LWIR高光谱成像技术应用于甲烷等痕量气体检测
目前，环保部门对在大区域范围内研究甲烷痕量气体的非正常排放的归属和量化方面存在很大的不确定性。尤其在化工园区、工业聚集区等存在潜在气体污染风险的地区，快速、灵敏地定位污染气体泄漏源头，量化气体排量，监测气体扩散分布，对有效预防灾害发生，降低风险，保障人民生命财产安全具有重要意义。
aisaowl长波红外高光谱成像技术，采用了温度稳定的lwir成像光谱仪和超高灵敏度的冷却mct探测器技术，并内置双黑体校准器，可为数据采集工作提供了高稳定性能。该仪器结构紧凑，可以安装在小型飞机上或者地面平台上，对低微浓度、并具有一定温度差异的痕量气体进行检测识别。为客户提供了一种满足从7.7到12.3μm热红外光谱范围的完整可用的低成本、高效益的遥感监测应用方案。
图1：aisaowl长波红外高光谱成像仪（左）；不同羽流的检测（右）（摘自：evaluation of thermal infrared hyperspectral imagery for the detection of onshore methane plumes: significance for hydrocarbon exploration and monitoring.）
来自美国加州理工大学喷气动力实验室的glynn c. hulley等研究人员，通过对来自机载lwir高光谱成像系统的高空间分辨率数据进行处理分析，并结合了新型热红外（tir）遥感技术，成功开发出一种稳定可靠的检测方法，用于在挑战和复杂环境条件下，检测甲烷和其他大气痕量气体排放和广域制图，以允许直接找寻归属来源。
本研究使用基尔霍夫定律，将半球型定向反射率表达为定向辐射率的函数(ρλ= 1−eλ)，并将传感器辐射表达为无羽流(off-plume)的晴空辐射率,(loffλ)如下：
loffλ(θ)=lgndλτatmλ+l↑λ
上式中的光谱辐射包括大气辐射、散射和大气成分的吸收。
图2：加州死亡谷的高光谱数据立方体，右边垂直切片中的辐射已根据大气透射和路径辐射校正
为了隔离离开地面的地表辐射和分离地表温度和光谱发射率，本研究从观测中去除了这些大气效应。对于有羽流像素（on-plume）的观测，大气补偿除了降低羽流强度对波长的依赖外，还隔离了离开地面的地表辐射的贡献。有效提高了气体羽流的整体观测精度及可靠性。
图3：左图描述了气体羽流的热红外辐射传输的各种组成部分，lsurfλ是地表辐射，lpλ是羽流热辐射，l↑λ大气路径辐射，ρλl↓λ是反射下行光辐射，τatmλ是大气透射率，τpλ是羽流透射率，θ是观察角度，和p(*)的气压水平。右图为从hitran2012数据库中提取的h2o、ch4、no2、h2s、so2、nh3的归一化吸收光谱，并卷积得到7.4-12μm热红外区不同波长范围的光谱响应函数
本研究还引入了一种混合杂波匹配滤波（cmf）和羽流扩张算法应用于高光谱成像观测，以有效地检测和表征ch4、h2s、nh3、no2和so2排放的羽流空间结构。该算法用于提供定性信息，以帮助将排放属性归为特定的源类型和源位置。cmf也可以被调整，以检测更多扩散的ch4增强可能是来自一个特定来源的下风口处进一步对流的结果。
下图为加利福尼亚贝克斯菲尔德附近的kern front和kern river油田的凝析油储罐上，使用lwir高光谱成像系统检测到的持续的ch4羽流的例子。2014年7月至2015年2月，在（a）和（b）图元中检测到a4源，在（c）和（d）图元中检测到b1源。
图4：使用cmf方法叠加地表温度图像增强显示ch4羽流
为了阐明kern river油田区域的甲烷羽流从与蒸汽驱产生的水分之间的区别能力，下图显示了从井垫上方检测到的有羽流和无羽流像素中提取的7.5-8μm范围的亮度温度谱。右图显示了cmf叠加结果，并突出显示了有羽流和无羽流像素。除了没有迹象表明ch4吸收之外，无羽流的像素在光谱形状和量级等方面与有羽流的像素相似。这两个光谱均清晰地显示了环境大气中水汽含量在7.55-7.76和7.85 - 7.9μm区域的强吸收特征。与此同时，在7.65-7.7μm区域*的ch4吸收特征，仅在有羽流的像素上可以观察到，与无羽流像素相差约10k。在高分辨率的lwir高光谱数据中，可以清楚地显示有羽流像素的h2o和ch4吸收特征之间的差异。
图5：左图为lwir高光谱成像在7.5-8μm范围的亮度温度图谱，右图为2014年7月kern river油田上空羽流的cmf温度覆盖图。
下图用不同颜色标注了lwir高光谱成像检测的五种痕量气体（ch4、no2、nh3、h2s和so2），并叠加在地表温度灰度图上高亮显示。三个不同区域的样例结果表明，在由一系列相邻像素组成的同一气体羽流中，同时检测到了两种不同的气体。在炼油厂a.1/a.2处检测到nh3和no2，在天然气发电厂，分别在b.1/b.2位置和c.1/c.2位置检测到nh3和h2s。图中也可清楚地看到从电厂区域排放的小缕的so2羽流（蓝色），而在炼油厂的东南部发现了一缕明显的ch4羽流。
图6：一个基于lwir高光谱成像检测多种类气体的例子，在谷歌地球影像（中图）上显示的加拿大埃尔塞贡多附近区域的一个炼油厂（粉红线）和天然气发电厂（黄线）
本研究证明了在具有代表性的野外条件下，lwir高光谱成像技术能够以高空间分辨率在大区域（100km2）范围内检测和表征单个排放源的多种痕量气体（ch4、h2s、nh3、no2和so2）的大气羽流。lwir可以在高光谱分辨率和空间分辨率上生成宽带热红外（tir）图像，并在机载tir高光谱遥感测量方面取得了重大进展。
基于lwir高光谱成像的甲烷和其他痕量气体羽流的高空间分辨率成像检测技术，结合高分辨率风力数据，将有助于弥补卫星观测技术的低分辨率、低精度和长周期缺点，将在未来用于定量反演甲烷排放源及排放通量估算。该技术为有效监测甲烷等痕量气体，改善与污染气体排放源有关的科学管理和决策提供了新工具。
易科泰生态技术公司（北京）、光谱成像与无人机遥感研究中心（西安）提供环境污染排放、有害易爆气体排放全面监测技术方案：
1）aisaowl lwir长波段红外高光谱成像技术方案
2）fx50 mwir中波段红外高光谱成像技术方案
3）wiris高分辨率红外热成像与rgb成像
4）ecogis安防与环境污染监测技术方案
5）ecoprobe空气污染与可燃危险气体检测系统
6）ecodrone无人机遥感空气污染监测技术方案
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图1：aisaowl长波红外高光谱成像仪（左）；不同羽流的检测（右）（摘自：evaluation of thermal infrared hyperspectral imagery for the detection of onshore methane plumes: significance for hydrocarbon exploration and monitoring.）
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本研究使用基尔霍夫定律，将半球型定向反射率表达为定向辐射率的函数(ρλ= 1−eλ)，并将传感器辐射表达为无羽流(off-plume)的晴空辐射率,(loffλ)如下：
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为了隔离离开地面的地表辐射和分离地表温度和光谱发射率，本研究从观测中去除了这些大气效应。对于有羽流像素（on-plume）的观测，大气补偿除了降低羽流强度对波长的依赖外，还隔离了离开地面的地表辐射的贡献。有效提高了气体羽流的整体观测精度及可靠性。
图3：左图描述了气体羽流的热红外辐射传输的各种组成部分，lsurfλ是地表辐射，lpλ是羽流热辐射，l↑λ大气路径辐射，ρλl↓λ是反射下行光辐射，τatmλ是大气透射率，τpλ是羽流透射率，θ是观察角度，和p(*)的气压水平。右图为从hitran2012数据库中提取的h2o、ch4、no2、h2s、so2、nh3的归一化吸收光谱，并卷积得到7.4-12μm热红外区不同波长范围的光谱响应函数
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下图为加利福尼亚贝克斯菲尔德附近的kern front和kern river油田的凝析油储罐上，使用lwir高光谱成像系统检测到的持续的ch4羽流的例子。2014年7月至2015年2月，在（a）和（b）图元中检测到a4源，在（c）和（d）图元中检测到b1源。
图4：使用cmf方法叠加地表温度图像增强显示ch4羽流
为了阐明kern river油田区域的甲烷羽流从与蒸汽驱产生的水分之间的区别能力，下图显示了从井垫上方检测到的有羽流和无羽流像素中提取的7.5-8μm范围的亮度温度谱。右图显示了cmf叠加结果，并突出显示了有羽流和无羽流像素。除了没有迹象表明ch4吸收之外，无羽流的像素在光谱形状和量级等方面与有羽流的像素相似。这两个光谱均清晰地显示了环境大气中水汽含量在7.55-7.76和7.85 - 7.9μm区域的强吸收特征。与此同时，在7.65-7.7μm区域*的ch4吸收特征，仅在有羽流的像素上可以观察到，与无羽流像素相差约10k。在高分辨率的lwir高光谱数据中，可以清楚地显示有羽流像素的h2o和ch4吸收特征之间的差异。
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