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由于海上环境复杂,溢油事故发生后,很快发生风化、扩散,如果不能进行及时监测,采取应急措施,其对海洋环境和资源的影响将会非常严重。星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)进行海面溢油探测,主要是利用海面对微波波段的后向散射强度差别来识别溢油。其具有受天气影响小、探测精度高、覆盖范围广等特点,能够保证对海面溢油目标准确识别的要求。目前星载合成孔径雷达监测溢油的研究,主要面临的问题：一是溢油“假目标”的影响,极大降低了溢油目标的识别精度；二是对于溢油目标空间信息分析不足,缺乏从空间相似性角度考虑溢油目标识别。本文提出的海面溢油信息提取方法,将专家知识同面向对象分类方法相结合,较好地解决了“假目标”的影响；同时,以纹理特征作为分类对象输入,利用面向对象的分类方法,进一步挖掘了溢油目标的二维空间特征。本研究的创新点在于：根据星载SAR海面溢油图像“假目标”的成因、特点及发展趋势建立星载SAR海面溢油“假目标”分类规则,利用分类规则将“假目标”归类,与海面溢油的图像特征和溢油事件发生地的背景信息结合,作为专家知识库,由此实现对假目标的剔除。另一方面,研究认识到现有图像信息提取技术的局限性,通过将“假目标”识别与面向对象分类方法结合,进一步考虑目标的二维空间特征,建立了星载SAR图像海面溢油信息提取监测方案,获得了较好的溢油目标识别效果,这也是本研究的另一创新点。研究以2006年黎巴嫩战争导致的海面溢油事故为例,利用ENVISAT-ASAR数据,对本研究提出的技术方法进行了实验和应用,结果表明：“假目标”专家知识库可以很好地剔除溢油“假目标”,与面向对象的分类方法相结合对星载SAR图像海面溢油信息进行分类,相比不进行“假目标”剔除的方法,大大提高了分类算法的效率和精度。星载SAR卫星作为环境灾害监测的重要工具,得到了世界各国的重视,其发展逐渐以星座化、多波段、多极化为特征,从而为本文提出的星载SAR海面溢油信息提取监测方案提供更好的数据支持,其溢油目标识别精度也会进一步提高。