遥感作为一种可获取大范围、连续观测数据的有效手段，被广泛应用于船只检测中，如基于SAR数据^{[1, 2]}和基于高分光学影像数据^{[3, 4]}的船只检测技术已相对较为成熟。SAR数据具有全天候检测的能力和不受天气状况影响的优势；光学遥感数据的船只检测研究目前多集中在基于中高分辨率卫星数据的海上船只检测，如基于中低分辨率MODIS和AVHRR数据提取船只航线尾迹实现船只识别和基于中高分辨率SPOT、Landsat等数据目标识别的船只检测技术。Landsat TM/ETM⁺数据具备一定的船只检测能力^{[5, 6]}，然而其重访周期较长(16 d，受天气情况影响实际周期为1个月左右)，并且自2003年以后，Landsat7 ETM⁺数据的条带问题严重限制了其应用。

环境减灾卫星星座(HJ)是我国于2008年成功发射的拥有自主知识产权的环境小卫星星座(HJ-1A/B)，A、B星均搭载两台CCD多光谱可见光相机。光学CCD相机具有幅宽大(720 km)、空间(30 m)和时间分辨率较高(重访周期2 d)的特点,是目前可应用于遥感船只检测的时间和空间分辨率结合较好的光学数据源，Chen^[7]使用HJ CCD蓝光波段针对沿海中大型船只检测进行了初步探讨，然而在内陆湖泊水体尤其是鄱阳湖浑浊水体的船只检测应用的研究还未出现。

本文以鄱阳湖为研究区域，针对其水面范围较大、水体状况(浑浊度)变化复杂、难以使用传统的检测手段实现船只提取的问题，在水面均质分割的基础上，改进传统的Contrast box方法，实现鄱阳湖浑浊复杂水体的船只检测。

1 研究区域与数据

鄱阳湖(28°22′～29°45′ N，115°47′～116°45′ E)位于江西省北部，是我国最大的淡水湖泊。鄱阳湖具备良好的洪水调蓄能力以及保护生物多样性的生态功能，对于维系长江中下游乃至我国的生态安全都具有举足轻重的地位。赣江、抚河、信江、饶河、修水五大支流携带大量泥沙汇入鄱阳湖，每年鄱阳湖淤积的泥沙量高达1 056.5万吨^[8]。自2001年以来，鄱阳湖采砂业迅速兴起^[9]，密集的采砂运砂船只活动对水体环境(如透明度)^{[7, 8]} 、渔业资源^[9]、水道及航运安全产生了巨大影响。

本文从中国资源卫星应用中心HJ-1A/B卫星地面处理服务系统获取了鄱阳湖2011年丰水期的HJ-1A/B CCD影像。以近红外、红、绿光波段RGB组合作为目视判读底图，计算归一化水体指数(normal different water index，NDWI)数据作为船只检测影像，以增强船舶目标与水体的差异^[10] 。 2 船只提取方法研究

船只检测是基于水体背景提取异常目标，清洁、平静的水面灰度分布较均匀，阈值分割方法可实现船只提取^[3]。但由于受多种环境因素(风浪、水流、水体浑浊等)的影响，传统阈值分割方法在复杂水面状况中的检测出现了较多的漏警和虚警。尤其是针对鄱阳湖水体浑浊变化程度的影响^[11]，无法使用传统的分割方法实现HJ CCD数据船只提取，因此，本文提出了一种基于水面均质分割的改进Contrast box方法实现鄱阳湖船只检测。

2.1 水面均质性区域分割

面向对象的分割综合运用影像的光谱、形状和空间关系等特征，在对象异质性最小的标准约束下，把同质像元或区域合并为一个对象^[12]。在每一步合并后的对象的异质性需小于给定的阈值，异质性由对象的光谱和形状差异来衡量，而形状的异质通过紧凑度和光滑度两个指标确定。分割尺度决定了分割过程结束的条件，较大的分割尺度导致更多的对象被合并，即生成的对象面积更大。本文使用NWDI进行区域分割，分割参数经实验选择如下：颜色(光谱)权重为0.9，形状权重为0.1，其中光滑度权重为0.5。紧凑度权重为0.5，分割尺度为30。将分割后的水体范围按照浑浊程度划分为3个等级，分割结果及每个等级的典型区域直方图见图 1。

图 1 水面一致性分割结果 Fig. 1 Segmentation Results of Poyang Lake

图选项

分割结果显示了鄱阳湖水体的浑浊度变化显著，低浑浊区域水体直方图显示NDWI均值较高，水体背景区域的直方图近似符合高斯分布，直方图中的黑线代表满足统计学高斯分布3σ准则的区间范围，船只相对大范围的水体背景属于小概率事件。但若用全局阈值分割会引起大范围的误判，因此本文提出了改进的Contrast box方法。 2.2 改进的 Contrast box方法

Contrast box是目标自动识别(automatic target recognition,ATR)和船只检测常用的方法^[2](见图 2)，该方法包括定义背景窗口、约束窗口和目标窗口,算法在目标窗口T中统计窗口均值，在对应的背景窗口B中统计均值和标准差，使用如下判别式判定窗口中心像素：

μ_bi－μ_ti>T_i*σ_bi

其中，μ_bi为目标所在背景区i的统计均值；μ_ti为目 标均值；σ_bi为目标所在背景区i的标准差；T_i为第i区域的判定阈值。改进的Contrast box在每一个目标像素窗口内根据区域分割结果进行如下统计：首先判定中心像素所属区域等级L_i(i=1,2,3)，然后统计背景窗口内所有属于L_i级别的背景像素均值μ_bi和方差σ_bi，统计过程中根据区域分割结果数据排除异质区域水体的影响，同时消除该窗口背景区范围中已判定为船只的像素干扰，最后应用L_i级别的阈值T_i判定该中心像素是否为船只。

图 2 Contrast box结构图 Fig. 2 Modified Architecture of Contrast box

图选项

采用船只检测率P_D(P_D =(检测数量/真实数量)×100%)和虚警数目FA为评价准则，逐步调整不同的窗口大小组合结构，获取了不同窗口结构下的船只检测结果，如表 1所示。可见，在约束窗口大小固定的情况下，较大的背景窗口可以降低背景中噪声对U_bi和σ_bi的影响，提高船只的检测率，同时也引起虚警数目的增加。约束窗口的设置可有效提高检测率，由于相邻船只的存在，3×3的窗口大小无法完全消除船只背景数据的统计影响，但窗口大小达到一定程度后(7×7)，约束窗口的大小对检测率的提高作用趋于稳定，过大的约束窗口反而会降低背景窗口内的有效像素，造成虚警率提高，因此综合两者的影响，本文选择背景窗口大小为51×51，约束窗口大小为5×5。另外，在背景区有效像素数(背景区浑浊度级别和目标像素浑浊度级别相同)小于100时，需增大窗口大小统计U_bi和σ_bi。

阈值T针对不同等级的浑浊度区域进行分级设置。根据水体浑浊度分级的大小，阈值分别为t₁、t₂、t₃。在低浑浊度水体，船只与水体背景的NDWI差异相对显著，可采用较高的阈值t₁作为判别条件，而对于中高浑浊度水体，阈值条件则需相应降低，以提高检测率。本文根据大量实验，设置3个级别的阈值梯度为T(3,2.5，2)。高阈值可有效降低虚警，同时也造成低对比度船只的检测，综合选择阈值组合条件为T(3.5,3,2)。综合以上分析，最终的Contrast box结构为约束窗大小为3，背景窗为51。对船只提取的初始结果进行面积过滤，标记面积较大的区域，通过目视判读该区域是否为船只。

3 结果与分析

由于船只检测的结果缺乏实测数据的验证，结合国内外相关研究中常用的精度检验方法，本文采用以下两种方法验证本文方法的有效性。

3.1 目视解译精度评价与方法对比

以2011年7月5日和7月31日丰水期鄱阳湖HJ CCD影像为实验数据，使用近红外、红、绿三波段合成的RGB影像作为精度分析参考数据，经目视判读解译，获得船只分布影像部分结果如图 3(a)所示，由于无法完全分辨船只相邻的情况，因此采用像素数目代表船只数目，船只检测率为84%，虚警数目为33。对比本文方法检测结果与未进行水体同质区域分割检测的结果，图 3中白色框线内为漏检船只，由于周围水体较浑浊，水体的NDWI值接近船只目标值而引起漏检。从图 3也可发现，由于未进行区域分割引起的高、低浑浊区域水体交界处误判严重。为定量评价总体检测效果，引入品质因数(figure of merit,FoM)作为评价指标，FoM= 检测数/(真实数+误判数),品质因数越高，方法的有效性越高。从表 2可见，本文方法和传统的阈值提取方法的品质因数分别为0.82和0.58，说明本文船舶检测方法在内陆复杂水体的适用性远优于传统方法。

图 3 船只检测方法验证 Fig. 3 Verification of Ship Detection Method

图选项

为了进一步检验本文方法的有效性，选择枯水期鄱阳湖区域2011年12月4日10：39分过境的HJ CCD数据进行验证，同时通过Google Earth获取了当日10点过境的WorldView-2高分影像，分辨率为0.5 m。图 4所示为HJ卫星船只检测的结果，黑色圆点为正确检测到的船只，黑色圆圈标注区域对比高分影像为受小范围裸露滩涂影响的误 判区域，其中高分影像中竖直框线d所选区域内船只为运砂船只，在HJ影像上并未检测到该船只 队列，经分析，其原因是两卫星数据过境时间相差近40 min，该航行船队已驶出该检测区域。经整体对比分析，本文方法可有效检测大范围浑浊水体的船只。

图 4 船只检测结果精度分析 Fig. 4 Accuracy Assessment of Ship Detection Results

图选项

本文探讨了使用高时间分辨率HJ卫星CCD数据实现水体状况(浑浊度)高度变化的鄱阳湖区域船只检测的方法，并通过多种手段验证了其有效性。在基于面向对象的分割方法实现区域浑浊度同质分割的基础上，以区域分割数据为底图，改进了传统的Contrast box方法，经对比验证，该方法可有效提取水面状况复杂水体(鄱阳湖)的船只分布，降低由于风浪、浑浊度变化等引起的内陆、沿海地区水面异质导致的船只漏检、虚警。本文方法不仅为鄱阳湖采砂运砂船只检测提供了有力支持，也可推广到其他湖泊、海岸等区域的船只检测应用，同时提升了国产卫星在环境检测中的应用能力。由于缺乏实时船只检测数据，本文船只检测方法还需要在后续工作中进一步改进和验证。