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一种基于Lasso方法的污染气体自适应探测算法研究

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摘要

污染气体对环境和人类健康具有严重危害,被动红外遥感技术是一种行之有效的监测手段。开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别,迫切需要一种实时特征提取算法。Harig提出的亮温光谱法是目前常用的一种特征提取算法,但其仅能够有效扣除设定大气条件下的光谱特征,缺乏自适应性;基于辐射传输理论的迭代算法可有效扣除大气特征,但这种方法需要实时测量大量辅助参数,且计算时间复杂度较高,缺乏实时性。提出了一种自适应特征提取方法,预先生成的各种大气条件下光谱特征,利用Lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合,重构背景光谱,提取目标特征。甲烷光谱特征是水汽的强吸收带,受水汽干扰较大。开展了500米远的甲烷遥测实验,实验结果表明,本方法与Harig方法相比,能够更好地扣除背景,具有较强实用性。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201939.0530003

作者单位:

    中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所
    中科院合肥物质科学研究院安徽光机所
    中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室,中国科学院安徽光学精密机械研究所
    中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所
    中国科学院安徽光学精密机械研究所

引用该论文

崔方晓,李大成,吴军,王安静,李扬裕. 一种基于Lasso方法的污染气体自适应探测算法研究[J].光学学报,2019,39(05):0530003.