Print

基于Lasso方法的污染气体自适应探测算法

论文摘要

在开放光路条件下,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。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,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。为了验证所提算法的有效性,开展了不同背景下的甲烷遥测实验、不同相对湿度条件下的氨气遥测实验,以及室内近距离乙烯探测实验。将所提算法与Harig算法进行对比,结果表明:所提算法能更好地扣除背景,具有较强的实用性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 基本原理
  •   2.1 被动红外遥感原理
  •   2.2 Lasso方法
  • 3 算法设计
  • 4 实验及分析
  •   4.1 实验装置
  •   4.2 不同背景的甲烷遥测
  •     4.2.1 数据准备
  •     4.2.2 实验结果及分析
  •   4.3 不同相对湿度的氨气遥测
  •   4.4 室内近距离不同浓度乙烯的遥测
  •   4.5 讨论
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 崔方晓,李大成,吴军,王安静,李扬裕

    关键词: 遥感,自适应,算法,亮温光谱

    来源: 光学学报 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    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

    基金: 国家自然科学基金(41505020),国家高技术研究发展计划(CXJJ-16S006)

    分类号: TP79

    页码: 406-414

    总页数: 9

    文件大小: 1340K

    下载量: 164

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/4cbfd194d2fb6f415741565a.html