LWIR高光譜成像技術(shù)應用于甲烷等痕量氣體檢測

目前，環(huán)保部門(mén)對在大區域范圍內研究甲烷痕量氣體的非正常排放的歸屬和量化方面存在很大的不確定性。尤其在化工園區、工業(yè)聚集區等存在潛在氣體污染風(fēng)險的地區，快速、靈敏地定位污染氣體泄漏源頭，量化氣體排量，監測氣體擴散分布，對有效預防災害發(fā)生，降低風(fēng)險，保障人民生命財產(chǎn)安全具有重要意義。

AisaOWL長(cháng)波紅外高光譜成像技術(shù)，采用了溫度穩定的LWIR成像光譜儀和超高靈敏度的冷卻MCT探測器技術(shù)，并內置雙黑體校準器，可為數據采集工作提供了高穩定性能。該儀器結構緊湊，可以安裝在小型飛機上或者地面平臺上，對低微濃度、并具有一定溫度差異的痕量氣體進(jìn)行檢測識別。為客戶(hù)提供了一種滿(mǎn)足從7.7到12.3μm熱紅外光譜范圍的完整可用的低成本、高效益的遙感監測應用方案。

圖1：AisaOWL長(cháng)波紅外高光譜成像儀（左）；不同羽流的檢測（右）（摘自：Evaluation of thermal infrared hyperspectral imagery for the detection of onshore methane plumes: Signi?cance for hydrocarbon exploration and monitoring.）

來(lái)自美國加州理工大學(xué)噴氣動(dòng)力實(shí)驗室的Glynn C. Hulley等研究人員，通過(guò)對來(lái)自機載LWIR高光譜成像系統的高空間分辨率數據進(jìn)行處理分析，并結合了新型熱紅外（TIR）遙感技術(shù)，成功開(kāi)發(fā)出一種穩定可靠的檢測方法，用于在挑戰和復雜環(huán)境條件下，檢測甲烷和其他大氣痕量氣體排放和廣域制圖，以允許直接找尋歸屬來(lái)源。

本研究使用基爾霍夫定律，將半球型定向反射率表達為定向輻射率的函數(ρλ= 1−eλ)，并將傳感器輻射表達為無(wú)羽流(off-plume)的晴空輻射率,(Loffλ)如下：

 Loffλ(θ)=Lgndλτatmλ +L↑λ

上式中的光譜輻射包括大氣輻射、散射和大氣成分的吸收。

圖2：加州死亡谷的高光譜數據立方體，右邊垂直切片中的輻射已根據大氣透射和路徑輻射校正

為了隔離離開(kāi)地面的地表輻射和分離地表溫度和光譜發(fā)射率，本研究從觀(guān)測中去除了這些大氣效應。對于有羽流像素（on-plume）的觀(guān)測，大氣補償除了降低羽流強度對波長(cháng)的依賴(lài)外，還隔離了離開(kāi)地面的地表輻射的貢獻。有效提高了氣體羽流的整體觀(guān)測精度及可靠性。

圖3：左圖描述了氣體羽流的熱紅外輻射傳輸的各種組成部分，Lsurfλ是地表輻射，Lpλ是羽流熱輻射，L↑λ大氣路徑輻射，ρλL↓λ是反射下行光輻射，τatmλ是大氣透射率，τpλ是羽流透射率，θ是觀(guān)察角度，和p(*)的氣壓水平。右圖為從HITRAN2012數據庫中提取的H2O、CH4、NO2、H2S、SO2、NH3的歸一化吸收光譜，并卷積得到7.4-12μm熱紅外區不同波長(cháng)范圍的光譜響應函數

本研究還引入了一種混合雜波匹配濾波（CMF）和羽流擴張算法應用于高光譜成像觀(guān)測，以有效地檢測和表征CH4、H2S、NH3、NO2和SO2排放的羽流空間結構。該算法用于提供定性信息，以幫助將排放屬性歸為特定的源類(lèi)型和源位置。CMF也可以被調整，以檢測更多擴散的CH4增強可能是來(lái)自一個(gè)特定來(lái)源的下風(fēng)口處進(jìn)一步對流的結果。

下圖為加利福尼亞貝克斯菲爾德附近的Kern Front和Kern River油田的凝析油儲罐上，使用LWIR高光譜成像系統檢測到的持續的CH4羽流的例子。2014年7月至2015年2月，在（a）和（b）圖元中檢測到A4源，在（c）和（d）圖元中檢測到B1源。

圖4：使用CMF方法疊加地表溫度圖像增強顯示CH4羽流

為了闡明Kern River油田區域的甲烷羽流從與蒸汽驅產(chǎn)生的水分之間的區別能力，下圖顯示了從井墊上方檢測到的有羽流和無(wú)羽流像素中提取的7.5-8μm范圍的亮度溫度譜。右圖顯示了CMF疊加結果，并突出顯示了有羽流和無(wú)羽流像素。除了沒(méi)有跡象表明CH4吸收之外，無(wú)羽流的像素在光譜形狀和量級等方面與有羽流的像素相似。這兩個(gè)光譜均清晰地顯示了環(huán)境大氣中水汽含量在7.55-7.76和7.85 - 7.9μm區域的強吸收特征。與此同時(shí)，在7.65-7.7μm區域*的CH4吸收特征，僅在有羽流的像素上可以觀(guān)察到，與無(wú)羽流像素相差約10K。在高分辨率的LWIR高光譜數據中，可以清楚地顯示有羽流像素的H2O和CH4吸收特征之間的差異。

圖5：左圖為L(cháng)WIR高光譜成像在7.5-8μm范圍的亮度溫度圖譜，右圖為2014年7月Kern River油田上空羽流的CMF溫度覆蓋圖。

下圖用不同顏色標注了LWIR高光譜成像檢測的五種痕量氣體（CH4、NO2、NH3、H2S和SO2），并疊加在地表溫度灰度圖上高亮顯示。三個(gè)不同區域的樣例結果表明，在由一系列相鄰像素組成的同一氣體羽流中，同時(shí)檢測到了兩種不同的氣體。在煉油廠(chǎng)a.1/a.2處檢測到NH3和NO2，在天然氣發(fā)電廠(chǎng)，分別在b.1/b.2位置和c.1/c.2位置檢測到NH3和H2S。圖中也可清楚地看到從電廠(chǎng)區域排放的小縷的SO2羽流（藍色），而在煉油廠(chǎng)的東南部發(fā)現了一縷明顯的CH4羽流。

圖6：一個(gè)基于LWIR高光譜成像檢測多種類(lèi)氣體的例子，在谷歌地球影像（中圖）上顯示的加拿大埃爾塞貢多附近區域的一個(gè)煉油廠(chǎng)（粉紅線(xiàn)）和天然氣發(fā)電廠(chǎng)（黃線(xiàn)）

本研究證明了在具有代表性的野外條件下，LWIR高光譜成像技術(shù)能夠以高空間分辨率在大區域（100km2）范圍內檢測和表征單個(gè)排放源的多種痕量氣體（CH4、H2S、NH3、NO2和SO2）的大氣羽流。LWIR可以在高光譜分辨率和空間分辨率上生成寬帶熱紅外（TIR）圖像，并在機載TIR高光譜遙感測量方面取得了重大進(jìn)展。

基于LWIR高光譜成像的甲烷和其他痕量氣體羽流的高空間分辨率成像檢測技術(shù)，結合高分辨率風(fēng)力數據，將有助于彌補衛星觀(guān)測技術(shù)的低分辨率、低精度和長(cháng)周期缺點(diǎn)，將在未來(lái)用于定量反演甲烷排放源及排放通量估算。該技術(shù)為有效監測甲烷等痕量氣體，改善與污染氣體排放源有關(guān)的科學(xué)管理和決策提供了新工具。

易科泰生態(tài)技術(shù)公司（北京）、光譜成像與無(wú)人機遙感研究中心（西安）提供環(huán)境污染排放、有害易爆氣體排放全面監測技術(shù)方案：

1）AisaOWL LWIR長(cháng)波段紅外高光譜成像技術(shù)方案

2）FX50 MWIR中波段紅外高光譜成像技術(shù)方案

3）WIRIS高分辨率紅外熱成像與RGB成像

4）EcoGIS安防與環(huán)境污染監測技術(shù)方案

5）EcoProbe空氣污染與可燃危險氣體檢測系統

6）Ecodrone無(wú)人機遙感空氣污染監測技術(shù)方案