一种基于环境二号卫星大气扬尘源自动监测方法与流程

本发明涉及大气环境污染源监管，具体地说是一种基于环境二号卫星大气扬尘源自动监测方法。

背景技术：

1、扬尘排放是我国北方城市大气颗粒物中最主要的贡献源之一，特别是城市建成区及周边郊区地表风蚀起尘对城区空气质量影响巨大，我国北方多个城市的大气颗粒物主要来源之一，日益受到社会公众关注。准确掌握扬尘源的位置信息、管控情况、排放特征等是开展扬尘监管工作的重要依据，扬尘源为无组织开放源,具有源强不确定、排放随机、难以量化等特点。传统的固定监测仪器和人工实地调查方式虽准确度较高,但是费时费力、空间拓展性差,难以适应分布范围广且短时间内快速变化的扬尘源。

2、卫星遥感作为一种新兴技术，具有宏观、动态、客观、准确等特点，在信息获取方面与传统的地面监测手段相比，在空间范围上具有其独特的优势，通过高分辨率多光谱监测技术连续获取大范围区域的扬尘源分布以及土地利用分布时空变化，因此可以有效地支撑区域扬尘源精准监管，推动区域空气质量持续改善。2020年9月27日，环境减灾二号a、b卫星(简称环境二号卫星)在太原卫星发射中心成功发射。每颗卫星配置有4类光学载荷：16m相机、高光谱成像仪、红外相机、大气校正仪。其中16m相机载荷由四台16m分辨率可见光ccd相机组成，通过视场拼接可提供幅宽为800km的多光谱图像，两颗卫星通过同轨组网可快速获取地面影像，具备可见及近红外多光谱数据全国2天1次全覆盖高分辨率扫描探测，可以满足扬尘污染源精细化、高频次监测监管的需要。

3、目前，主要基于人工野外巡查和高分辨率卫星目视解译实时测量开展扬尘源污染监测分析，但是费时费力且精准性不足，一方面人工野外巡查需要投入的人力、物力和财力成本较高，同时城市建设施工、土地变化相对较快，一般城市难以针对高污染扬尘源进行高频次巡查，因此只是基于人工巡查很难实现大范围区域的扬尘源监测排查，无法准确定位到具体区域；另一方面，为弥补人工巡查覆盖不足的缺陷，部分研究引入高分辨率卫星遥感目视解译识别裸地图斑，为扬尘源监管提供目标参考区域，实际上对于目视解译人员来说，仅能对裸露地面进行判别，无法对扬尘源的污染影响程度，且不同人员目视解译识别结果存在一定差异，逐一排查的工作量也相对较大，需要投入较多的人力和时间成本，同时目视解译往往需要亚米级高分辨率卫星数据，这也限制了卫星监测频次。因此，传统的扬尘源监测方法中监测覆盖面不足、投入成本高、管控支撑不精准等会导致无法对扬尘源污染进行快速、精准、自动排查监管。

4、因此，为了解决上述问题，本技术提出了一种基于环境二号卫星大气扬尘源自动监测方法，通过机器学习计算地表反射率、气溶胶光学厚度反演和扬尘源识别分类构建了扬尘源遥感快速监测技术方法，来综合准确反映扬尘源污染变化，不仅能够高频次快速识别扬尘源，还能精细化对扬尘来源进行分类，高效指导扬尘源精准管控工作，从而弥补传统的预测方法中监测覆盖面不足、投入成本高、管控支撑不精准等会导致无法对扬尘源进行精准管控的局限性。

技术实现思路

1、本发明的目的是填补现有技术的空白，提供了一种基于环境二号卫星大气扬尘源自动监测方法，通过机器学习计算地表反射率、气溶胶光学厚度反演和扬尘源识别分类构建了扬尘源遥感快速监测技术方法，来综合准确反映扬尘源污染变化，不仅能够高频次快速识别扬尘源，还能精细化对扬尘来源进行分类，高效指导扬尘源精准管控工作，从而弥补传统的预测方法中监测覆盖面不足、投入成本高、管控支撑不精准等会导致无法对扬尘源进行精准管控的局限性。

2、为了达到上述目的，本发明提供一种基于环境二号卫星大气扬尘源自动监测方法，该方法包括步骤：

3、s1.根据环境二号卫星ccd影像数据，结合modis的气溶胶产品，采用随机森林方法建立环境二号卫星地表反射率遥感估算模型；

4、s2.根据环境二号卫星ccd影像，采用大气辐射传输模型，反演获取高分辨率气溶胶光学厚度；

5、s3.根据高分辨率气溶胶光学厚度，提取气溶胶空间极大值网格单元，并计算高值网格可信度；

6、s4.利用高分辨率影像对气溶胶光学厚度高值区下垫面筛选出扬尘源，并对气溶胶光学厚度高值区进行解译分类。

7、s1包括：

8、s1.1收集城市建成区历史每个季度环境二号卫星ccd影像资料，同时从相应日期的modis气溶胶产品(mcd19a2)中提取550nm波段气溶胶光学厚度产品资料，并按照环境二号卫星数据的投影方式进行重投影转换

9、s1.2根据环境二号卫星ccd影像辅助xml文件提取定标系数和卫星观测角度，计算建成区的ccd影像蓝波段(0.47μm附近)、绿波段(0.55μm附近)、红波段(0.66μm附近)、近红外波段(0.76μm附近)和红边波段五个波段表观反射率，同时从modis气溶胶光学厚度产品中提取ccd影像每个像元处的气溶胶光学厚度参数；

10、s1.3利用6sv大气辐射传输模型，根据观测几何、观测日期、波段光谱响应函数表观反射率和气溶胶光学厚度对ccd影像红波段(0.66μm附近)和蓝波段(0.47μm附近)进行大气校正，获取ccd影像两个波段的地表反射率；

11、s1.4采取分层抽样的方式，针对城市建成区每个季节随机获取1000个像元的太阳天顶角、卫星观测天顶角、相对方位角、蓝波段(0.47μm附近)、绿波段(0.55μm附近)、红波段(0.66μm附近)、近红外波段(0.83μm附近)和红边波段(0.71μm附近)表观反射率，同时提取相应像元的蓝波(0.47μm附近)段和红波段(0.66μm附近)的地表反射率，形成训练样本数据集；

12、s1.5根据s1.4建立的训练样本，太阳天顶角、卫星观测天顶角、相对方位角、蓝波段(0.47μm附近)、绿波段(0.55μm附近)、红波段(0.66μm附近)、近红外波段(0.83μm附近)和红边波段(0.71μm附近)表观反射率为自变量，以地表反射率因变量，采用随机森林方法进行拟合训练，建立环境二号卫星ccd相机红波段和蓝波段地表反射率反演模型。

13、s2包括：

14、s2.1根据实时环境二号ccd相机影像，从辅助文件中提取定标系数，根据定标系数计算蓝波段(0.47μm附近)、绿波段(0.55μm附近)、红波段(0.66μm附近)、近红外波段(0.83μm附近)和红边波段(0.71μm附近)表观反射率，并将红波段表观反射率大于0.2的区域作为云覆盖区域；

15、s2.2从实时环境二号ccd相机影像辅助文件中读取太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角，匹配步骤s2.1中的表观反射率数据形成输入参数数据集，根据步骤s1.5建立的环境二号卫星ccd相机地表反射率反演模型，获取实时环境二号ccd相机无云覆盖的陆地像元红波段和蓝波段地表反射率；

16、s2.3根据6sv大气辐射传输模型和s2.2中的红波段和蓝波段地表反射率，分别设定aod为0、0.3、0.6、0.9、1.2、1.5、1.8、2.1、2.4、2.7和3.0，气溶胶模式设为沙尘型气溶胶，模拟在实时环境二号ccd相机影像辅助文件中读取太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角等特定观测条件下不同aod时的红波段和蓝波段表观反射率；

17、s2.4根据s2.3中不同aod时模拟表观反射率，计算红波段和蓝波段的表观反射率模拟误差，计算方式如下：

18、

19、其中，表示表观反射率模拟误差，为卫星观测蓝波段表观反射率，为模拟计算蓝波段表观反射率，为卫星观测红波段表观反射率，为模拟计算红波段表观反射率；

20、s2.5根据s2.4中不同aod时表观反射率误差，利用最小二乘法逐像元采用二次多项式拟合模拟表观反射率误差与aod的关系式，并计算模拟表观反射率误差最小时的aod即为该像元反演的aod，从而可以获取整幅影像无云覆盖陆地像元的aod。

21、s3包括：

22、s3.1针对目标区域建成区，建立半径为3km的缓冲区域，采用缓冲区对s2.5中反演获取的高分辨率无云覆盖陆地像元aod进行裁剪，获取建成区及周边地区无云aod；

23、s3.2根据s2.5中反演获取的高分辨率建成区及周边地区无云aod，筛选出aod大于1的像元作为aod高值像元；

24、s3.3根据步骤s3.2提取的潜在aod高值像元，根据s2.2获取的红波段地表反射率和s2.5获取的高分辨率无云覆盖陆地像元aod，对aod高值像元，通过比较像元aod、红波段地表反射率以及植被指数与背景像元差异判定是否为潜在扬尘源像元，如满足下列式(1)～式(3)则判为潜在扬尘源像元，否则即为非扬尘源像元：

25、

26、其中，aod为潜在扬尘源像元aod值，无量纲；为潜在扬尘源像元周边1km范围内像元平均aod，无量纲；为潜在扬尘源像元周边1km范围内aod的平均绝对偏差，无量纲；为潜在扬尘源像元卫星反演的红波段地表反射率，无量纲；为潜在扬尘源像元1km范围内的红波段地表反射率平均值，无量纲；为潜在扬尘源像元1km范围内的红波段地表反射率的平均偏差，无量纲；ndvi为潜在扬尘源像元植被覆盖指数，通过红波段地表反射率和近红外地表反射率计算获取，无量纲；为潜在扬尘源像元1km范围内的植被覆盖指数平均值，为像元1km范围内的植被覆盖指数平均偏差；

27、s3.4根据步骤s3.3提取的所有潜在扬尘源像元，采用斜坡函数计算像元扬尘源可信度，计算公示如下：

28、

29、其中，

30、c1＝s(aod,1,5)                                (5)

31、

32、c3＝s(0.3-ndvi,0,0.2)                         (7)

33、

34、s3.5提取可信度大于60的潜在扬尘源像元像元中心坐标，根据像元大小制作潜在扬尘源矢量网格。

35、s4包括：

36、s4.1根据步骤s3.4提取的所有潜在扬尘源矢量网格，叠加在高分一号、高分二号、高分六号等优于2米级的高分辨率卫星影像，选取环境二号影像时间间隔不超过半年的卫星影像；

37、s4.2对潜在扬尘源网格的下垫面高分辨影像进行目视解译，将网格内耕地、居民区、工业企业厂房等用地占比超过80％和未发现明显裸地的潜在源网格判为虚假网格，其他潜在扬尘源网格判为真实扬尘源网格；

38、s4.3对真实扬尘源网格的下垫面高分辨影像进行精细解译，根据下垫面对真实扬尘源网格的来源进行综合研判分类，分类方法如：如下垫面同时发现裸地、工业厂房等，则判为工业施工扬尘源；如下垫面同时发现裸地、工棚住房等，则判为建筑施工扬尘源；如下垫面同时发现裸地、山地等，则判为矿山扬尘源；如下垫面同时发现裸地、多条交通主干线等标志，则判为交通运输扬尘源；

39、s4.4对扬尘源网格进行腐蚀和膨胀处理，剔除离散的独立网格，汇总坐标、可信度和扬尘源类型等信息，形成扬尘源清单。

40、本发明同现有技术相比，通过机器学习计算地表反射率、气溶胶光学厚度反演和扬尘源识别分类构建了扬尘源遥感快速监测技术方法，来综合准确反映扬尘源污染变化，不仅能够高频次快速识别扬尘源，还能精细化对扬尘来源进行分类，高效指导扬尘源精准管控工作，从而弥补传统的预测方法中监测覆盖面不足、投入成本高、管控支撑不精准等会导致无法对扬尘源进行精准管控的局限性。

技术特征：

1.一种基于环境二号卫星大气扬尘源遥感监测方法，其特征在于，该方法包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于环境二号卫星大气扬尘源遥感监测方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于环境二号卫星大气扬尘源遥感监测方法，其特征在于，所述s2包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于环境二号卫星大气扬尘源遥感监测方法，其特征在于，所述s3包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于环境二号卫星大气扬尘源遥感监测方法，其特征在于，所述s4包括：

技术总结
本发明公开了一种基于环境二号卫星大气扬尘源自动监测方法，通过机器学习计算地表反射率、气溶胶光学厚度反演和扬尘源识别分类构建了扬尘源遥感快速监测技术方法，来综合准确反映扬尘源污染变化。本发明不仅能够高频次快速识别扬尘源，还能精细化对扬尘来源进行分类，高效指导扬尘源精准管控工作，从而弥补传统的预测方法中监测覆盖面不足、投入成本高、管控支撑不精准等会导致无法对扬尘源进行精准管控的局限性。

技术研发人员：陈辉,周海丽,谭力,毛盼,马鹏飞,赵爱梅,张丽娟,翁国庆,杨艺,陈琳函,董鉴韬,黄月,王宗耀,韩宁,陈国磊,张棋帅,侯岳,代亚贞,李佳霖,何彧,卢公达,方莉
受保护的技术使用者：生态环境部卫星环境应用中心
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5