一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法

摘要

本发明公开了一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法，该方法包括步骤：S1.利用高光谱卫星遥感监测的气态污染物浓度，结合历史数据，实现大气污染异常区域的提取；S2.结合大气污染异常区域的路网数据，设计并开展车载走航观测；S3.提取走航路线的污染物浓度，计算其排放量，实现浓度场重构；S4.利用高分辨率卫星数据，识别大气污染企业。本发明的方法针对大气污染异常区域能够快速、方便的实现大气污染企业的识别，为生态环境执法、污染物溯源提供了数据源。

权利要求

1.一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法，其特征在于，该方法包括步骤：

S1.利用高光谱卫星遥感监测的气态污染物浓度空间分布，通过与往年的卫星观测历史数据比较，发现气态污染物浓度值异常升高像元，实现大气污染异常区域的提取；

S1.1利用高光谱卫星在紫外可见波段的观测数据，提取重点关注城市或区域的二氧化氮、二氧化硫气态污染物浓度的空间分布状况；

S1.2收集高光谱卫星的二氧化氮、二氧化硫气态污染物浓度的历史数据，统计分析重点关注城市或区域气态污染物的年均、月均分布及其直方图，根据气态污染物的理化特性，及其设定每月的气态污染物浓度超标阈值；

S1.3根据S1.2所述的气态污染物浓度超标阈值，提取气态污染物浓度超标像元，计算超标像元气态污染物浓度与该像元历史月均值的比值，剔除历史数据较高的像元；计算超标像元气态污染物浓度与周围3*3范围像元平均值的比值，选取超出背景像元的超标像元作为大气污染异常区域；

S2.结合大气污染异常区域的路网数据，根据气态污染物的车载观测平台特点，设计走航观测路线，并且开展车载走航观测；

S2.1结合大气污染异常区域的路网数据，避开城市主干道及扬尘较重的乡村大陆，远离电厂大型污染源，根据气态污染物的车载观测平台特点，采用闭合路径和下风口监测相结合的方法，设计走航观测路线；

S2.2车载观测平台包括紫外成像DOAS、车载DOAS、车载FTIR系统以及GPS系统和气象仪器车载观测仪器，能够对气态污染物浓度、垂直分布及观测位置、车速、风速、风向数据进行采集；

S2.3根据走航观测路线，选择晴朗无云、无降水、风力在四级以下的时段，开展车载走航观测，收集走航路线的气态污染物观测数据和气象数据，同时释放探空气球获得气象要素的垂直分布情况，并利用车载GPS采集位置信息；

S3.计算走航路线的气态污染物浓度，然后结合车速和风速风向估算污染物的排放通量，实现浓度场重构，确定气态污染物的排放源区；

S3.1利用走航观测到的紫外、可见和近红外波段的高光谱观测数据，采用差分吸收光谱、最优化估计方法计算二氧化氮、二氧化硫、VOCs气态污染物的柱浓度及其垂直分布；

S3.2基于变分精细插值技术，对车载移动平台获取的观测路径上的气态污染物垂直柱浓度数据与近地面浓度数据进行数据网格化同化，考虑风场和大气污染物扩散函数，重构区域气态污染物浓度水平分布，确定气态污染物的排放源区；

S4.利用高分二号高分辨率卫星的多光谱观测数据，在排放源区内，根据大气污染企业的解译特征，去除农田、水体、居民区域，识别大气污染企业；

S4.1在气态污染物的排放源区，利用高分二号高分辨率卫星的多光谱数据，计算NDVI指数，设定阈值，自动去除农田、水体区域；

S4.2根据大气污染企业的在几何、纹理、光谱方面的解译特征，在排放源区识别大气污染企业，勾画企业区域，并初步判定企业类型。

说明书

一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法

技术领域

[0001] 本发明涉及大气遥感技术领域，尤其涉及一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法。

背景技术

[0002] 我国大气污染程度越发严重，分析认为，目前我国大气污染的主要来自于工业端排放，从我国大气污染排放量来看，2000‑2011年，中国工业废气排放量年均增速为
19.06％，由2000年的138145亿标立方米增长至2011年的674509亿标立方米，11年间增长了
2.39倍。

[0003] 而由于我国环境治理中，仅水污染与固体废弃物治理的市场化程度较高，其余如大气污染治理由于易受天气影响并且会在不同地域间转移，因此一直以来，对大气污染治
理的积极性较低，这部分市场也较为薄弱，但随着华北地区出现的大量雾霾天气，这一现象
引发了社会对大气污染的关注。

[0004] 目前，环保部门监管企业的废气排放现象，只是通过实地检查的方法来发现污染企业，对中小型大气污染企业的偷排现象不能有效遏制，大气污染得不到根本的整治，为了
从根源上改善大气环境，现提供一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于提供一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法，通过利用卫星遥感和车载观测系统结合，对于分布较散的中小大气污染企业能够实现精准
识别，可为重点区域的大气污染企业环境监管提供重要科技支撑，有效服务于大气污染重
点区域精准治污和空气质量的改善。

[0006] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法，该方法包括步骤：

[0007] S1.利用高光谱卫星遥感监测的气态污染物浓度空间分布，通过与往年的卫星观测历史数据比较，发现气态污染物浓度值异常升高像元，实现大气污染异常区域的提取；

[0008] S1.1利用高光谱卫星在紫外可见波段的观测数据，提取重点关注城市或区域的二氧化氮、二氧化硫气态污染物浓度的空间分布状况；

[0009] S1.2收集高光谱卫星的二氧化氮、二氧化硫气态污染物浓度的历史数据，统计分析重点关注城市或区域气态污染物的年均、月均分布及其直方图，根据气态污染物的理化
特性，及其设定每月的气态污染物浓度超标阈值；

[0010] S1.3根据S1.2所述的气态污染物浓度超标阈值，提取气态污染物浓度超标像元，计算超标像元气态污染物浓度与该像元历史月均值的比值，剔除历史数据较高的像元；计
算超标像元气态污染物浓度与周围3*3范围像元平均值的比值，选取超出背景像元的超标
像元作为大气污染异常区域；

[0011] S2.结合大气污染异常区域的路网数据，根据气态污染物的车载观测平台特点，设计走航观测路线，并且开展车载走航观测；

[0012] S2.1结合大气污染异常区域的路网数据，避开城市主干道及扬尘较重的乡村大陆，远离电厂大型污染源，根据气态污染物的车载观测平台特点，采用闭合路径和下风口监
测相结合的方法，设计走航观测路线；

[0013] S2.2车载观测平台包括紫外成像DOAS、车载DOAS、车载FTIR系统以及GPS系统和气象仪器车载观测仪器，能够对气态污染物浓度、垂直分布及观测位置、车速、风速、风向数据
进行采集；

[0014] S2.3根据走航观测路线，选择晴朗无云、无降水、风力在四级以下的时段，开展车载走航观测，收集走航路线的气态污染物观测数据和气象数据，同时释放探空气球获得气
象要素的垂直分布情况，并利用车载GPS采集位置信息；

[0015] S3.计算走航路线的气态污染物浓度，然后结合车速和风速风向估算污染物的排放通量，实现浓度场重构，确定气态污染物的排放源区；

[0016] S3.1利用走航观测到的紫外、可见和近红外波段的高光谱观测数据，采用差分吸收光谱、最优化估计方法计算二氧化氮、二氧化硫、VOCs气态污染物的柱浓度及其垂直分
布；

[0017] S3.2基于变分精细插值技术，对车载移动平台获取的观测路径上的气态污染物垂直柱浓度数据与近地面浓度数据进行数据网格化同化，考虑风场和大气污染物扩散函数，
重构区域气态污染物浓度水平分布，确定气态污染物的排放源区；

[0018] S4.利用高分二号高分辨率卫星的多光谱观测数据，在排放源区内，根据大气污染企业的解译特征，去除农田、水体、居民区域，识别大气污染企业；

[0019] S4.1在气态污染物的排放源区，利用高分二号高分辨率卫星的多光谱数据，计算NDVI指数，设定阈值，自动去除农田、水体区域；

[0020] S4.2根据大气污染企业的在几何、纹理、光谱方面的解译特征，在排放源区识别大气污染企业，勾画企业区域，并初步判定企业类型。

[0021] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：

[0022] 1、该一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法，利用卫星遥感和车载观测系统结合，对于分布较散的中小大气污染企业能够实现精准识别，方便对重点区域
的大气污染的企业进行环境监管，有效服务于大气污染重点区域的精准治污和空气质量的
改善。

附图说明

[0023] 图1为本发明一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法流程图。

具体实施方式

[0024] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚；完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本发明保护的范围。

[0025] 请参阅图1，本发明提供一种技术方案：本发明提供了一种结合卫星遥感与车载观测的大气污染企业识别方法，该方法包括步骤：

[0026] S1.利用高光谱卫星遥感监测的气态污染物浓度空间分布，通过与往年的卫星观测历史数据比较，发现气态污染物浓度值异常升高像元，实现大气污染异常区域的提取；

[0027] S2.结合大气污染异常区域的路网数据，根据气态污染物的车载观测平台特点，设计走航观测路线，在气象条件适宜时开展车载走航观测；

[0028] S3.计算走航路线的气态污染物浓度，然后结合车速和风速风向估算污染物的排放通量，实现浓度场重构，确定气态污染物的排放源区；

[0029] S4.利用高分二号高分辨率卫星的多光谱观测数据，在排放源区内，根据大气污染企业的解译特征，去除农田、水体、居民区区域，识别大气污染企业。

[0030] 其中，步骤S1进一步包括：

[0031] S1.1利用高光谱卫星在紫外可见波段的观测数据，提取重点关注城市或区域的二氧化氮、二氧化硫气态污染物浓度的空间分布状况；

[0032] S1.2收集高光谱卫星的二氧化氮、二氧化硫气态污染物浓度的历史数据，统计分析重点关注城市或区域气态污染物的年均、月均分布及其直方图，根据气态污染物的理化
特性及其，设定每月的气态污染物浓度超标阈值；

[0033] S1.3根据S1.2所述的气态污染物浓度超标阈值，提取气态污染物浓度超标像元，计算超标像元气态污染物浓度与该像元历史月均值的比值，剔除历史数据较高的像元；计
算超标像元气态污染物浓度与周围3*3范围像元平均值的比值，选取超出背景像元的超标
像元作为大气污染异常区域。

[0034] 其中，步骤S2进一步包括：

[0035] S2.1结合大气污染异常区域的路网数据，避开城市主干道及扬尘较重的乡村大陆，远离电厂大型污染源，根据气态污染物的车载观测平台特点，采用闭合路径和下风口监
测相结合的方法，设计走航观测路线；

[0036] S2.2车载观测平台包括紫外成像DOAS、车载DOAS、车载FTIR系统以及GPS系统和气象仪器车载观测仪器，能够对气态污染物浓度、垂直分布及观测位置、车速、风速、风向数据
进行采集。

[0037] S2.3根据走航观测路线，选择晴朗无云、无降水、风力在四级以下的时段，开展车载走航观测，收集走航路线的气态污染物观测数据和气象数据，同时释放探空气球获得气
象要素的垂直分布情况，并利用车载GPS采集位置信息。

[0038] 其中，步骤S3进一步包括：

[0039] S3.1利用走航观测到的紫外、可见和近红外波段的高光谱观测数据，采用差分吸收光谱、最优化估计方法计算二氧化氮、二氧化硫、VOCs气态污染物的柱浓度及其垂直分
布；

[0040] S3.2基于变分精细插值技术，对车载移动平台获取的观测路径上的气态污染物垂直柱浓度数据与近地面浓度数据进行数据网格化同化，考虑风场和大气污染物扩散函数，
重构区域气态污染物浓度水平分布，确定气态污染物的排放源区。

[0041] 其中，步骤S4进一步包括：

[0042] S4.1在气态污染物的排放源区，利用高分二号高分辨率卫星的多光谱数据，计算NDVI指数，设定阈值，自动去除农田、水体区域；

[0043] S4.2根据大气污染企业的在几何、纹理、光谱方面的解译特征，在排放源区识别大气污染企业，勾画企业区域，并初步判定企业类型。

[0044] 在本实施例中：卫星遥感是通过搭载在卫星平台上的传感器来对颗粒物、二氧化氮、二氧化硫大气污染物进行观测的，能从宏观上获得大气污染物的空间分布特征及其演
化趋势。目前，一般是从卫星观测的紫外高光谱数据提取NO2、SO2、O3、VOCs气态污染物，算法
包括差分吸收光谱(DOAS)法、波长对差值残差(BRD)法。NO2、SO2、O3、VOCs气态污染物反演
时，一般是针对紫外传感器EMI、OMI和TROPOMI，采用光谱差分吸收(DOAS)算法，在气态污染
物的吸收带，气态污染物的吸收作用随波长变化剧烈，而大气分子的瑞利散射、气溶胶的米
散射随波长变化缓慢，通过光谱分离技术，将随波长快变部分与慢变部分分离，可提取太阳
辐射传输路径上的气态污染物浓度信息。BRD算法选择紫外310.8nm‑314.4nm波段范围内
SO2气体吸收的波峰与波谷(310.8nm,311.9nm,313.2nm和314.4nm，组成三个波长对：P1＝
310.8‑311.9,P2＝311.9‑313.2,P3＝313.2‑314.4)，用三个波长对卫星的天顶观测值计算
残差实现SO2柱总量反演，最大化提取SO2有效信息。

[0045] 将差分光学吸收光谱(DOAS)、傅立叶变换红外光谱(FTIR)监测系统装载于车上,组成车载观测系统，围绕某一区域周围测量,结合气象仪器提供的风速、风向信息,GPS系统
提供测量点的经纬度位置信息,通过计算就可以监测出该区域的有害气体排放通量。目前
国内已开展了车载移动平台上的区域及污染源污染物分布及排放信息光学遥感监测方法
研究，并获得了基于大气辐射模型的污染物柱浓度获取方法、多种大气干扰效应校正方法、
云干扰修正方法、污染物排放通量算法。

[0046] 利用卫星遥感和车载观测系统结合，对于分布较散的中小大气污染企业能够实现精准识别，可为重点区域的大气污染企业环境监管提供重要科技支撑，有效服务于大气污
染重点区域精准治污和空气质量的改善。

[0047] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
和变型，本发明的范围由所附权利要求及其同物限定。

[0048] 虽然在上文中已经参考实施例对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结
构冲突，本发明所披露的实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本
说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。
因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有
技术方案。