光谱学与光谱分析, 2011, 31 (10): 2794, 网络出版: 2011-11-09   

基于亮温光谱和主成分分析的大气污染气体探测

Remote Sensing of Pollutant Gases Using Brightness Temperature and Principal Component Analysis
作者单位
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 通用光学与定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥230031
2 华东电子工程研究所, 安徽 合肥230088
摘要
在移动平台条件下, 污染气体红外遥测系统无法获取有效的背景光谱。 利用算法扣除红外光谱中的背景信息, 提取目标光谱特征, 是污染气体红外遥测系统在移动平台上应用的关键环节。 提出基于亮温光谱和主成分分析的迭代拟合算法。 相对于传统的亮温光谱法, 该算法降低了亮温光谱法对仪器响应函数的精度要求, 同时结合主成分分析和迭代拟合技术, 可有效提取目标光谱特征。
Abstract
On the mobile platform, the remote sensing system for pollutant gases can not effectively obtain background spectra. It is the key step to remove background information and extract target spectral characteristics utilizing specific algorithm. The present paper addressed an algorithm based on principal component iterative fitting and brightness temperature spectrum. The algorithm didn’t require strict measurement of instrumental response function. Combining the temperature spectrum, principal component analysis and iterative fitting algorithm, the target spectral feature could be effectively extracted.

崔方晓, 方勇华, 兰天鸽, 熊伟, 袁越明. 基于亮温光谱和主成分分析的大气污染气体探测[J]. 光谱学与光谱分析, 2011, 31(10): 2794. CUI Fang-xiao, FANG Yong-hua, LAN Tian-ge, XIONG Wei, YUAN Yue-ming. Remote Sensing of Pollutant Gases Using Brightness Temperature and Principal Component Analysis[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2011, 31(10): 2794.

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