研究目的
开发一种评估覆盖海上油气开发区的Landsat及其他遥感影像几何精度的方法，建立全球海上平台清单以解决当前控制点不足的问题，并通过所推导的海上平台清单对Landsat影像的几何性能进行定量描述。
研究成果
该研究建立了包含16,131座海上平台的全球清单，并开发了一种评估海洋遥感影像几何精度的新方法。Landsat OLI影像表现最佳，而TM/ETM+影像误差较大。该清单和方法可改进地面控制点库并支持海洋应用，但在平台可用性和影像条件方面存在局限。
研究不足
该方法仅适用于拥有足够海上平台的区域；由于参考点不足或云层覆盖导致评估成功率较低；不适用于无平台区域；SAR图像中重采样效应和平台高程可能产生偏差；且受数据量和成本限制，部分传感器的覆盖范围仅为局部。
1：实验设计与方法选择：
设计了一个包含遥感影像宏观/中观/微观尺度的自上而下数据框架，用于高效检测和验证全球海上平台。该方法利用海上平台的位置不变特性及连接点间几何偏移的相干特性，步骤包括从时序OLI影像中提取平台、通过中值滤波确定位置、评估影像相干性以及采用均值漂移算法计算系统几何偏移。
2：样本选择与数据来源：
数据集包括低分辨率火点产品（VIIRS夜间火点、VIIRS活跃火点、MODIS MCD14ML）、Landsat预收集和第1版影像（TM、ETM+、OLI）以及其他中高分辨率影像（JERS-1 SAR、RADARSAT-1 SAR、ALOS-1 PALSAR、ENVISAT ASAR、Sentinel-1 SAR、Sentinel-2 MSI、NAIP航拍影像、中国GF-1/ZY-3影像）。
3：实验设备与材料清单：
各类卫星传感器及产品如表1所列，包括Landsat系列、MODIS、VIIRS、SAR传感器及高分辨率成像仪。
4：实验流程与操作步骤：
使用顺序统计滤波阈值法对时序OLI第6波段影像进行海上平台自动检测，通过二值影像累积和中值滤波确定位置。几何精度评估方面，检测候选感测点，计算偏移量，并通过均值漂移算法分析偏移距离的二维直方图以寻找聚集中心。
5：数据分析方法：
几何偏移的统计分析（均值、标准差、百分位数）、直方图目视检查及成功评估比率的相关分析。
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获取完整内容-
Landsat-8 OLI
Operational Land Imager
NASA/USGS
Acquiring medium-resolution remote sensing images for detecting offshore platforms and assessing geometric accuracy.
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VIIRS
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite
NOAA/NASA
Providing Night-fire and active fire products for detecting offshore gas flaring and guiding image selection.
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MODIS
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
NASA
Providing active fire products for detecting thermal anomalies from offshore platforms.
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ENVISAT ASAR
Advanced Synthetic Aperture Radar
ESA
Acquiring SAR images for cross-verification and geometric accuracy assessment.
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ALOS-1 PALSAR
Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar
JAXA
Acquiring SAR images for cross-verification and geometric accuracy assessment.
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Sentinel-1 SAR
Synthetic Aperture Radar
ESA
Acquiring SAR images for geometric accuracy assessment.
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Sentinel-2 MSI
Multi-Spectral Instrument
ESA
Acquiring optical images for geometric accuracy assessment.
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NAIP
National Agriculture Imagery Program
USDA
Providing high-resolution aerial images for validation and geometric accuracy assessment.
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GF-1
GaoFen-1
CRESDA
Acquiring high-resolution images for cross-verification.
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ZY-3
ZiYuan-3
CRESDA
Acquiring high-resolution images for cross-verification.
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