1.近海海域油污染面积遥测方法，其特征在于，包括以下：

获取基于近海海域的卫星遥感图像序列；

对所述卫星遥感图像序列进行关键信息重构得到基于近海海域的目标图像；

对所述目标图像进行预处理得到降噪后的灰度图像记为第一图像；

对所述第一图像执行边缘检测操作得到第二图像；

对所述第二图像进行溢油区域检测得到溢油区域图像，并计算溢油区域图像中溢油区域的面积得到计算结果；

剔除所述计算结果中的干扰面积得到最终的溢油区域的面积；

将最终的溢油区域的面积进行可视化展示；

具体的，对所述卫星遥感图像序列进行关键信息重构得到基于近海海域的目标图像，包括，假定卫星遥感图像序列中一共包括n幅图像，第i幅图像所对应的图像矩阵为Ai（i），图像矩阵中第wi行第di列位置的数值即该位置像素点的像素值记为Ai（i，wi，di）；

计算Ai（i）中任意像素点的边界趋向率trend（i，wi，di），trend（i，wi，di）的计算式如下，；

其中max（i，wi，di）、avg（i，wi，di）以及min（i，wi，di）分别为Ai（i，wi，di）的8邻域像素点的最大值、平均值以及最小值；

基于边界趋向率找寻出每幅图像的边界趋向区域；

计算n幅图像的每个像素点的平均像素值，以所有的平均像素值所构成的图像作为初始图像；

将所有的边界趋向区域所对应的像素点位置替换初始图像所对应的像素点位置得到重构后的目标图像；

具体的，基于边界趋向率找寻出每幅图像的边界趋向区域，包括，针对第一幅图像，遍历其所对应的图像矩阵A1（1）找寻出其中边界趋向率数值大小排序第一以及第二的两个像素点，将所述两个像素点进行连线得到线段seg（1），于A1（1）中再找寻除线段seg（1）外的边界趋向率最大的像素点，将排序第一以及第二的两个像素点与除线段seg（1）外的边界趋向率最大的像素点相互之间连线所围成的区域定义为A1（1）的边界趋向区域；

对于除第一幅图像的其他图像，计算Ai‑1（i‑1）的边界趋向区域中的像素平均值avg（i‑1），其中Ai‑1（i‑1）为除第一幅图像的其他图像所对应的图像矩阵Ai（i）的后一幅图像所对应的图像矩阵，遍历Ai（i）找寻出其中边界趋向率数值大于avg（i‑1）的像素点，并从中随机选取任意两个像素点，将所述任意两个像素点进行连线得到线段seg（i），于Ai（i）中再找寻除线段seg（i）外的边界趋向率最大的像素点，将所述任意两个像素点与除线段seg（i）外的边界趋向率最大的像素点相互之间连线所围成的区域定义为Ai（i）的边界趋向区域。

2.根据权利要求1所述的近海海域油污染面积遥测方法，其特征在于，具体的，对所述第一图像执行边缘检测操作得到第二图像，包括，通过基于LoG算子的边缘检测算法对所述第一图像执行边缘检测操作得到第二图像。

3.根据权利要求1所述的近海海域油污染面积遥测方法，其特征在于，具体的，对所述第二图像进行溢油区域检测得到溢油区域图像，并计算溢油区域图像中溢油区域的面积得到计算结果，包括，通过Matlab将所述第二图像进行二值化得到二值图像；

通过bwlabel函数对所述二值图像进行标记形成连通区域得到标记后的图像；

通过regionprops函数计算标记后的图像的每个连通区域的面积，此时得到的每个连通区域的面积记为疑似区域的像素面积值；

计算所有疑似区域的平均像素面积值得到第一平均像素面积值；

将像素面积值小于第一平均像素面积值的疑似区域调整至与背景像素值一致即去除，得到去除后的图像；

对去除后的图像进行反转即得到溢油区域图像。

4.根据权利要求3所述的近海海域油污染面积遥测方法，其特征在于，具体的，剔除所述计算结果中的干扰面积得到最终的溢油区域的面积，包括，计算去除后的图像中保留的疑似区域的平均像素面积值得到第二平均像素面积值；

预设一个标准偏差值，将保留的疑似区域中像素面积值大于第二平均像素面积值减去标准偏差值的疑似区域定义为干扰面积，并对干扰面积进行剔除得到最终的溢油区域的面积。

5.根据权利要求1所述的近海海域油污染面积遥测方法，其特征在于，具体的，将最终的溢油区域的面积进行可视化展示，包括，对最终的溢油区域的面积部分进行上色，并且在上色位置展示出其像素尺寸。

6.一种近海海域油污染面积遥测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取基于近海海域的卫星遥感图像序列；

目标图像构建模块，用于对所述卫星遥感图像序列进行关键信息重构得到基于近海海域的目标图像；

预处理模块，用于对所述目标图像进行预处理得到降噪后的灰度图像记为第一图像；

边缘检测模块，用于对所述第一图像执行边缘检测操作得到第二图像；

面积计算模块，用于对所述第二图像进行溢油区域检测得到溢油区域图像，并计算溢油区域图像中溢油区域的面积得到计算结果；

干扰面积剔除模块，用于剔除所述计算结果中的干扰面积得到最终的溢油区域的面积；

可视化展示模块，用于将最终的溢油区域的面积进行可视化展示；

具体的，对所述卫星遥感图像序列进行关键信息重构得到基于近海海域的目标图像，包括，假定卫星遥感图像序列中一共包括n幅图像，第i幅图像所对应的图像矩阵为Ai（i），图像矩阵中第wi行第di列位置的数值即该位置像素点的像素值记为Ai（i，wi，di）；

计算Ai（i）中任意像素点的边界趋向率trend（i，wi，di），trend（i，wi，di）的计算式如下，；

其中max（i，wi，di）、avg（i，wi，di）以及min（i，wi，di）分别为Ai（i，wi，di）的8邻域像素点的最大值、平均值以及最小值；

基于边界趋向率找寻出每幅图像的边界趋向区域；

计算n幅图像的每个像素点的平均像素值，以所有的平均像素值所构成的图像作为初始图像；

将所有的边界趋向区域所对应的像素点位置替换初始图像所对应的像素点位置得到重构后的目标图像；

具体的，基于边界趋向率找寻出每幅图像的边界趋向区域，包括，针对第一幅图像，遍历其所对应的图像矩阵A1（1）找寻出其中边界趋向率数值大小排序第一以及第二的两个像素点，将所述两个像素点进行连线得到线段seg（1），于A1（1）中再找寻除线段seg（1）外的边界趋向率最大的像素点，将排序第一以及第二的两个像素点与除线段seg（1）外的边界趋向率最大的像素点相互之间连线所围成的区域定义为A1（1）的边界趋向区域；

对于除第一幅图像的其他图像，计算Ai‑1（i‑1）的边界趋向区域中的像素平均值avg（i‑1），其中Ai‑1（i‑1）为除第一幅图像的其他图像所对应的图像矩阵Ai（i）的后一幅图像所对应的图像矩阵，遍历Ai（i）找寻出其中边界趋向率数值大于avg（i‑1）的像素点，并从中随机选取任意两个像素点，将所述任意两个像素点进行连线得到线段seg（i），于Ai（i）中再找寻除线段seg（i）外的边界趋向率最大的像素点，将所述任意两个像素点与除线段seg（i）外的边界趋向率最大的像素点相互之间连线所围成的区域定义为Ai（i）的边界趋向区域。