基于类间方差的MODIS森林火灾火点检测方法

提出一种基于火点与背景的类间方差和烟雾掩膜的红外光谱火点检测算法。该算法的潜在火点判定阈值设为305K,再利用MODIS热红外光谱通道亮温数据的类间方差值将森林火灾火点从背景中区分出来,并对低温闷烧火点采用烟雾掩膜进行识别。应用该算法对福建省和黑龙江地区的林火数据进行探测处理,与传统MODIS火点检测方法比较分析表明,该算法使用简单高效,在不同环境适应性较强,可以更准确地检测到高温明火点和一些低温闷烧火点,降低了火点的误报率和小火点的漏报率,检测效果更理想。     

基于改进LCCD算法的高分六号WFV数据云检测研究

高分六号WFV是搭载在我国高分六号卫星上的高空间分辨率多光谱传感器,该传感器实现了高分辨率和宽覆盖的结合。精确识别高分六号WFV数据的云像元对于农业资源监测、林业资源调查以及防灾减灾等行业具有重要意义。基于全球土地覆盖产品FROM-GLC10数据,改进地表类型支持的云检测算法(LCCD算法),开展了高分六号WFV数据的云检测工作。以FROM-GLC10作为先验数据,充分考虑不同地表类型反射率的变化,在每种地表类型上分别采用不同的方法设置阈值。通过目视解译的方法对云检测结果进行精度评价,云正确率整体达到了92.46%,其中植被类、水体类、高亮地表类的云正确率分别为93.09%、95.60%和88.70%。结果表明,改进的基于地表类型的云检测算法有效提高了高分六号WFV数据云检测的精度。     

高分四号卫星数据云和云阴影检测算法

高分四号卫星(GF-4)是我国研制的首颗地球同步高分辨率光学成像卫星,具有高时间分辨率和较高的空间分辨率。针对高分四号卫星数据的特点,提出了一种光谱分析与几何算法相结合的云和云阴影检测算法。使用几何校正和辐射定标后的高分四号影像,基于云与典型地表的光谱特征,采用光谱差异分析技术识别出潜在云像元,根据有云地物和无云地物的光谱变化率差异计算云概率;由云和云阴影的几何关系,并结合传感器参数识别云阴影的投影带,然后根据阴影的光谱特征在投影带中设定基于影像的动态阈值,用于检测云阴影。该算法能较好地识别薄云,而且可以显著提高云阴影的检测精度。采用目视解译法对检测精度进行验证后发现,不同区域类型的云像元识别位置准确,形状完整;将所提云阴影检测方法与云和云阴影匹配算法进行对比后发现,前者识别的云阴影更为精确。     

基于光谱匹配的大气校正方法

大气校正是遥感定量化的一个重要环节,其常用方法是暗目标法。该方法适用于浓密植被地区,但在植被覆盖度较低的地区,暗目标法的适用性较差。提出了一种基于光谱匹配的大气校正方法,以城市地区的不变目标为切入点,针对高分一号(GF-1)卫星全色和多光谱(PMS2)传感器相机开展大气校正方法的研究。该方法利用6S辐射传输模型构建大气校正参数查找表,得到了影像上的水泥路面在不同大气条件下的反演光谱;同时,利用水泥路面的平均实测光谱作为参考光谱,通过参考光谱与测试光谱的光谱角度匹配,找到最相近的光谱曲线,用以确定大气校正参数,并对影像进行大气校正。实验结果表明:该大气校正方法效果良好,反演得到的地表反射率与典型地物的光谱数据比较吻合,更好地还原了地表的真实情况,为植被稀疏地区的大气校正工作提供了新思路。     

浑浊二类水体的高分四号卫星大气校正效果分析

高分四号卫星是我国首颗高空间分辨率地球静止卫星,在浑浊二类水体的遥感定量监测方面应用潜力很大。为评价高分四号多光谱数据经大气校正后水体反射率的精度,以太湖为研究区,使用同步MODIS数据辅助的Gordon单次散射改进算法,对2016年7月21日和2016年8月17日两景高分四号多光谱数据进行大气校正,并通过与地面同步实测光谱数据、以及地球静止水色卫星GOCI数据大气校正结果的协同比对,验证高分四号多光谱数据的大气校正效果,为该卫星产品的水色遥感应用提供借鉴和参考。结果表明,红光B4波段校正精度最高,平均绝对误差(MAPE)为10.71%;绿光B3波段校正精度次高,MAPE为13.21%;近红外B5波段校正精度次低,MAPE为33.06%;蓝光B2波段校正精度最低,MAPE为53.55%。其中B3,B4和B5波段校正精度高于GOCI,主要原因在于高分四号的空间分辨率远高于GOCI,混合像元导致的精度误差相对较小,充分显示了高分四号作为一颗高空间分辨率地球静止卫星在水色遥感方面的优势;而B2波段低于GOCI,表明高分四号的蓝光波段尚有改进空间,今后有必要对该波段进行重新定标等处理;在未得到有效处理的情况下,水色遥感应用应尽量避开该波段。总体而言,高分四号多光谱数据校正精度较高,可以较好的应用于内陆二类浑浊水体的定量遥感监测。     

基于红外技术的气体浓度检测方法研究

依据Lambert-Beer定律,推导出检测气体浓度的数学模型,得出了测量和参考探测器输出电压与气体浓度的函数表达式,表达式中的二个常数的数值取决于气室长度、气体吸收系数、探测器的电压探测率,经零点和满量程标准气样的标定,可确定这二个常数的数值,实现对仪器的标定.根据仪器零点随温度变化的关系,得到零点与温度函数表达式,用于零点温度补偿以及对零点温度补偿系数的计算;量程温度补偿方法是通过引入量程温度补偿因子,对测量和参考探测器输出电压与气体浓度的函数表达式进行修正,修正后的函数表达式用于量程温度补偿,也能对量程温度补偿因子中的补偿系数进行计算.矿用红外甲烷传感器采用本文的标定方法和温度补偿方法,在不同的环境温度下,对标准气样进行检测,其检测结果符合红外甲烷传感器标准所规定的基本误差.     

CDAG改进算法及其在GF-6 WFV数据云检测中的应用

为提高GF-6 WFV数据的利用效率,研究了GF-6 WFV数据的云检测算法。该算法是基于阈值自动生成的云检测(CDAG)算法,通过挖掘云和典型地表在可见光、近红外波段的光谱差异信息,实现了对多光谱卫星传感器的云检测。考虑到GF-6 WFV数据光谱范围相对较窄,云与亮地表的识别能力相对较弱的问题,加入了离差指数和亮地表指数,使用更多的波段组合方式,更加深入地分析云像元和晴空像元的差异,提高了典型地表与云的识别精度。通过遥感目视判读的方法对本研究中抽取的不同子区域的云检测结果进行分析,识别精度达到85.16%,漏分误差和错分误差分别为14.84%和2.39%,实现了较高的识别精度。     

基于遗传算法对氨气检测中温度补偿的研究

氨气是大气中常见的污染气体之一,其浓度检测结果易受到环境温度的影响,为准确检测氨气浓度,必须对温度的影响进行修正。该文将遗传算法与差分吸收光谱技术相结合,对氨气检测过程中温度的影响进行研究。基于紫外差分吸收光谱技术,搭建了296 K～328 K温度下的氨气检测系统,采用遗传算法对氨气检测结果进行温度补偿。结果表明,通过实验获得的温度补偿模型可有效消除温度对氨气检测的非线性影响,从而提高检测精度。在328 K温度下,44×10?6氨气检测结果的误差降低了26.97%,随着温度变化,线性相关系数均在0.998 16以上;6×10?6氨气在温度补偿前后系统的检测限分别为0.198×10?6和0.278×10?6。     

基于TDLAS技术的CH4气体检测与温度补偿方法

CH₄气体的精准检测对防止矿井瓦斯爆炸,确保安全生产至关重要。目前基于可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）存在因温度变化导致气体浓度测量误差较大。探究了基于TDLAS的CH₄气体检测系统与温度补偿方法,分析温度对CH₄气体吸收谱线的影响,通过算法补偿模型消除环境温度对CH₄气体检测的影响。依据TDLAS技术原理及相关理论,对系统发射单元、吸收池、信号接收单元、数据处理单元进行设计,搭建了基于TDLAS技术的CH₄气体浓度检测系统,实验检测了不同环境温度（10~50 ℃）时0.04%CH₄气体浓度,分析温度变化对CH₄气体在波长为1.653 μm处吸收谱线强度和半宽度的影响。为消除温度对CH₄气体检测的影响并提高补偿效果,采用粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络（BPNN）的最佳权值和阈值,建立CH₄气体的PSO-BP温度补偿模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点。结果表明：（1）基于TDLAS的CH₄气体检测浓度随环境温度升高而下降,整个实验温度内相对误差范围为4.25%~12.13%,不同环境温度下CH₄气体检测浓度与温度之间的关系可用一元三次多项式表示;（2）CH₄气体的吸收强度和半宽度随着温度的升高而下降,与温度变化之间的关系为单调递减函数,温度对CH₄气体吸收谱线强度的相对变化率大于吸收谱线半宽度的相对变化率,CH₄气体吸收谱线的强度更容易受温度变化的影响;（3）BP神经网络和PSO-BP模型测试样本的绝对平均误差（MAE）分别为12.88%和1.81%,平均绝对百分比误差（MAPE）分别为2.3%和0.3%,均方根误差（RMSE）分别为15.96%和2.69%,相关系数R2分别为0.980 6和0.999 6。通过建立PSO-BP温度补偿模型,补偿效果大部分分布在±1.0%的误差范围内,MAE,MAPE,RMSE和R2等评价指标均大幅度提升,对提高TDLAS技术在矿井CH₄的精准检测具有一定的参考意义。     

光谱频移的炸药熔铸温度网络监测系统研究

为了准确、稳定、全面地获得炸药熔铸过程各个位置的温度变化情况,设计了基于布喇格光栅光谱频移的温度实时监测系统。通过光纤组网系统对炸药熔铸过程炸药指定位置的多个点同时进行实时温度监测,根据光栅的布喇格波长与光栅温度之间存在的线性关系,建立光栅布喇格波长线性频移与光栅温度的函数,获取炸药不同位置的准确温度。四个通道通过耦合器共用同一个宽带光源,每一根光纤上的5个光栅的布喇格波长相互分开。实验所用的光栅为自己设计封装好的光栅,用保偏熔接机将光栅与光纤熔接上,经解调仪获取温度数据。将获取的温度数据经Origin处理绘制时间―温度曲线。结果显示,布喇格光栅测得的温度能很好的满足实验要求。     

基于光谱线性频移的粮仓温度网络监测系统的研究

为了精确、稳定地获得粮仓内大范围的温度分布,设计了光纤布拉格光栅测温系统。利用光纤布拉格光栅所测温度与中心波长之间存在线性的关系,根据光谱线性频移函数获得仓内各位置的精确温度。其中每个光栅的工作波长相互分开,经3 dB的耦合器反射后,再用波长探测解调系统对多个光栅的线性频移进行测量,即可检测出仓内各处的温度。实验采用FBG封装的光纤、LPT-101型光源、放大处理电路等设备获得采集得到的温度信息。通过Origin软件画出了被测温度与波长频移的关系图,同时与传统的测量方法K型热电偶的测量数据进行比较。实验结果显示,光纤布拉格光栅测得温度与标准温度更接近,且抗干扰能力更强,满足粮仓内大范围温度监测的要求。     

基于光纤布拉格光栅的浇注炸药固化温度监测

首次采用光纤Bragg光栅实时测量浇注炸药在固化成型过程中固化剂与粘结剂的反应放热量。为了实时、准确的测量出浇注炸药在固化过程中的温度值,设计了基于光纤布拉格光栅的组网式温度监测系统。鉴于炸药成分的危险性、以及浇注炸药固化过程时间长、对条件要求恒温的特殊性,直接的实时监测一直未找到合适的测量方法。近年来,光纤布拉格光栅由于其优越的特点,在通信和传感领域得到广泛应用。利用光纤光栅与温度之间的线性关系,将采集的光栅反射波长值换算为温度实时显示。通过波分复用技术在两根光纤上写入7个光栅点同时测量,多点分布式测量可以将炸药内部温度的分布趋势显示出来。封装的光栅传感器采用90°弯曲设计,不仅改进了传感器与跳线的连接,同时有利于装入烘箱内。Origin软件将txt数据绘制成曲线图形式,将固化过程温度的变化直观明了的显示出来。结果表明,该方法操作简单,精确度高,满足炸药固化过程中对温度的测试需求。     

改进型光纤布拉格光栅温度检测系统研究

传统的光纤布拉格光栅温度检测系统适用于大范围、多点位的实时温度检测领域,但其温度响应稳定性差,布拉格光栅中心波长偏移量随温度变化量的线性度差。为提高系统温度检测稳定性及其检测精度,设计了一种改进型光纤布拉格光栅温度检测系统。该系统采用双光纤并行采集同点位温度并进行差分处理的方法,实现对测温过程中随机误差的实时有效消除,进而达到提高测温稳定性及检测精度的目的。计算推导了该模式下光纤布拉格光栅中心波长偏移量关于温度变化量的函数关系,给出了新式光纤光栅探头的结构。实验将改进型光纤布拉格光栅温度检测系统与传统系统进行对比,结果显示,改进型系统的温度测量精度可达0.5 ℃,相比传统系统得到了提升,同时,其测温误差也明显优于传统系统,说明采用该设计可以提高系统测温的稳定性。     

FBG测温系统的光谱校正算法的研究

为了解决在大范围、多点位温度实时监测过程中温度传感器铺设工程复杂、维护成本高等问题,研究开发了基于光纤布拉格光栅结构的温度监测系统。利用光纤光栅衍射对波长的选择性,建立了温度与波长的函数关系,通过计算波长变化量反演被测位置的温度信息。由于环境、材料等因素,光谱分布与温度变化并不满足线性变化,所以设计了光谱校正算法完成波长与温度函数的曲线拟合,曲线拟合度大于99.7%。实验采用FB136L-IAC型防爆干燥箱、LPT-200型二极管,1 550 nm光纤等对20～280 ℃范围内温度进行多点位实时检测,实验结果显示,当防爆干燥箱中的温度每改变1 ℃时,对应的中心波长向长波方向偏移大约0.04 nm,与标准温度测试数据进行对比,误差低于±0.3 ℃。由于系统采用光纤传感网络,所以具有很强的抗电磁干扰能力,而光纤光栅衍射可实现精密测量,动态响应范围大、精度高。系统的新颖之处在保证高精度测量的同时,仍满足大范围、多点位、高抗干扰能力的快速铺设,具有很强的实际应用价值。     

基于温度修正模型的柴油凝点快速检测方法

便携式近红外光谱仪现场快速检测是近红外光谱分析领域的一个重要的发展趋势.为了实现快速检测,便携式近红外光谱仪一般不配备温控装置,因此环境温度的变化会带来较大的测量误差.如何降低环境温度对检测结果带来的误差,是便携式近红外光谱仪在现场快速检测领域大规模推广所需要解决的一个重要问题.柴油的凝点值是评价柴油品质和适用范围的一...     

基于GOSAT卫星数据的大气甲烷反演误差分析及校正

大气甲烷(CH₄)高精度反演受到多种因素的影响,其中地表特征和大气状态的不确定性是重要的影响因素,如地表反射率、温度、湿度和压力廓线。地表反射率受到诸多因素的影响,难以获得精确的数据,会给反演结果带来较大误差。温度、湿度和压力廓线的不确定性亦是反演误差的重要来源,由此产生的系统误差难以避免,单独利用CH₄吸收带进行反演难以消除此种误差。针对各种参数不确定性的影响,本文提出比值光谱法和CO₂吸收带校正法进行校正。比值光谱法通过将绝对辐亮度谱转化为比值光谱,抑制地表反射率在反演过程中的作用。CO₂吸收带校正法利用CO₂ 1.61 μm吸收带,将CH₄柱含量转化为CH₄体积混合比,校正温度、湿度和压力廓线不确定性引起的系统误差。通过将两种校正方法结合,可同时抑制地表反射率和温度、湿度、压力廓线不确定性产生的影响,减小反演误差。利用温室气体观测卫星(GOSAT)的观测数据进行大气CH₄反演,采用比值光谱法和CO₂吸收带校正上述误差,结果显示校正后的CH₄体积混合比与GOSAT-Level2产品相当接近,反演精度可达-0.24%,反演结果较为稳健可靠。研究表明,比值光谱法和CO₂吸收带校正法可有效校正地表特征和大气状态参数不确定性引起的误差,提高大气CH₄反演精度。     

基于颜色模型和稀疏表示的图像型火焰探测

常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据,需要大量的训练样本进行学习与参量优化,且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域,建立稀疏表示模型,并利用主成分分析方法构造火焰和疑似火焰物体的特征字典,最后利用l1-minimization计算测试样本与训练样本的最小逼近残差实现火焰和干扰物体的分类识别.实验结果表明,该方法提高了火灾图像的分类准确度和识别速度,同时具有较高的准确率.     

基于多参数模型的非分散红外光谱气体检测稳定性方法研究

针对非分散红外光谱传感器零点和温度漂移问题,建立了一种基于零气光强、参考光强、标准温度、环境温度、温度漂移系数等多参数模型,对红外传感器长期连续运行中存在的零点和温度漂移进行自动校正和补偿。测试结果和长时间应用表明,仪器在各种变换的环境条件下检测精度均小于5%F.S。CO₂的平均检测精度从未综合处理前的9.26%提高到了处理后的1.23%,CH₄的平均检测精度从未综合处理前的10.61%提高到了处理后的0.70%,克服了很多气体检测仪存在的稳定性差,标定周期短等不足,有效提高了仪器的检测精度、稳定性,降低了维护成本。