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摘要
海上溢油事故的发生不仅给人类造成了巨大的财产经济损失，而且严重破坏了海洋生态环境。极化合成孔径雷达（PolSAR）通过利用多种极化通道能够更综合地记录地物后向散射信息，从而广泛应用于海上溢油检测中。为了更加准确地进行海上溢油检测，提出一种基于Dual Encoder-Decoder Net(Dual-EndNet)的极化SAR海上溢油检测算法。首先提取出目前常用的30种用于溢油检测的极化特征，并利用随机森林算法选出区分溢油重要性较好的前10个特征；然后以编码器-解码器为基本框架，设计两个分支，分别输入PauliRGB图像和优选的10个极化特征图像，用于提取溢油极化SAR图像的空间信息和极化信息，进而对两分支信息进行融合，以提高溢油检测算法性能。在两景Radarsat-2全极化SAR溢油数据集上的实验结果表明，所提方法不仅具有较强的溢油检测能力，而且能够有效地区分原油、植物油、乳化油不同类型的油膜。
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单位自然资源部第一海洋研究所; 中国石油大学（华东）; 中国石油集团测井有限公司
