及时、准确地掌握海上油气平台的数量、位置分布等信息可以为各国制定海洋发展战略提供参考,为海洋环境管理提供决策支持,同时也对全球海上油气安全具有重要意义。随着遥感技术的发展,利用遥感影像提取海上油气平台成为可能。与光学影像相比较,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像不受光照、云雨天气、海洋湿度大等诸多条件的限制,因而在海上油气平台提取中更具优势。在众多的油气平台提取方法中,双参数CFAR(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法能够更好地适应海洋背景杂波的变化特性因而使用最为广泛。然而,当前使用双参数CFAR算法提取油气平台时,对于在不同传感器下的影像,该方法的虚警率控制系数需要根据经验判断和反复的实验进行设置。其次,在油气平台提取中面对舰船的干扰,均是基于油气平台的位置不变特性通过两期或者多期影像来剔除移动的舰船目标,这就造成所需的影像数据量大、处理过程繁琐,且对影像的重访周期要求较高。针对存在的问题,本文进行了基于双参数CFAR的海上油气平台提取方法研究。提出了基于最大熵的双参数CFAR油气平台提取方法和基于双步修正模型的油气平台提取方法,旨在进一步提高油气平台的提取精度和效率。主要内容如下:(1)本文对用于油气平台提取的数据源进行了介绍,包括光学影像和雷达影像以及油气平台在不同类型影像中的成像特征和油气平台的位置不变特性。分析了光学影像提取油气平台目前存在的不足以及雷达影像所具有的优势。并介绍了目前广泛使用的油气平台提取方法——双参数CFAR算法的检测特性。(2)当前使用双参数CFAR算法提取油气平台时,虚警率控制系数均是根据以往经验判断和反复的试验而设置的,且对于不同传感器下的影像其虚警率控制系数也不同,这就使得该方法应用过程繁琐、主观性强,对检测结果造成很大的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于最大熵的双参数CFAR油气平台提取方法。该方法将双参数CFAR算法中所有可能的虚警率控制系数看作一个概率分布系统,应用最大熵原理,当某一个系数使目标和背景两部分统计系数的信息熵为最大时,这个系数就是目标与背景的最优分割阈值。对我国南海珠江口盆地的油气平台提取进行了案例应用,研究表明,使用该方法提取油气平台的准确率为97.5%,可以有效的提取海上油气平台目标。该方法能够客观地获得最优的目标检测阈值参数,极大地降低了目标检测过程中主观设置参数对提取结果的影响。(3)在油气平台提取中,舰船目标对提取结果的干扰非常严重。以往的研究都是基于油气平台的位置不变特性,利用两期甚至多期影像来剔除舰船。这就使得使用的影像数据量大、数据成本较高、处理过程较为繁琐,且对影像的重访周期要求较高。针对这一问题,本文在基于最大熵的双参数CFAR油气平台提取方法基础之上,提出了一种基于双步修正模型的油气平台提取方法。该方法首先使用基于最大熵的双参数CFAR算法进行疑似油气平台目标的检测。然后针对中分辨率SAR影像中油气平台与舰船的纹理结构差异(油气平台:矩形;舰船:直线型),引入霍夫变换来检测舰船目标。最后求取疑似油气平台目标和舰船目标的交集,剔除舰船目标,提取油气平台目标。使用该方法对我国南海北部湾盆地和珠江口盆地的油气平台进行了提取实验,结果显示,该方法提取油气平台的准确率为86.75%,能够满足实际生产的需要。该方法可以在保证提取准确率的同时实现仅用一期影像即可提取油气平台的目的,大大地节约了数据成本。