[发明专利]一种基于红外光谱成像技术的大气污染物自适应识别方法及系统

摘要

本发明公开一种基于红外光谱成像技术的大气污染物自适应识别方法及系统，方法包括：将光谱数据立方体转换成亮温光谱数据立方体；每个亮温光谱减去所属像元中所有亮温光谱的均值，得到去均值后的亮温光谱数据立方体；将去均值后的亮温光谱数据立方体的亮温光谱数据排列成二维矩阵；对二维矩阵进行正交分解,根据设定的阈值计算背景子空间；构建检测算子；根据设定的虚警率和概率分布函数，计算检测门限；利用检测算子对所有像元进行识别，将大于检测门限的像元判别为目标像元；计算目标像元的浓度程长值，得到大气污染物浓度的空间分布信息。本发明不仅能够自适应扣除背景辐射信号的干扰，还能对大气污染物成分进行识别。

主权项

1.一种基于红外光谱成像技术的大气污染物自适应识别方法，其特征在于，包括：通过辐射定标和逆普朗克变换将光谱数据立方体转换成亮温光谱数据立方体；所述亮温光谱数据立方体是多个亮温光谱组成的数据立方体；每个所述亮温光谱减去所述亮温光谱所属像元中所有亮温光谱的均值，得到去均值后的亮温光谱数据立方体；将所述去均值后的亮温光谱数据立方体的亮温光谱数据排列成二维矩阵；对所述二维矩阵进行正交分解，根据设定的阈值计算背景子空间；构建背景正交算子和背景加目标正交算子；根据背景正交算子和背景加目标正交算子构建检测算子；根据设定的虚警率和概率分布函数，计算检测门限；利用所述检测算子对所有所述像元进行识别，将大于检测门限的像元判别为目标像元；计算所述目标像元的浓度程长值，得到大气污染物浓度的空间分布信息；所述浓度程长值为大气污染物浓度与厚度的乘积；对所述二维矩阵进行正交分解，根据设定的阈值计算背景子空间，具体包括：所述二维矩阵用X表示，生成矩阵Y，所述矩阵Y的生成公式为：Y＝XTX利用快速主成分分析方法对所述矩阵Y进行迭代正交分解；计算所述矩阵Y的特征向量，所述特征向量的数量为I个；计算第i个特征向量Pi的特征值之和qi，其中1≤i≤I；计算所有特征向量的特征值之和，用q表示；将qi/q的比值与设定阈值进行比较，若所述比值小于设定阈值，则计算第i+1个特征向量的特征值之和qi+1，再次进行比较；若所述比值大于或等于所述阈值，则将Pi构建成背景子空间；将符合qi/q的比值大于或等于所述阈值条件的特征向量构建成背景子空间UB，则背景加目标子空间为：Ud＝[UB,S]其中S为目标子空间。