利用SOF-FTIR技术监测化工厂区VOCs排放

易挥发有机化合物(VOCs)的来源广泛且参与大气光化学反应,是光化学污染物的主要前体物,也是影响城市和区域大气质量的重要污染物,工业生产过程中多点源、面源和无组织源排放的VOCs是其重要来源。对于多点源、无组织排放源,其所包含的各种污染排放情况复杂且存在较多未知因素,一直缺乏便捷和快速的监测手段。利用车载掩日法通量遥测技术(SOF-FTIR),以太阳直射光的红外辐射作为接收光源,快速扫描工厂污染区域并进行实时的气体泄漏监测,具有结构轻便、便于移动测量、可进行多组分、低浓度、远距离遥测等优点。实验分析表明,该方法可快速大范围地对化工厂区的VOCs排放进行监测并给出其时空分布情况,可为试验地区相关的环保决策提供有效的数据支持。     

基于ZigBee的分布式气体监测定位系统

为了及时发现危险化工气体的泄漏与排放,实现对排放源的快速定位以及对扩散范围的预测,提高对化工气体泄漏事件的处理速度。基于此,建立一种基于ZigBee和多传感器融合的分布式气体检测平台。采用多传感器融合对环境进行实时监测,针对检测得到的数据,选择合适的插值算法,结合具体环境信息采用Surfer软件构造气体扩散等值线,对气体的扩散范围进行预测;根据影响定位的因素和模糊控制算法,快速选择合适的定位算法,结合参考节点位置信息实现对扩散源的定位。实验表明,系统能对化工气体浓度进行实时性在线检测,同时还能对化工气体的扩散等值线进行模拟,实现了对气体扩散范围的预测,以及对扩散的迅速处理。     

基于神经网络电极移动速度影响放电参数分析

结合小间隙放电的双过程模型[1],探讨电极移动引起的气体压强变化和场强变化对放电间隙内部相关因子的影响[2],进而分析电极移动速度对放电参数的影响.基于静电放电电极移动速度效应检测仪,不断改变电极移动速度,反复多次进行放电实验,统计试验数据,然后利用神经网络进行仿真分析,探究电极移动速度与放电参数之间的相关性.结果表明:电极移动速度与放电电流峰值、平均上升速度之间具有正的线性相关性,与平均下降速度间具有负的线性相关性.研究结果对于探寻非接触式静电放电的规律和静电放电标准的制定,有一定的参考价值.     

基于时间序列回归与BP神经网络在新零售目标产品预测中的研究

销量预测对市场的发展具有重要意义。文章通过相关性分析和主成分分析来找出影响销量的主要因素,并使用时间序列回归模型和BP神经网络模型来获取特定时间段内目标产品的每周和每月销售预测值。首先,对目标skc进行相关性分析,实际价格,标签,折扣等因素与销量之间的相关性为中到高。针对预测目标子类的月销售量的问题,建立时间序列回归模型。将目标子类别和预测日期纳入模型,以获取每月目标子类别的预测销量。将实际值与预测值进行比较,以获得清晰的预测销量增长趋势曲线。最后,为了预测每周销售量,建立了输入层5和输出层1的BP神经网络模型。根据反复调试,隐藏层为2,节点为4,单个误差为0.002,初始测试阈值为0.5,学习率BP神经网络模型的误差为0.5,总误差为0.02。求解得到清晰的预测销量趋势曲线。     

利用FTIR对合肥地区气溶胶无机离子的研究

大气气溶胶是影响大气环境的主要污染物之一,在大气污染过程中,大气气溶胶粒子污染在其中占有重要的地位,通过FTIR系统检测合肥冬季气溶胶粒子中的无机离子成分,表明合肥地区冬季气溶胶的源与气溶胶的粒径有关:粒径小于2.5 μm的气溶胶细粒子,主要来源于化石燃料燃烧、机动车排放等人为污染排放源,而在粒径大于2.5μm的气溶胶中,矿石含量比较高.     

基于卫星遥感的生物质燃烧排放估算研究进展

生物质燃烧是全球痕量气体和颗粒物排放的重要来源,对全球的空气质量、气候变化以及人类健康有显著的影响;生物质燃烧排放的准确估算对全球气候变化、区域空气质量评估预测研究具有重要意义。近20年来,基于卫星遥感的生物质燃烧排放估算研究得到了长足的发展,从以下四个方面对相关研究进展进行了系统介绍：1）基于燃烧面积和火辐射功率遥感产品的生物质燃烧排放估算方法;2）燃烧排放估算中关键参量（在燃火点、燃烧面积、火点辐射功率）获取方法及相关产品;3）生物质燃烧排放清单产品;4）对生物质燃烧排放估算未来研究方向进行了展望。     

BP神经网络预测电极速度影响放电参数分析

文中结合小间隙放电的双过程模型,探讨电极移动引起放电场强和压强的变化对放电间隙内部相关因子的影响。文中同时利用BP神经网络预测分析电极移动速度对放电参数的影响。基于静电放电电极移动速度效应检测仪,不断改变电极移动速度,反复多次进行放电实验并统计试验数据。利用BP神经网络对已测实验数据进行训练、学习,从而预测不同速度与压强下对应的电流上升时间和峰值电流大小。实验结果表明,放电电流的上升时间与电极移动速度不存在相关性。根据新方法预测出的不同速度下的峰值电流和实际大小相比准确率更高。研究结果对探寻非接触式静电放电的规律和制定静电放电标准有一定的参考价值。     

基于月光散射的面阵FTIR硫化物排放测量研究

常见的被动型或采用日光光源的逐点扫描型傅里叶变换红外光谱(FTIR)测量易受杂散光干扰,无法得到较高时空精度气体浓度分布,因此面阵型FTIR技术在污染气体遥测中越来越得到重视。本文利用波长范围74～125μm小型面阵FTIR设备,在夜间借助月光散射对我国北方某化工园区进行污染物排放实验测量,测量区域包括烟囱排放区和化工设备排放区,经原始干涉数据处理和反傅里叶变换得到了全波段辐亮度灰度图,观测到烟囱口附近白色排放气体团,辐亮度较背景高；化工设备排放区三块黑色云,辐亮度较背景低,存在吸收效应。实验测量中,以月亮为原位标准光源进行了原位光谱辐亮度标定,其中光源不确定度为7,数值处理方法精度6,FTIR测量均方误差最高约为9。根据本文建立的基于红外高光谱的污染物空间浓度分布计算模型,与HITRAN数据库给出的计算谱线对比,确定污染物主要为硫化物(SO2,H2S),特征峰分别为1060cm-1、1310cm-1与1020cm-1、1210cm-1,结合标定数据给出了气体云辐亮度的时空分布,其成像周期15s,排放气体云团空间分辨率约为04m×04m。根据反演得到的污染物排放浓度时空云图可知,两个烟囱受东南风影响与水平方向分别呈60°、30°向西北飘散,气体浓度均在距排放口约30m处飘散到本文设定的最低检测限19ppm·m以下。本文发展的基于月光散射面阵型FTIR测量方法,实现了高时空分辨率、高精度的污染气体测量,对化工污染气体、温室气体排放定量测量具有重要意义。     

基于太阳光谱的FTIR技术监测石油化工区丙烯的浓度分布

介绍了一种基于太阳光谱的傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术实时监测石油化工区丙烯浓度分布情况的新方法和非线性最小二乘法反演污染气体浓度的算法。利用自主研发的车载FTIR系统对预监测污染源区域做闭合环路测量获取背景参考谱、测量谱,同时应用气体辐射传输的简化模型计算得到大气透过率谱,最终应用非线性最小二乘拟合算法对大气透过率谱反演得出污染源区域周边污染气体分布的柱浓度信息。运用此方法实际遥测了上海高桥石油化工区丙烯排放的情况,实验结果显示,测量的丙烯柱浓度分布准确地反应了污染物的排放和扩散情况,证明了车载FTIR技术在区域性污染气体监测方面的实用性。     

基于粒子群算法的BP 神经网络在大气 NO2 浓度预测中的应用研究

NO2 是主要的大气污染气体之一, 在大气光化学过程中起着重要作用。研究 NO2 浓度的时空演变, 预测其浓 度变化趋势, 对政府出台改善环境措施具有重要意义。提出利用粒子群算法 (PSO) 的反向传播 (BP) 神经网络对大气 NO2 浓度进行预测。以合肥地区 2017 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日的大气污染数据和气象数据为基础, 结合逐步 回归方法筛选出与 NO2 浓度相关性较大的影响因子作为输入样本。构建 PSO-BP 神经网络预测模型, 利用 PSO 找出 BP 神经网络最优的初始权值和阈值。对比 BP 神经网络、遗传算法改进的 BP 神经网络和 PSO 改进的 BP 神经网络 三种模型的预测结果, 发现 PSO-BP 模型能够较为准确地预测出 NO2 浓度的动态变化规律, 并且预测精度高、模式简 单, 有望广泛应用于大气污染物浓度预测等方面的研究。     

基于自适应波段聚类主成分分析和反向传播神经网络的高光谱图像压缩

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。     

基于不变性特征的SVM遥感图像飞机类型识别

根据遥感图像飞机目标的特点,提出一种基于不变性特征的支持向量机(SVM)识别算法。首先结合小波分解进行平移、旋转、缩放不变性特征提取;然后对基于遗传算法(GA)的SVM模型参数选择方法在核函数的选择、搜索空间的确定等方面进行改进,并用改进后的算法实现SVM模型参数选择。对480幅遥感图像进行仿真实验,得到97.56%的正确识别率。与BP神经网络相比,识别率高,验证了算法的有效性。     

基于EMI 观测的珠三角地区对流层NO2 柱浓度时空变化特征分析

珠三角城市群作为我国最具发展活力的都市经济圈之一, 近年来经济发展势头迅猛, 但与此同时, 珠三角地区 大气污染问题也引起了广泛关注。在众多大气污染监测手段中, 卫星遥感方法具有观测范围广、观测种类多、可长 期连续观测、成本低等优点。 EMI (Environmental trace gases monitoring instrument) 是我国首台星载大气监测光谱仪, 于 2018 年 5 月 9 日搭载于高分五号 (GF-5) 卫星发射运行, 已广泛应用于中国和全球众多区域的大气污染物空间分布 与时间变化监测, 对于我国卫星高光谱遥感反演算法的研发和大气污染防治具有重要意义。本文基于 EMI 遥感数据 和中国科大的卫星遥感产品, 分析了珠三角地区 2019 年 1–8 月期间对流层 NO2 柱浓度时空变化特征。结果表明: (1) 在 2019 年 1–8 月期间, 珠三角地区对流层 NO2 柱浓度整体呈现“内凹型”特征, 表现为 1–6 月呈下降趋势, 7–8 月呈上 升趋势; (2) 珠三角地区的主要 NO2 污染重心集中在佛山市中部, 以及珠江入海口沿海海岸, 在 1–8 月期间, NO2 污染 源重心不断由佛山市中部向深圳及香港特区方向移动; (3) 珠三角地区对流层 NO2 柱浓度分布与城市的经济状况、产 业结构、常住人口数量及机动车保有量具有一定的相关关系, 其中, 城市的整体经济状况与第二产业占比对于其对流 层 NO2 柱浓度影响较大, 因此各地在大气污染防治中需注意当地经济状况的发展及产业结构的持续优化。     

基于感知器的遥感图像无损压缩编码

无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波段的遥感图像,该方法的压缩效果明显优于无损JPEG(Joint of Picture Expert Group)最优预测模式。     

灰色关联支持向量机在备件库存消耗预测中的应用

备件库存消耗预测是多因素综合影响下的非线性、小样本预测问题,且不同备件消耗的影响因素有所差异。针对上述问题,提出了一种基于灰色关联分析和支持向量机回归相结合的备件库存消耗预测方法。首先利用灰色关联分析计算出各影响因子与备件库存消耗的灰色关联度,量化了各因子对备件库存消耗的影响程度;再将筛选出的主因子作为支持向量机的输入,并利用遗传算法对支持向量机参数进行寻优,避免人为选择参数的盲目性,从而有针对性地对机体不同备件进行预测。最后,通过实证分析,验证了该方法应用于备件库存消耗预测的有效性和优越性,预测精度高于传统的备件预测模型。     

基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法研究

高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先,根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定一个参考波段,使用平滑l_0范数算法重构每组的参考波段。其次,根据重构恢复的相邻组内的参考波段,建立了一个非参考波段预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,计算实际测量值与预测测量值的差值,使用SL0算法重构该差值得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代更新预测测量值,直到恢复该波段原始图像。仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果。     

黑体与恒星相结合的短波红外遥感器在轨辐射定标简析

为满足气象水文、天文观测等领域对短波红外遥感器高精度探测需求,近年来对短波红外探测定量化应用的需求越来越高。本文针对高轨面阵短波红外遥感器在轨各种因素引起的非均匀性变化情况,基于面源黑体定标结合恒星定标的在轨绝对辐射定标设计方案,结合某遥感器任务研制过程的具体实际,分析了定标精度主要影响因素及优化措施,包括星上定标方案优化、星上黑体温度控制优化、恒星提取算法优化等。通过实验室测试对在轨辐射定标方法进行了验证,并对在轨绝对辐射定标不确定度进行预估,评估结果表明定标不确定度能够满足应用要求。     

卫星遥感温室气体的大气观测技术进展

全球、区域及城市的碳浓度、碳源汇信息是应对气候变化、达成双碳目标、完善国际谈判、支持治理政策制定与执行的重要依据。国际认可的“自上而下” 方法将卫星观测作为基础的通量计算技术, 是验证温室气体排放清单的重要手段。系统介绍了温室气体的卫星探测载荷原理、类别和发展, 以及反演、估算CO2、CH4 和N2O 的浓度和排放通量的方法, 还有探测缺失和误差存在的影响因素等; 分析了对卫星探测温室气体能力提高的迫切需求, 浓度反演和排放量估算精度不足, 以及N2O、氟化物等其他温室气体遥感研究缺乏、地基遥感验证能力薄弱等问题; 最后总结了我国温室气体卫星遥感技术的发展趋势, 主要是面向主被动高时空分辨率卫星的研制应用、高精度多尺度排放量估算(特别针对城市、小区域和点源尺度)、氟化物遥感评估等主题, 以加强对碳排放的量化观测, 并增强对碳循环的理解, 提高感知和应对气候变化的能力。     

基于智能生态细胞的遥感信息提取方法

提出了一种基于智能生态细胞的遥感信息提取方法.该方法综合了作物的物候特征、光谱演化特征和空间相关性的反馈信息,融合了元胞自动机、模糊推理和BP神经网络智能计算思想.以2009年多时相Landsat7 ETM遥感影像作为数据源,进行了基于智能生态细胞的烤烟种植面积监测.监测结果表明,该方法可以有效提高遥感信息提取精度,具...