遥感技术在溢油监测中的应用改为溢油监测中的遥感技术应用

海洋遥感监测具有频率高、速度快、覆盖面广等特点，因此能够对海洋溢油污染进行特征定量分析，能更准确地反映污染情况与程度。目前，用来进行遥感监测的技术主要包括光学遥感器和微波传感器的合成孔径雷达（SAR），这两种传感器探测技术都可以安装在航空飞行器或者卫星上，每种仪器及观测平台都有各自的优点及缺点［8］。由于发生溢油灾害后，溢油区域水面电磁波谱特性迅速发生变化，对比周边水体有明显差别，利用这种光谱特性的差异可以划分油水分界线，从而确定溢油范围。

传统海洋遥感溢油监测技术可按照遥感波段划分，其中表6-1所列的是较为常用的、理论和方法也较为成熟的遥感溢油监测方法的原理及其优缺点。

表6-1　传统海洋遥感溢油监测技术简介

表6-2则以遥感监测平台划分，介绍的是当前用于遥感溢油监测的主要平台及其特点。

表6-2　海洋遥感溢油监测平台简介(www.xing528.com)

对于光学遥感器，常见的可见光近红外监测方法主要是利用油膜在不同光谱区的反射、散射、吸收特性不同，增强油膜与背景海水的反差来监测油膜。在电磁波谱的可见光区域（400～700nm），油的反射率比水高，但同时油也表现出一些非特异性的吸收趋势，溢油通过敏感可见光波段得以识别［9］。对于红外遥感，它能够探测厚油膜和中等厚度油膜，光学厚度较大的油膜会吸收太阳辐射并把一部分吸收的辐射以热能的形式重新释放出去，发射波长的范围为8～14μm。在热红外图像上，厚油膜呈现“热”特征，中等厚度油膜呈现“冷”特征，薄油膜无法被监测。这些转变发生的具体厚度研究甚少，但是已有研究表明，冷热层的转换介于50～150μm，最小探测厚度介于10～70μm。紫外传感器能够探测甚薄油膜，通过红外图像与紫外图像的叠加，能够获得油膜的厚度。使用紫外传感器要求有足够的太阳照射，因此夜间不可用，风、太阳光、其他生物的影响都可能造成误报。

SAR则是利用多普勒效应原理，依靠短天线达到高空间分辨率的目的，如今已被广泛应用于溢油范围监测，并且被认为是第二代海上溢油遥感监测的重要手段，也是探测海上溢油时应用最为广泛的仪器。卫星SAR具有全天时、全天候、覆盖范围大、近实时获取数据等特点，因此，SAR是及时、准确、大范围监测海洋溢油污染的有力工具。利用SAR遥感技术，可以提取海上溢油的位置与面积等信息，从而有效指导海上溢油清理工作。溢油的存在会抑制海面布拉格波，从而在SAR影像中以“暗区域”的形式呈现。但在SAR影像中，存在很多“类油膜”现象，难以区分海上疑似油，例如低风速区、锋面、雨团等，给SAR影像溢油识别带来困难，甚至造成误判［10］

随着遥感数据采集量的剧增和遥感影像分辨率的提高，其数据量呈现海量化趋势，单一节点图形工作站的处理能力，已无法完全满足溢油快速监测的分析与计算需求。如何有效地存储与管理不断增加的海量高分辨率遥感影像数据，并在此基础上提供弹性、可靠的高性能计算服务，已成为溢油高效监测亟待解决的问题。

基于Spark的云计算正在被越来越多的研究及应用领域所关注，众多的相关技术及产品的出现，使得云计算技术成为一种注重实用和效率的高性能并行计算技术，当前的云计算技术拥有许多特点，如超大规模、虚拟化、分布式存储、高可靠性、高弹性、可扩展、按需服务、廉价等［11］，为溢油的高效准确监测奠定了坚实基础。