官术网_书友最值得收藏!

3.2 油料燃燒煙氣斑塊提取研究

油料火災燃燒產(chǎn)生的濃煙包含炭黑顆粒等污染物,且污染范圍較廣,2005年英國邦斯菲爾德油庫火災爆炸產(chǎn)生的濃煙甚至飄散至法國北部。對油料火災煙氣污染擴散區(qū)域的實時、有效、大范圍監(jiān)測具有重要的研究意義。目前針對航天遙感影像的油料火災煙氣提取研究較少,但針對傳統(tǒng)的地面監(jiān)測系統(tǒng)的火點煙氣提取與識別,國內外研究人員開展了系列研究。范一舟等[64]提出了一種針對林火監(jiān)測的模板匹配搜索算法,可有效檢測林火產(chǎn)生的煙氣。楊斌等[65]基于無人機遙感林火影像中煙氣的光譜特征,提出了林火煙氣提取方法。油料燃燒產(chǎn)生的煙氣成分復雜、顆粒大小分布不均、煙團厚度因自身擴散及風速影響較大、煙團下墊面背景地物的反射噪聲等均是煙氣信息提取的不利因素,基于遙感影像的煙氣信息提取是一大難題。

可見光全色影像具有較高的空間分辨率,通過全色影像可對地物空間信息進行較為精確的提取分析。針對煙氣提取的難題,本研究從影像分割的方法入手,構建了基于航天遙感全色影像信息的煙氣斑塊提取模型。該模型首先對圖像進行預處理:將原始影像的灰度進行直方圖均衡化增強處理,對灰度增強后的影像進行小波分解處理;小波分解得到低頻影像,通過Canny算子檢測影像地物的邊緣信息,將邊緣檢測結果用于高頻影像邊緣的檢測;對小波分解的低頻影像進行平滑濾波處理,平滑濾波后的影像邊緣不夠清晰,需對影像進行梯度計算。經(jīng)過預處理后的影像通過影像分割的方法提取煙氣斑塊信息,分割模型以分水嶺分割算法為核心,對分水嶺算法的過度分割問題進行了改進。最后通過小波逆變換得到煙氣斑塊提取結果,小波逆變換的過程中結合了Canny算子檢測邊緣信息。該模型的技術路線如圖3.41所示。

圖3.41 煙氣斑塊提取模型

主站蜘蛛池模板: 商城县| 夏津县| 西峡县| 徐州市| 普兰店市| 磐安县| 赤水市| 江阴市| 外汇| 安义县| 页游| 怀安县| 宜兴市| 吉木萨尔县| 高安市| 清河县| 丰宁| 蒲城县| 九龙县| 乌拉特中旗| 元江| 贺州市| 农安县| 武山县| 都匀市| 临邑县| 加查县| 建湖县| 栾城县| 盐城市| 普兰店市| 鹿邑县| 古丈县| 德格县| 洪江市| 徐闻县| 化州市| 金乡县| 巴青县| 天祝| 河津市|