基于多源数据的船舶溢油追踪新技术

作者:罗丹 发布日期:2024-08-30 阅读:610

近日,我室与浙江大学联合培养的博士生罗丹以第一作者在期刊Marine Pollution Bulletin上发表了题为“A new ship tracing technology from oil spills based on multi-source data”的文章,通讯作者为我室陈鹏正高级工程师和杨劲松研究员,合作者包括上海交通大学陈新副教授、我室郑罡研究员、任林副研究员、李修楠博士以及赵益智硕士。

船舶溢油会对海洋环境造成严重污染,但要找到和确认麻烦肇事船只非常困难。为了找出溢油船舶,提出了一种基于 SAR 图像、AIS 数据、海洋流场和海洋风场数据追踪船舶溢油源并找到疑似溢油船舶的新方法。

本文提出了一个双向漂移模型,包括前向漂移模型和后向漂移模型。流程图如图1所示。第一步,在遥感图像上找到溢油区域,并转换为轨迹点。第二步,根据遥感图像的时间和溢油的位置,找到在溢油区域时间之前的AIS船舶数据,并结合当前流场和风场数据,通过前向漂移模型,得到遥感影像采集时船舶轨迹点的位置,计算船舶轨迹点与溢油轨迹点的相似度。同时,根据船舶轨迹点得到可能发生溢油的时间。第三步,结合当前流场和风场数据,利用后向漂移模型得到可能发生溢油时段的溢油轨迹点位置,并计算溢油轨迹点与船舶轨迹点的相似度。第四步,取两个相似度的平均值并进行排序,平均相似度最小的船舶轨迹为可能溢油轨迹,该船舶为疑似溢油船舶。

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图1 整体流程图。


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图2 遥感图像上的溢油。


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图3 溢油区域及通过该区域的AIS信号。黑色代表漏油区域,其他颜色代表船只轨迹。

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图4 前向漂移模型和后向漂移模型的结果。

将本文所提方法应用于实际案例:图2为Radarsat-2卫星拍摄的中国辽东湾海域的溢油,分辨率为13.5 m×7.7 m,图像获取时间2019-7-1,22:54:25 (UTC)。以遥感图像上的溢油区域为中心,收集区域在遥感图像采集时间前6小时内经过该区域的AIS信号,如图3所示。经过计算和最终排序,mmsi为412065000,船名为TAIHANG118的船舶轨迹与溢油轨迹点的平均相似度最小,判断该船舶为溢油船舶,该结果与实际报道是一致的。相关结果如图4所示。

论文引用:Luo, D., Chen, P., Yang, J., Chen, X., Li, X., Zheng, G., Ren, L., Zhao, Y., 2024. A new ship tracing technology from oil spills based on multi-source data. Mar. Pollut. Bull. 207, 116808.https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116808


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