傅里叶变换红外光谱法被动遥测大气中VOC

采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对大气中挥发性有机物(VOC)进行了被动遥测实验,提出了在复杂背景下定量遥测污染气体光谱的算法,讨论了被动FTIR的探测极限。这种测量技术和数据分析方法可在不预先测量背景光谱的情况下得到目标气体柱数密度和目标气体等效辐射温度。     

基于亮温光谱和主成分分析的大气污染气体探测

在移动平台条件下,污染气体红外遥测系统无法获取有效的背景光谱。利用算法扣除红外光谱中的背景信息,提取目标光谱特征,是污染气体红外遥测系统在移动平台上应用的关键环节。提出基于亮温光谱和主成分分析的迭代拟合算法。相对于传统的亮温光谱法,该算法降低了亮温光谱法对仪器响应函数的精度要求,同时结合主成分分析和迭代拟合技术,可有效提取目标光谱特征。     

FTIR被动遥测热烟羽中污染气体

文章介绍和讨论了傅里叶变换红外光谱法(FTIR)在大气环境下被动遥测热烟羽中污染气体的原理及相关技术;提出了辐射光谱、测量区域内大气透过率谱的算法模型,以及应用非线性最小二乘拟合算法实现气体浓度反演的方法。实际遥测了工厂燃煤锅炉烟囱排放的污染气体,对SO₂和CO₂气体浓度进行了定量分析。实验结果表明该技术在工业烟囱及其他燃烧源污染排放的应急监测方面具有极大的应用前景。     

机载FTIR被动遥测大气痕量气体

介绍了以各种地物为背景的机载傅里叶变换红外光谱法(FTIR)被动遥测大气中痕量气体飞行测量试验,讨论了相应的被动下视遥测技术,复杂背景下大气痕量气体红外特征光谱信息获取方法和浓度反演算法模型,定量分析了飞行试验区域内高度1 000 m以下边界层内大气中痕量气体CO和N₂O的平均浓度。这种遥测量技术和数据分析方法可在不预先测量背景辐射光谱的情况下对大尺度区域内大气痕量气体进行快速、机动遥感遥测,以及突发性大气污染事故的应急监测。     

基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波检测

被动傅里叶变换红外(FTIR)扫描遥测成像系统采集的红外高光谱图像具有空间、光谱等维度信息,可被用于大气环境中有毒有害气体的识别、定量及可视化。该系统具有光谱分辨率高、非接触式及远距离探测等优点,然而其单帧图像的像元数量少且部分存在气体吸收或发射特征,无法直接用于红外高光谱图像的目标检测。提出了基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波(AMF)检测方法,以短时间内、同一区域的多帧红外高光谱图像为基础,筛选出无目标气体特征的背景光谱并计算探测区域的背景最大似然估计,应用于后续帧的目标气体泄漏检测。红外高光谱图像来自于SF₆气体的遥测实验,共扫描四帧（120像元/帧）,去除前三帧内含有目标气体特征的像元光谱,剩余背景光谱被用于计算背景的最大似然估计,第四帧红外高光谱图像逐像元对SF₆气体进行的AMF检测,并与非线性最小二乘法反演的SF₆柱浓度图像比对,结果表明AMF检测高值与柱浓度高值有较强的相关性。为验证多帧背景在不同空间检测方法下的性能,分别对该帧数据进行了基于正交子空间的自适应子空间检测(ASD)、基于混合空间的自适应余弦检测(ACE)及基于斜子空间的最大似然比检测(OGLRT),并分别与SF₆柱浓度图像比对,结果表明多帧背景适用于不同空间的检测方法。此外,为验证存在目标气体吸收特征的非背景光谱对背景空间的影响,向背景空间中加入多条含有SF₆气体吸收特征的光谱,通过ROC曲线检验,结果表明背景空间中混入目标气体特征会降低AMF方法的检测性能。AMF检测值的假彩色图像也能应用于被动FTIR扫描遥测成像系统,相较于柱浓度假彩色图像,泄漏源及扩散趋势更为明显。基于红外高光谱图像的检测方法依赖于整体背景的统计特性,相较于单像元光谱波段的反演算法,极大地降低了背景的依赖性。多帧背景下的AMF泄漏气体检测方法能很好地应用于被动FTIR扫描遥测成像系统上并满足在线监测要求。     

SOF-FTIR在化工厂区氨气排放通量测量中的应用

介绍了一种化工厂区污染气体排放通量实时监测的新方法,即太阳掩星法傅里叶变换红外光谱技术(SOF-FTIR),提出了复杂条件下的背景谱、测量谱和污染区域周边大气透过率谱获取模型。通过对欲监测的污染源区域周边做闭合环路连续测量以获得测量光谱,最终应用非线性最小二乘拟合算法对污染源区域污染气体的柱浓度信息进行反演,并结合实验时气象参数以及GPS信息得到该区域污染气体的排放通量。运用此方法实际遥测了某化工厂区氨气的排放情况,并对氨气气体浓度分布及排放通量进行了定量分析。相对于传统的FTIR监测方法,该方法操作简单、机动性强,在污染气体区域监测以及其他污染源污染排放应急监测等应用领域具有良好的应用前景。     

采用加权函数修正的差分光学吸收光谱反演环境大气中的CO2垂直柱浓度

采用加权函数修正的差分光学吸收光谱技术(weighting function modified differential optical absorption spectroscopy, WFM-DOAS)测量环境大气中的CO₂垂直柱浓度. 以直射太阳光测量光谱为例, 演示了WFM-DOAS算法的实现过程. 将环境大气分为50层, 借助辐射传输模拟软件SCIATRAN对各个测量光谱进行了模拟计算, 获得了最小二乘法拟合所需的目标气体CO₂及干扰气体H₂O、CH₄ 的柱权重函数和太阳归一化光谱常量. 采用WFM-DOAS方法对一整天的直射太阳光测量光谱进行了反演, 得到的反演误差均小于3%. 最后比较了两种不同DOAS算法对同一条测量光谱的反演结果, 验证了WFM-DOAS算法在红外被动气体遥感的优越性. 关键词： 环境污染监测 光学测量技术 红外光谱 温室气体     

基于正交子空间投影的污染气体自适应探测

超光谱成像遥测污染气体的主要目的是对其进行识别分类,进而获得其空间分布信息,确定污染源位置。实际应用中,目标光谱叠加在强背景辐射之上,此外开放路径中的实测光谱还包含大气等干扰物光谱,这些因素制约了对目标光谱的识别分类。在线性模型基础上,利用正交子空间投影方法有效压缩背景及干扰物信息,并基于广义似然比检验原理构建子空间检测器,对所有像元逐个分类识别。以氨气为目标气体进行了野外实验,数据立方体来自扫描成像傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪,子空间向量由奇异值分解(SVD)算法得到。结果表明,子空间检测器对所有像元的识别结果优于光谱角度填图(SAM)算法。     

基于Lasso方法的污染气体自适应探测算法

在开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,利用Lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合重构背景光谱,提取目标特征。为了验证所提算法的有效性,开展了不同背景下的甲烷遥测实验、不同相对湿度条件下的氨气遥测实验,以及室内近距离乙烯探测实验。将所提算法与Harig算法进行对比,结果表明:所提算法能更好地扣除背景,具有较强的实用性。     

污染气体扫描成像红外被动遥测技术研究

傅里叶变换红外光谱技术可实现大气中污染气体的远程被动遥测。而污染气团的位置和分布,对于有害气体泄露情况下泄露位置勘查和污染扩散态势的评估来说是至关重要的。据此设计了一套红外被动成像遥测系统,系统由傅里叶变换光谱仪、数据采集处理软件、扫描系统、可见光成像系统和计算机组成。以六氟化硫为示踪气体,开展了遥测验证实验。通过非线性最小二乘算法结合辐射传输计算反演获得了目标气体的柱浓度,并用伪彩色图显示其分布情况,最后以可见光图像叠加伪彩色柱浓度分布图的形式显示结果。实验分析表明,该系统具有高探测灵敏度,并以可视化和定量的方式显示污染的空间分布情况。     

傅里叶变换红外光谱仪遥测污染云团的吸收光谱算法

遥感傅里叶变换红外光谱技术因其具有对污染源作无干扰监测、多组分的同时连续测定、区域性或大范围地区的测量等优点,因而已广泛的应用于遥感测量技术。利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪远距离探测目标,根据探测的目标源是否充满光谱仪的视场,建立了三种辐射模型。在所建立模型的基础上,选用了D&P公司生产的便携式Model-101型傅里叶变换红外光谱仪,实时探测目标云团和背景,运用差谱法和发射光谱法对探测结果进行了光谱分析,进而得到了扣除背景影响后的目标云团吸收光谱。给出了相应的仿真实验结果示例。实验结果表明,由差谱法得到的结果准确度较好。     

Retrieval algorithm of quantitative analysis of passive Fourier transform infrared （FTRD） remote sensing measurements of chemical gas cloud from measuring the transmissivity by passive remote Fourier transform infrared

Passive Fourier transform infrared （FTIR） remote sensing measurement of chemical gas cloud is a vital technology. It takes an important part in many fields for the detection of released gases. The principle of concentration measurement is based on the Beer-Lambert law. Unlike the active measurement, for the passive remote sensing, in most cases, the difference between the temperature of the gas cloud and the brightness temperature of the background is usually a few kelvins. The gas cloud emission is almost equal to the background emission, thereby the emission of the gas cloud cannot be ignored. The concentration retrieval algorithm is quite different from the active measurement. In this paper, the concentration retrieval algorithm for the passive FTIR remote measurement of gas cloud is presented in detail, which involves radiative transfer model, radiometric calibration, absorption coefficient calculation, et al. The background spectrum has a broad feature, which is a slowly varying function of frequency. In this paper, the background spectrum is fitted with a polynomial by using the Levenberg-Marquardt method which is a kind of nonlinear least squares fitting algorithm. No background spectra are required. Thus, this method allows mobile, real-time and fast measurements of gas clouds.     

基于MODTRAN模型使用被动傅里叶变换红外光谱技术对生物气溶胶的探测研究

利用MODTRAN模型在水平低仰角探测模式下,对生物气溶胶探测的问题进行了分析讨论.用傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术对生物气溶胶进行探测研究.首先介绍了MODTRAN模型的大气模式和廓线,根据FTIR光谱技术对生物气溶胶的被动探测要求,利用辐射传输理论和最简单的三层模型,仿真计算得到大气背景和目标生物气溶胶之间的辐射亮度差?L,然后对?L进一步差值得到信号?2Lt,同时再结合光谱仪自身的噪声等效辐射亮度值,得到实际情况下的信号值?2Lt;最后根据探测条件和MODTRAN提供的大气模式,使用被动遥测红外光谱方法预测每种大气模式下生物气溶胶的探测限浓度.每种大气模式下探测限浓度的不同,是因为边界层温度、透过率和背景辐射亮度的不同所导致,同时还与生物气溶胶的吸收系数有关.研究表明,FTIR光谱被动遥测技术能够探测到生物气溶胶的存在,进一步说明探测生物气溶胶的可行性,也为生物气溶胶实际探测提供了一种方法.     

辐射背景对岩石受力热红外光谱变化影响的实验研究

研究表明,岩石在加载过程中表面的红外辐射随应力发展而变化,而辐射信息的有效提取与辐射背景存在密切关系。通过理论分析不同实验环境对岩石受力热红外光谱变化影响,开展了花岗岩在室内外环境下的受力热红外光谱观测实验,分析了不同辐射背景下岩石红外辐射与应力的相关性以及由应力引发的辐射变化信息的强弱差异,并对两种环境下岩石应力热红外探测的优势波段进行了对比分析。结果表明,辐射背景对岩石受力热红外光谱探测结果有重要影响,室外环境因背景辐射较弱,相同应力作用下的红外辐射变化更加显著,与应力之间的相关程度更高,优势波段区间更宽,更加有利于岩石应力的热红外探测。8.0~11.8 μm波段是利用热红外遥感监测地表花岗岩应力变化的优势波段。     

一种复杂背景下红外目标提取的实时性算法

由于自然环境及成像条件的影响,红外目标提取常受到背景干扰的影响。针对复杂背景下的红外目标提取提出了一种算法,该算法采用预处理去除大量的灰度较低的背景和杂波,利用形态学滤波进一步去除部分背景和杂波,通过自动阈值分割最终将目标提取出来。该算法既克服了背景干扰,又保证了目标提取的效果,且算法实时性强。通过仿真对比证明,该算法对于复杂背景下的红外目标提取效果良好。     

一种新的空谱联合探测高光谱影像目标探测算法

高光谱遥感影像不但具有高分辨率的空间信息还包含连续的光谱信息,因此在目标探测领域具有独特的应用优势。传统的高光谱遥感影像目标探测侧重于光谱信息的应用,形成了确定性算法和统计学算法。确定性算法通过计算目标光谱与待检测光谱之间的距离来查找目标,不能检测亚像素目标,而且容易受到噪声的影响;统计学目标检测计算背景统计特性,通过探测异常点来检测目标,可以检测亚像素目标和小目标,但容易受到目标尺寸的影响,不能很好的检测大目标。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,探测目标已有亚像素目标逐步转换为单像素及多像素目标,此时,在高光谱图像中,相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性, 因此,在利用高光谱遥感影像进行目标探测时,需要将其空间信息融入算法中。将空间特征引入传统目标探测算法。提出了一种新的空谱结合的高光谱目标探测算法,将传统的基于统计的目标探测算子与空域邻域聚类算法相结合,首先利用目标探测算子将影像划分为潜在目标区域与背景区域;通过计算潜在目标区域的质心,以质心为中心进行邻域聚类,剔除潜在目标区域中的背景区域,通过迭代计算获取最终目标探测结果。传统的基于统计的目标探测算子,将整个探测区域定义为背景区域,实现对背景区域的统计特征提取,而该方法将背景区域与潜在目标区域分离,剔除了目标区域对背景区域的统计干扰。将本算子与传统的约束能量最小化算子和自适应余弦探测算子进行分析比较可知,该算子的大目标探测性能优于传统的统计算子。