообразной структурой. Рассчитана точность выделения однородных участков. На примерах показана возможность более точной оценки площади нефтяных загрязнений.

Ключевые слова:  радиолокационная станция с синтезированной апертурой; спекл-шум; нефтяные загрязнения; системы со случайной скачкообразной структурой; сегментация; фрактальная размерность; фрактальная сигнатура.

 

Kuznetsov V. A., Pototsky A. N.
OIL SPILL POLLUTION AUTOMATIC DETECTION ON SATELLITE SYNTHETIC APERTURE RADAR DATA
(pp. 20-27)

Abstract. The synthetic aperture radar ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar) Envisat / ERS-2 images segmentation possibility for detecting oil slicks and oil spill pollution area estimating in this article is considered. The research results of water surface, oil slicks and similar natural formations homogeneous areas statistical characteristics are presented. It is noted, that the image elements brightness distribution can be described by a gamma distribution with sufficient accuracy for practice, and the radar image speckle noise causes a low correlation of the neighboring image elements brightness values. A simplified radar image mathematical model, in which the image elements brightness values forming process is described by a Markov random sequence and taking into account low correlation links between the elements is presented. The ground surfaces classification probabilistic algorithm with sufficient statistics smoothing, based on a system with random jump-like structure model, in which oil slicks and similar natural formations are assigned to a separate class, is developed. The disadvantage of this classification algorithm is the lack of account of homogeneous areas texture, which leads to an unacceptable false classification level. The modified fuzzy clustering algorithm Fuzzy C-means, using directed morphological multifractal signature textural-fractal sign allows revealing anisotropic, singular and multifractal homogeneous area properties, which, finally, will allow to increase oil spill pollution area estimating accuracy.

Keywords: Synthetic aperture radar; Specklenoise; Oil spill; Systems with random jump-like structure; Segmentation; Fractal dimension; Fractal signature.

Рус

В. А. Кузнецов, А. Н. Потоцкий (Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина» Министерства обороны РФ, Воронеж, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

V. A. Kuznetsov, A. N. Pototsky (Military Educational and Scientific Centre of the Air Force N. E. Zhukovsky and Y. A. Gagarin Air Force Academy  the Ministry of Defence of the Russian Federation, Voronezh, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Малов А. Н., Миронов Б. М., Кузнецов В. А. Выделение малоразмерных объектов алгоритмами сегментации на основе модели системы со случайной скачкообразной структурой // Компьютерная оптика. 2008. Т. 32, № 1. С. 89 – 92.
2. Кузнецов В. А. Структура и свойства наземных объектов на изображениях РСА в задачах распознавания // Телекоммуникации. 2012. № 10. С. 31 – 38.
3. Формирование классификационной карты подстилающей поверхности по изображениям когерентного локатора / О. Н. Скрыпник и др. // Компьютерная оптика. 2006. Вып. 29. С. 151 – 159.
4. Миронов Б. М., Малов А. Н., Кузнецов В. А. Автоматическое обнаружение распределенных объектов на когерентно-локационных изображениях с учетом априорных данных // Компьютерная оптика. 2008. Т. 32, № 4. С. 417 – 422.
5. Кузнецов В. А., Потоцкий А. Н. Метод измерения направленной морфологической мультифрактальной сигнатуры текстуры изображений // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 3. С. 39 – 52.

Eng

1. Malov A. N., Mironov B. M., Kuznetsov V. A. (2008). Isolation of small-size objects by segmentation algoritms on the basis of system model with random jump-different structure. Komp'iuternaia optika, 32(1), pp. 89-92. [in Russian language]
2. Kuznetsov V. A. (2012). Structure and properties of terrestrial objects in X-ray images in recognition problems. Telekommunikatsii, (10), pp. 31-38. [in Russian language]
3. Skrypnik O. N. et al. Formation of a classification map of the underlying surface from images of a coherent locator. Komp'iuternaia optika, 29, pp. 151-159. [in Russian language]
4. Mironov B. M., Malov A. N., Kuznetsov V. A. (2008). Automatic detection of distributed objects on coherent-location images taking into account a priori data. Komp'iuternaia optika, 32(4), pp. 417-422. [in Russian language]
5. Kuznetsov V. A., Pototskii A. N. (2017). Method for measuring the directional morphological multifractal signature of the image texture. Uspekhi sovremennoi radioelektroniki, (3), pp. 39-52. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

Форма заказа статьи



Дополнительно для юридических лиц:


Type the characters you see in the picture below



.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

Purchase digital version of a single article


Type the characters you see in the picture below



 

 

 

 

 

.

.

 

 

 
Поиск
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования