本发明专利技术提供一种基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，首先使用高光谱相机和便捷式温室气体分析仪等辅助地基设备进行数据采集，针对地基高光谱影像，进行辐射定标、信号去噪和背景去噪等预处理后生成地基高光谱影像数据集；然后，对两种甲烷排放检测方法进行算法实现，得到甲烷浓度量化结果和甲烷增强图；将校正优化的甲烷增强图像进行像素阈值选取，实现等级量化，最终实现场景应用。本发明专利技术针对甲烷排放源存在非连续、非组织性的典型特性，克服了传统点式仪器信噪比低、现有甲烷监测卫星数据空间覆盖度和时空分辨率不足，小型甲烷排放源无法直接基于卫星数据进行甲烷羽流检测的问题。
1、利用遥感手段精准评估和厘清煤矿行业的甲烷排放特征，对于控制和利用煤炭活动产生的甲烷排放。掌握甲烷排放情况的第一步是识别甲烷排放源。甲烷排放主要呈现两种形式，即极端点源排放事件与重点区域面源排放。卫星遥感是进行大范围、高重访观测的最佳手段，随着对极端排放事件监测任务的需求增长，甲烷异常排放遥感监测逐步发展，更多的卫星开始专注重点区域的点源探测，基于卫星高光谱数据反演的甲烷异常探测技术愈加成熟。当前在我国，以sentinel-5p/tropomi、ghgsat-d/waf-p、gf-5/ahsi为代表的遥感卫星已成功应用于区域和点源尺度的煤炭行业甲烷排放检测与量化研究，未来点源型卫星和区域型卫星相结合是利用卫星监测甲烷的技术发展趋势。
2、然而，极端点源排放检测对于点源卫星数据的时效性和空间分辨率的要求极为严格，有限的时空分辨率是造成反演结果及精度不确定性的一个重要原因；缺乏精准识别和定位该类排放源的能力是造成由此得到的排放清单的准确性较低的一个关键原因，如何减小此方法的不确定性还需要进一步研究与探索。此外，当前针对地表类型复杂且甲烷排放较高情况类似的地区相关研究较少，被认为是甲烷异常探测的难点区域，而我国煤矿富集区通常地表类型非常复杂，标准的匹配滤波法已无法适用，这一技术对我国主要煤矿引起的甲烷排放进行探测的误差和不确定性很大。因此，地基监测手段在对非连续、非组织性的甲烷排放监测与评估中，承担着不可替代的角色。
r/>技术实现思路
1、地基监测手段在对非连续、非组织性的甲烷排放监测与评估中，承担着不可替代的角色。为弥补已有卫星数据覆盖度和时空分辨率不足的问题，以及甲烷异常探测方法对地表类型复杂区域的适配局限性，本专利技术提出了两种基于地基高光谱遥感的人为源甲烷排放检测优化算法(即sumghi甲烷检测算法和mlsie甲烷检测算法)，可以作为检验和改进当前甲烷排放检测技术的重要手段，旨在为我国开展大范围、快速的人为源甲烷排放量监测核查工作提供一定的技术和数据参考。
2、地基监测手段在对非连续、非组织性的甲烷排放监测与评估中，承担着不可替代的角色。为弥补已有卫星数据覆盖度和时空分辨率不足的问题，以及甲烷异常探测方法对地表类型复杂区域的适配局限性，本专利技术提出了两种基于地基高光谱遥感的人为源甲烷排放检测优化算法(即sumghi甲烷检测算法和mlsie甲烷检测算法)，可以作为检验和改进当前甲烷排放检测技术的重要手段，旨在为我国开展大范围、快速的人为源甲烷排放量监测核查工作提供一定的技术和数据参考。
3、本专利技术针对甲烷排放源存在非连续、非组织性的典型特性，克服了传统点式仪器信噪比低、现有甲烷监测卫星数据空间覆盖度和时空分辨率不足，小型甲烷排放源无法直接基于卫星数据进行甲烷羽流检测的问题，提供了一套利用地基遥感观测手段的适用于地势复杂煤矿和煤火区等人为源的新型甲烷排放检测方法。
4、为实现上述目的，基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，包括以下步骤：地基甲烷数据集构建，sumghi甲烷检测和mlsie甲烷检测；
5、具体的技术方案为：
6、s1、前期地基甲烷数据集获取和构建
7、首先，地基数据集获取涉及的仪器包括：短波红外高光谱相机、便捷式温室气体分析仪、涡动相关通量塔、gps接收机和其他地基辅助设备；地基观测地点主要涉及煤矿、煤火区等煤炭排放源，垃圾中转站、加油站、化肥厂、农田桔梗、自然湿地等强排放源，以及城市大气、山区等背景对照区域；最后，地基高光谱相机完成光谱采集后，影像预处理过程，包括辐射定标、信号去噪和背景去噪3个核心步骤。
8、步骤1：辐射定标
9、该步骤将地基影像数据记录的原始dn值进行系统辐射校正，得到辐射亮度值或视反射率；
10、步骤2：信号去噪
11、使用正/反pca变换或mnf最小噪声分离技术，去除残余噪声；使用滤波算法对光谱曲线进行平滑去噪处理，突出地物波谱特征。
12、步骤3：背景去噪
13、如果随机变量x的密度函数为：
14、
15、则称x是服从参数为μ和σ2的正态分布的随机变量，记为x～n(μ，σ2)。
16、对整幅影像进行x～n(μ，σ2)正态拟合训练，求得μ0；移去背景均值，得到差值数组xi，构建地基高光谱影像数据集。
17、其中，
18、进一步的，步骤1：辐射定标，具体方法为：
19、原始dn值转换为辐射亮度的公式如下：
20、lλ＝gain*dn+offset
21、式中，lλ为传感器等载荷通道入瞳处等效辐射亮度，标准单位为w/(m2·sr·μm)，gain和offset分别为定标系数增益偏移量，标准单位为w/(m2·sr·μm)。
22、辐射亮度转换为视反射率ρλ的公式如下：
23、
24、式中，lλ同上，d为日地距离，是天体单位，esunλ为太阳辐照度，θ为太阳高度角，与太阳天项角互余，若已知太阳天项角，此处sinθ可换成cosθ。
25、进一步的，步骤2：信号去噪中，滤波算法为：
26、9点加权移动平均方法：
27、公式如下：
28、ri＝0.04ri-4+0.08ri-3+0.12ri-2+0.16ri-1+0.20ri+0.16ri+1+0.12ri+2+0.08ri+3+0.04ri+4
29、其中，ri是指第i波段的原始光谱反射率/辐亮度值。
30、或者，集合经验模态分解法(eemd)：
31、eemd算法是将高斯白噪声序列加入原始信号，对信号进行多次emd处理得到各阶本征模态函数(imf)的平均值作为最后的结果。
32、eemd算法原始的数据序列x(t)由imf分量加一个均值或趋势项表示：
33、
34、其中，ci为分解出的n个imf分量，分别包含了信号从高频到低频的不同频率段成分。rn(t)分量实质上是原信号的趋势分量，表征原信号的总体特征。
35、s2、基于地基高光谱影像光谱解混模型(sumghi)的甲烷检测
36、s2.1、对待检测影像数据进行甲烷-人为排放源光谱比值导数光谱解混；
37、s2.2、根据甲烷波谱比值导数曲线确定特征波段范围，计算光谱吸收特征参数；
38、s2.3、将甲烷浓度实测数据与上述特征参数进行相关性分析，筛选出相关性高的波段范围；
39、s2.4、将各波段内光谱吸收特征参数分别进行相关性分析，确定拟合函数的自变量；
40、s2.5、通过多元拟合回归求解光谱解混模型的系数，代入相应数据最终计算出甲烷浓度量化估计值。
41、进一步的，s2.1中，比值导数光谱解混算法建立如下模型：<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，包括以下步骤：地基甲烷数据集构建，SUMGHI甲烷检测和MLSIE甲烷检测；具体的：
2.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S1中影像预处理过程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，步骤1：辐射定标，具体方法为：
4.根据权利要求2所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，步骤2的信号去噪中，滤波算法为：
5.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S2.1中，比值导数光谱解混算法建立如下模型：
6.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S2.2中，从高光谱甲烷波谱比值导数曲线中提取光谱吸收特征参数，包括波谷v、波深D、肩宽ω、面积A、斜率k和光谱吸收性指数SAI：
7.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S2.5所述方案中，对地基甲烷排放解混模型进行模型检验，计算均方根误差RMSE和拟合度指标Rnew，公式如下：
8.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S3.1中，选取1653.7nm附近波段附近的光谱点作为预选取范围。
9.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S3.1中，确定待检测影像甲烷吸收波长高的光谱段，即内部点(甲烷间隔)和吸收波长低的光谱段，即外部点的波数范围；选取的内部点波数范围为(5950～6050)cm-1，外部点(透明间隔)的波数范围为(6050～6014)cm-1以及(5991～5950)cm-1。
10.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，S3.2中，修正的最小二乘法图像增强算法，核心内容为外部点和内部点L2-范数即残差平方和的比值运算；
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【技术特征摘要】
1.基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，包括以下步骤：地基甲烷数据集构建，sumghi甲烷检测和mlsie甲烷检测；具体的：
2.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，s1中影像预处理过程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，步骤1：辐射定标，具体方法为：
4.根据权利要求2所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，步骤2的信号去噪中，滤波算法为：
5.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，s2.1中，比值导数光谱解混算法建立如下模型：
6.根据权利要求1所述的基于地基高光谱成像的甲烷排放遥感检测方法，其特征在于，s2.2中，从高光谱甲烷波谱比值导数曲线中提取光谱吸收特征参数，包括波谷v、波深d、肩宽ω、面积a、斜率k和光谱吸收性指数sai：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦凯，刘艳秋，贾新勇，仲晓星，魏军，曹飞，科恩杰森，包兴东，孙华海，闫军，时天柱，李赵洋，胡志敏，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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