一种移动背景下的污染气体遥感探测算法

作为一种有效的大气污染气体遥感探测识别手段,傅里叶变换红外光谱仪已经得到越来越广泛的应用。当污染气体与背景存在温差时,红外光谱就能反映出污染气体的吸收或发射特征。利用布鲁克公司的OPAG 22型光谱仪采样得到2048点的干涉图,当采用合适的信号处理算法时,可以在不需要预先测量背景的前提下直接分析干涉图得到污染气体的特征信号。本文介绍的快速背景扣除算法在污染气体的特征峰是单峰、多峰等情况下都能快速有效地扣除掉低频背景信号,检出目标特征。这一方法为快速移动背景下的污染气体探测识别研究提供了一个快速简便的方法。     

被动傅里叶变换红外光谱仪遥感污染云团

在定量遥感污染云团光谱的模型下，对被动傅里叶交换红外光谱仪（FTIS）遥测目标气体和背景光谱做定量分析，讨论了试验场地大气条件、目标气体柱数密度和目标气体等效辐射温度对定量分析结果的影响。     

基于干涉图分析的大气污染气体探测

为使被动傅里叶变换红外光谱仪能在移动状态下进行大气污染气体的探测,研究了一种对干涉图进行滤波的信号处理算法.该算法通过选择合适的传统滤波器除去干涉图上多余的信息而保留与目标探测气体的特征峰有关的信息,达到识别的效果.结果表明利用该算法对干涉图进行处理可有效地识别污染气体.由于该算法不需要获得背景光谱,从而实现被动傅里叶变换红外光谱仪在移动状态下进行污染气体的探测.     

差分偏振FTIR光谱法探测水面溢油污染的模型分析

海上溢油污染严重危害着海洋生态环境,为了能够及时了解某一水域的溢油污染程度以及溢油的种类,提出了差分偏振傅里叶变换红外(FTIR)光谱法遥感水面溢油.通过获取分析目标在水平和垂直两个偏振方向的偏振强度差谱,对水面油膜实现了直接探测,并且通过分析差分偏振FTIR光谱中的光谱特征,可以识别水面溢油的种类,弥补了传统热红外遥...     

广州亚运会期间多组分污染气体的抽取式FTIR监测

利用抽取式傅里叶变换红外光谱(FTIR)测量系统于2010广州亚运会期间对广州白云机场地区大气中的多种污染气体进行了连续监测.介绍了系统组成和光谱定量分析方法,并对浓度结果进行了分析.结果显示,一氧化碳和臭氧小时均值浓度具有日周期变化,虽然在监测期间出现了几个极值,但是仍然达到国家二级标准.乙烯和乙炔小时均值浓度具有同...     

北京奥运期间石化工业区多组分污染气体的开放光程FTIR监测

利用自行研制的开放光程傅里叶变换红外光谱（FTIR）测量系统于2008奥运期间对北京燕山地区大气中的HCHO,CH4,CH3OH,C2H6,C2H4,C2H2和CH3COCH3气体进行了连续监测,介绍了系统的组成及光谱数据处理方法,并对浓度测量结果进行了分析。研究结果显示,7月20日限行措施实施后,除C2H4外,其他气体日平均浓度均有明显下降,平均幅度约29%,奥运期间平均降幅达34%,受局部气象条件引起的本底浓度暂时性波动影响,监测指标物中,C2H4平均浓度分别增加6.09%和19.66%,但其日变化幅度明显下降,表明北京市奥运期间的控制减排措施有效。     

大气环境污染气体的光谱遥感监测技术

光谱遥感监测是大气环境污染监测领域的一项高新技术,具有其它方法不可比拟的优点,如灵敏度高、分辨率高、多组份、实时、快速监测等。本文介绍了主要几种光谱遥感监测技术：傅氏变换红外光谱（ＦＴＩＲ）技术,差分光学吸收光谱（ＤＯＡＳ）技术,激光长程吸收技术以及差分吸收激光雷达技术（ＤＩＡＬ）。讨论了它们的测量方法、应用范围、各自的优缺点以目前的发展状态。     

反射式FTIR监测温室气体浓度及其变化规律

工业革命以来,温室效应引起的全球气候变迁问题越来越受到人们的关注。人类活动相关的主要温室气体是CO2,CH4,N2O和CO,对其浓度进行连续测量,获取浓度随时间的变化规律对大气环境科学具有重要意义。使用多次反射池FTIR系统在浙江地区对这四种气体进行了监测,通过对测量的气体吸收光谱进行光谱定量分析,获取了待测组分的浓度信息,并对其变化规律进行了分析。同时对仪器的性能进行了检测,结果表明,多次反射池FTIR是进行环境气体监测的一种快速有效直接的监测手段。     

无背景遥感FT-IR干涉图特征信息提取方法

为改进环境监测方法,结合遥感辐射传输模型,介绍了被动遥感傅里叶变换红外干涉图特征信息提取方法。该算法可直接对污染气体的遥感傅里叶变换红外干涉图进行处理,并利用数字带通滤波器压缩背景红外辐射及其他干扰物质。实现了目标特征信息的有效提取,无需对原始干涉图做傅里叶变换即可获得光谱,特别是无需使用背景光谱获得差谱或者比谱,克服了必须测量干净背景谱的限制。实验结果表明,经过特征信息提取的干涉图可用于模式识别和定量分析,效果良好。     

气体遥感红外光谱数据的识别分类

本文提出了一种基于模拟的线性分类技术。文中详细叙述了该方法的原理与实现。并通过实例说明，本方法应用于气体遥感红外光谱数据的分类与识别是行之有效的。     

城区红外遥感云层检测技术

针对复杂地物背景下的城区红外遥感图像的云层干扰问题,提出了一种基于图像特征提取、区域投票表决和阈值分割的云层检测方法。对图像进行去噪和归一化拉伸处理,再进行多特征提取,并通过提取的特征向量对图像进行分区域云层投票表决,最后根据表决结果和分形特征度量矩阵进行阈值计算和阈值分割,并通过形态学处理得到精确的云层区域。统计检测结果显示算法对不同时刻的数据检测准确率在91%以上,证明了算法的适用性和有效性,为红外遥感图像的信息处理提供了有效的技术支持。     

一种新的高光谱图像分类方法

基于像元波谱曲线特征提取进而利用所提取的特征进行分类是高光谱图像分类的重要研究内容。提出了一种基于傅里叶变换幅度谱的高光谱遥感图像分类新方法,也就是利用像元渡谱曲线傅里叶变换幅度谱最值单一特征实现对地物的分类识别。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准

针对存在平移、旋转和尺度关系的多传感器、多谱段遥感图像配准问题,提出了一种基于边缘特征提取和伪对数极坐标傅里叶变换（EPLPFFT）的频域配准技术。采用边缘检测等图像预处理技术。提取了图像的大部分共有显著特征,有效消除了图像间的灰度差异;利用伪对数极坐标离散傅里叶变换（DFT）,改善了对数极坐标DFT的计算精度,从而可以通过对数极坐标频域配准技术配准经边缘提取后的特征图像。遥感图像的配准实验证实了这一方法的稳健性和配准精度。     

FTIR遥测北京城区大气中的CO和CO2浓度

傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术已经成为研究微量大气组分的有效方法.使用自行组建的开放光程傅里叶变换红外光谱系统于2005年夏季和2006年冬季对北京城区的CO和CO2浓度进行了连续观测,并对测量结果进行了分析.研究结果表明,这两种气体在冬季的浓度值均明显高于夏季浓度值,并且具有类似的变化趋势,基本趋势表现为白天低、夜间高.两次测量的结果表明,这两种气体具有较好的相关性,相关系数分别为0.896和0.856.     

遥感图像星上背景扣除和灰度拉伸方案与实验

在遥感相机的实际应用中,卫星下传的图像灰度分布往往不佳,针对该问题展开了相关研究。分析了影响卫星下传图像灰度分布的因素,并以遥感相机成像电子学系统的系统参数为基础,给出了3种可行的星上图像背景扣除和灰度拉伸方案;推导了3种方案下获取图像的灰阶丰富程度公式,并确定了最优方案,即采用模拟和数字混合拉伸的办法,对初始量化位数的图像数据进行处理,然后舍掉后若干位,以数传规定位数下传。在实验室条件下,以实际的遥感相机成像系统为依托进行了实验。实验结果表明:文中提出的3种方案均能够实现遥感相机图像的星上背景扣除和灰度拉伸功能;但方案(三)得到的灰阶数量最多,成像效果最好,适合且能够应用于航天遥感相机当中。     

OP-FTIR遥测北京地区大气中CH4浓度

用开放式傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)遥测了2005年北京地区秋季和冬季空气中CH4的浓度变化,两周实验数据的分析得出了CH4浓度的日变化趋势,并分析了CH4浓度的周末效应.CH4浓度变化主要受湍流和光化学反应的影响.CH4浓度变化和气象参数,如风速、风向、温度、相对湿度的相关性分析表明风向和风速能影响CH4浓度.讨论了秋季和冬季CH4源的不同,分析表明源和风向是影响北京大气CH4含量的重要因素.     

有云层干扰的光学遥感图像舰船检测算法

针对海面光学卫星遥感图像舰船检测中云层干扰所产生高虚警率的情况,提出一种基于串并联混合多维特征融合判决的舰船目标检测算法。首先,利用高斯灰度阈值分割目标与海面云层背景,并对分割后的二值图像进行区域标记;然后,利用感兴趣区域的几何形态和边缘能量两类特征,包括中心偏移度、长宽比、面积变化比、曲折度和填充度,构建了串并联混合多维特征融合判决方法;最后,通过对感兴趣区域进行综合鉴别,有效剔除了云层干扰导致的虚警,解决了含云层背景检测结果虚警率高的问题。对多幅SPOT4光学遥感卫星图像的实验结果表明算法的有效性。     

化学蒸汽红外光谱的遥感与识别

分析了傅里叶变换红外光谱仪（ＦＴＩＳ）遥感的目标气体和几种干扰物的红外光谱特征，给出红外光谱的模式识别方法用于远距离有毒气体环境的监测。用选定的标准样本进行训练，得到稳定的权值和阈值。该方法适合于对局部环境内有毒、有害气体成份的远距离实时监测。具有较高的识别率。应用的结果表明：该方法对特定成份的局部环境监测是十分有效的。     

机动车尾气遥测技术和应用研究

机动车尾气已经成为很多大中城市的主要气体污染源之一,利用基于光谱学的遥测技术可以在不影响车辆正常行驶的条件下快速检测出尾气超标车辆.自行研制的尾气遥测系统结合了可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)和差分吸收光谱(DOAS)技术,实现了对尾气中CO、CO2、HC、NO和烟尘等污染物的实时测量,并同时识别牌照和采集车辆行驶信息.