一种基于高光谱成像仪快速识别并提取甲烷点源的方法

摘要

本发明公开了一种基于高光谱成像仪快速识别并提取甲烷点源的方法，包括以下步骤：获取覆盖2230nm‑2330nm范围的高光谱数据并进行辐射定标，正射校正等预处理，计算地表反射率校正因子(albedo factor)来消除不同地表发射率给结果带来的影响；计算2230nm‑2330nm的n个波段的均值μ和协方差Cov，根据影像2230nm‑2330nm范围内波段的中心波长和半峰全宽(FWHM)，利用辐射传输模拟得到单位甲烷吸收光谱，利用匹配滤波法可以得到甲烷增强值图像；利用最大类间方差法(OSTU)将甲烷增强值图像分成背景和目标两部分，再利用连通域面积检测剔除掉一些孤立的点，最终得到甲烷排放点源的二值图像。

说明书

技术领域

本发明涉及大气技术领域，尤其涉及一种基于高光谱成像仪快速识别并提取甲烷点源的方法。

背景技术

甲烷(CH4)是仅次于二氧化碳(CO2)的人为增强温室效应的最重要贡献者。对全球变暖的贡献率约占四分之一，单个甲烷分子的温室效应是CO2的25 倍，近年来大气甲烷浓度加速上升再次引起了科学界的高度关注。相较于其他温室气体，甲烷减排具有成本低、响应快、效果明显等优势。因此，有效控制甲烷排放对于有效应对全球气候变化、实现温室气体净零排放具有重要作用。政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的报告中明确指出，甲烷等非二氧化碳温室气体的深度减排是将全球升温控制在1.5℃以下的必要条件。煤炭开采和油气行业(Oil and Gas)是全球人为甲烷排放的主要来源，国际能源署(IEA) 发布的《世界能源展望2019》指出，2018年全球煤矿甲烷泄漏量达4000万吨，全球油气行业的甲烷泄漏量为8000万吨。生态环保部门的监管和治理过程中，一个重要的前提就是得知甲烷排放点源的精确地理位置，目前在轨运行的免费公开的温室气体卫星空间分辨率无法满足该要求。

作为温室气体卫星的补充手段，高光谱成像仪在甲烷热点探测方面有着巨大的潜力，这些仪器覆盖甲烷的2300nm吸收带，空间分辨率可达30m，典型光谱分辨率为7-15nm。该光谱分辨率虽然不足以准确计算出甲烷的柱丰度，但是可以大概绘制出甲烷的增强图，这对于点源的精准定位帮助非常大。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有免费公开的温室气体卫星空间分辨率无法满足精准定位甲烷点源的缺陷，提出了一种基于高光谱成像仪快速识别并提取甲烷点源的算法。

本发明的技术方案：一种基于高光谱成像仪快速识别并提取甲烷点源的方法，包括如下步骤：

(1)获取覆盖一定范围的高光谱数据，并进行辐射定标和正射校正，然后利用云掩膜将有云的地方设为空值，将条带位置设为空值，作为预处理影像，然后计算地表反射率校正因子，对预处理影像进行修正，作为待处理影像；

(2)根据(1)中处理后的影像，计算一定范围的n个波段背景辐射的均值μ和协方差Cov，根据影像一定范围内波段的中心波长和半峰全宽FWHM，利用辐射传输模拟得到单位甲烷吸收光谱，利用匹配滤波法可以得到甲烷增强值图像；

(3)对于(2)中得到的甲烷增强值图像，利用最大类间方差法将原图像分成背景和目标两部分，再利用连通域面积检测剔除掉一些离散的点，最终得到甲烷排放点源的二值图像，1代表有甲烷排放，0代表无甲烷排放。

进一步的，步骤(1)中高光谱数据包括EO-1的Hyperion、PRISMA和GF-5 的AHSI，获取的是2230nm-2330nm的高光谱数据。

进一步的，步骤(1)中生成预处理影像的具体方法为；

根据卫星数据的头文件或者元数据中提供的相关系数，包括比例因子ScaleFactor和零偏置Offset，将传感器记录的DN值转换为绝对辐射亮度，再根据DEM数据对影像进行正射校正以获得精确的定位，再根据卫星数据提供的云掩膜将有云的地方设为空值，将条带位置设为空值，作为预处理影像。

进一步的，步骤(1)中步骤(1)中根据2100nm-2400nm各波段的辐射亮度计算地表反射率校正因子，地表反射率校正因子的具体计算公式为；

x为分析下的光谱，μ为n个波段的背景辐射均值。

进一步的，步骤(2)中生成甲烷增强值图像的具体方法为；

卫星接收到的辐射亮度会随甲烷柱浓度的增高而降低，故可以根据辐射亮度的变化值和单位甲烷吸收的辐射信号计算得到甲烷增强值ΔCH4，ΔCH4可以表示为：

x为分析下的光谱，μ和Cov分别为n个波段的背景辐射均值和协方差，k 为使用辐射传输模拟计算的单位甲烷吸收光谱。

进一步的，获取k的具体方法为：首先利用HITRAN分子吸收库模拟得到 0.1cm

式中γ为2倍的FWHM；最后将k_pre与对应位置的光谱响应函数卷积获得适应于当前卫星的单位甲烷吸收光谱k。

本发明具有以下优点：

(1)相较于目前可用的温室气体卫星，高光谱卫星的分辨率可以达到30m，可以满足点源精准定位的要求。

(2)相较于温室气体卫星数据的甲烷柱浓度反演算法，本文提出的算法原理简单，极大地减少了计算量，可以满足大范围快速排查甲烷点源的要求。

(3)不需要人工参与判读，可以直接获得排放或非排放的二值图像。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明的总流程图；

图2是本发明步骤(2)获得的甲烷增强值图像；

图3是本发明步骤(3)获得的排放或非排放的二值图像；

图4是本发明探测到的甲烷点源与卫星影像的匹配。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

如图1所示，一种基于高光谱成像仪快速识别并提取甲烷点源的算法，包括以下步骤：

(1)获取覆盖2230nm-2330nm范围的高光谱数据(包括但不限于EO-1的 Hyperion、PRISMA和GF-5的AHSI)，并进行辐射定标，正射校正，利用云掩膜将有云的地方设为空值，将条带位置设为空值，以此作为预处理影像，然后根据2100nm-2400nm各波段的辐射亮度，计算地表反射率校正因子，对原始图像进行修正，作为待处理影像。

(2)根据(1)中处理后的影像，计算2230nm-2330nm的n个波段背景辐射的均值μ和协方差Cov，根据影像2230nm-2330nm范围内波段的中心波长和半峰全宽(FWHM)，利用辐射传输模拟得到单位甲烷吸收光谱，利用匹配滤波法可以得到甲烷增强值图像。

(3)对于(2)中得到的甲烷增强值图像，利用最大类间方差法(OSTU) 将原图像分成背景和目标两部分，再利用连通域面积检测剔除掉一些离散的点，最终得到甲烷排放点源的二值图像，1代表有甲烷排放，0代表无甲烷排放。

进一步的，步骤(1)中生成预处理影像的具体方法为：

根据卫星数据的头文件或者元数据中提供的相关系数(通常为比例因子ScaleFactor和零偏置Offset)，将传感器记录的DN值转换为绝对辐射亮度，再根据DEM数据对影像进行正射校正以获得精确的定位。再根据卫星数据提供的云掩膜将有云的地方设为空值，将条带位置设为空值，作为预处理影像。

步骤(1)中根据2100nm-2400nm各波段的辐射亮度计算地表反射率校正因子，地表反射率校正因子的具体计算公式为；

x为分析下的光谱，μ为n个波段的背景辐射均值。

进一步的，步骤(2)中生成甲烷增强值图像的具体方法为：

卫星接收到的辐射亮度会随甲烷柱浓度的增高而降低，故可以根据辐射亮度的变化值和单位甲烷吸收的辐射信号计算得到甲烷增强值(浓度的变化量) ΔCH4，ΔCH4可以表示为：

x为分析下的光谱，μ和Cov分别为n个波段的背景辐射均值和协方差，k 为使用辐射传输模拟计算的单位甲烷吸收光谱，获取k的具体方法为：首先利用HITRAN分子吸收库模拟得到0.1cm

进一步的，步骤(3)中生成甲烷排放点源的二值图像的具体方法为：

先将步骤(2)生成的甲烷增强值图像转为灰度图像，再利用最大类间方差法(OSTU)将图像分成背景和目标两部分，根据先验知识可知，存在甲烷点源排放的位置通常表现为中心位置浓度高，随着离中心距离的加大浓度逐渐减小，故得到的甲烷增强值图像中一些孤立的点可能是由于数据本身的问题导致的，这类点不是待提取的点源。进而使用连通域面积检测方法，设置一个合适的面积阈值，将孤立的点剔除掉，获得最终的甲烷排放点源的二值图像。

图4是本发明探测到的甲烷点源与卫星影像的匹配，根据卫星图像判断出这里大概率是个煤矿，根据常识，煤矿大概率是甲烷点源，由此可以说明利用本发明方法进行探测的结果比较可信，利用本发明方法可以有效的探测到甲烷排放源。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。