化污染ANP k的計(jì)算公式為：
[0100]
[0101] 其中，areak表示企業(yè)k污染覆蓋范圍的面積，gp
,
[0102] 為了說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)效果，選擇成都市對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。由于其顯著 的氣候特征(多云多霧，日照時(shí)間短，空氣濕度高)和封閉式的地理環(huán)境(位于四川盆地的中 間），空氣污染物不能快速地散開，很容易聚集在城市和郊區(qū)。圖3是成都市區(qū)域圖。如圖3所 示，本次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中選擇了成都都江堰（圖3(b))和新津（圖3(c))兩個(gè)城市作為實(shí)驗(yàn)區(qū)域。 根據(jù)GIS數(shù)據(jù)的更新日期，獲取2009.3.17、基于6M0DIS L1B產(chǎn)品（mod021km)、h04/V30的遙 感數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。研究區(qū)域的企業(yè)的GIS信息采用2009年的信息。
[0103] 首先采用常規(guī)的氣溶膠反演算法DDV算法來(lái)反演得到氣溶膠光學(xué)厚度值，檢索氣 溶膠的分辨率為lkm，然后進(jìn)行網(wǎng)格化。企業(yè)的位置可以由GIS矢量點(diǎn)轉(zhuǎn)換為TIF格式的柵格 點(diǎn)后得到。圖4是都江堰區(qū)域的氣溶膠光學(xué)厚度值網(wǎng)格化圖像。圖5是新津區(qū)域的氣溶膠光 學(xué)厚度值網(wǎng)格化圖像。如圖4和圖5所示，每個(gè)小圓點(diǎn)表示了一個(gè)氣溶膠光學(xué)厚度值，每個(gè)小 方格代表了一個(gè)企業(yè)。
[0104] 然后采用GS0算法進(jìn)行污染溯源。GS0算法參數(shù)設(shè)置如下：各螢火蟲的熒光素初始 值均為L(zhǎng)i(0) = 2,感知范圍1^ = 2,自適應(yīng)決策域初始值<(0) = 2，鄰域閾值nt = 2，參數(shù)β = 0.08，移動(dòng)步長(zhǎng)s = sa = 0.03，熒光素衰減率Ρ = 0.2，熒光素更新率γ = 0.6，最大迭代次數(shù)Τ =200〇
[0105] 然后計(jì)算各個(gè)企業(yè)的污染覆蓋范圍，然后得到其污染覆蓋范圍內(nèi)的螢火蟲所對(duì)應(yīng) 的污染物，作為其源頭。
[0106] 圖6是都江堰區(qū)域的污染溯源圖像。圖7是新津區(qū)域的污染溯源圖像。如圖6和圖7 所示，經(jīng)過(guò)基于GS0的污染溯源，污染物向各個(gè)企業(yè)進(jìn)行了集中，從而可以很容易對(duì)污染物 的源頭進(jìn)行判斷。
[0107]然后統(tǒng)計(jì)其污染覆蓋范圍內(nèi)的螢火蟲所對(duì)應(yīng)的氣溶膠厚度值水平，計(jì)算各個(gè)企業(yè) 的污染指標(biāo)。表1是都江堰區(qū)域11家企業(yè)的污染指標(biāo)。
[0108]
LU'iuyj 衣 1
[0110] 表2是新津區(qū)域11家企業(yè)的污染指標(biāo)。
[0111] L0112J 表2
[0113] 如表1和表2可知，都江堰區(qū)域的企業(yè)All的污染程度最高，其污染總量、污染強(qiáng)度 最高和面積歸一化污染都是最高的，新津區(qū)域的企業(yè)B10的污染程度最高。可見，設(shè)置三種 污染指標(biāo)的閾值，根據(jù)本發(fā)明計(jì)算得到的各企業(yè)對(duì)應(yīng)的污染指標(biāo)，可以很容易地對(duì)各個(gè)企 業(yè)的污染程度進(jìn)行判別，篩選出重點(diǎn)污染企業(yè)。
[0114] 盡管上面對(duì)本發(fā)明說(shuō)明性的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù) 人員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于【具體實(shí)施方式】的范圍，對(duì)本技術(shù)領(lǐng)域的普通技 術(shù)人員來(lái)講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些 變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于遙感氣溶膠和螢火蟲群算法的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，包括以 下步驟： S1:獲取衛(wèi)星光譜遙感圖像和對(duì)應(yīng)的區(qū)域數(shù)字地圖； S2:獲取衛(wèi)星光譜遙感圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的風(fēng)向和風(fēng)速，得到風(fēng)速矢量 S3:對(duì)衛(wèi)星光譜遙感圖像進(jìn)行氣溶膠光學(xué)厚度反演，得到衛(wèi)星光譜遙感圖像中每個(gè)像 元的氣溶膠光學(xué)厚度值； S4:對(duì)衛(wèi)星光譜遙感圖像進(jìn)行網(wǎng)格化，網(wǎng)格邊長(zhǎng)根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置，將衛(wèi)星光譜遙感圖 像劃分為MXN個(gè)圖像塊，計(jì)算每個(gè)圖像塊中所包含像元的氣溶膠光學(xué)厚度平均值；同時(shí)對(duì) 衛(wèi)星光譜遙感圖像對(duì)應(yīng)的區(qū)域數(shù)字地圖進(jìn)行網(wǎng)格化，劃分為MXN個(gè)圖像塊，根據(jù)企業(yè)坐標(biāo) 得到企業(yè)k所對(duì)應(yīng)的圖像塊坐標(biāo)Ek，k=l，2,…，K，K表示企業(yè)數(shù)量； S5:采用基于GSO的污染溯源方法進(jìn)行污染物溯源，其具體步驟包括： S5.1:設(shè)置每只螢火蟲的初始熒光素值Li (0)相同，將各像素塊的坐標(biāo)作為螢火蟲的初 始位置Xl(〇)，將像素塊所對(duì)應(yīng)的氣溶膠光學(xué)厚度平均值作為螢火蟲的屬性值A(chǔ)i，設(shè)置各螢 火蟲鄰域初始值丨((>)，i = 1，2，…，Q，Q=M X N; 35.2:令迭代次數(shù)〖=1; S5.3:根據(jù)以下公式計(jì)算第t代螢火蟲的熒光素： Li(t) = (l-p)Li(t-l)+ γ F(xi(t)) 其中，t表示迭代次數(shù)，i表示螢火蟲序號(hào)，LKt)表示第t代螢火蟲i的熒光素，U(t-l)表 示第t-Ι代螢火蟲i的熒光素，P表示熒光素的衰減率，pe(〇，l)，γ表示熒光素更新率，F(xiàn)(Xl (t))表示螢火蟲i在當(dāng)前位置Xl(t)的目標(biāo)函數(shù)值，目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算公式為：其中，dik(t)表示螢火蟲i在當(dāng)前位置xi(t)與企業(yè)k坐標(biāo)Ek的距離； S5.4:對(duì)于每只螢火蟲i，分別計(jì)算向其鄰域K(t)內(nèi)另一只螢火蟲j的移動(dòng)概率Plj(t); 采用輪盤賭規(guī)則選擇本次螢火蟲i所要向其運(yùn)動(dòng)的螢火蟲j，將其序號(hào)記為，然后根據(jù)下 式更新螢火蟲i的位置： X、+ 其中，xy(t)表示第t代螢火蟲y的位置，s表示移動(dòng)步長(zhǎng)，| | | |表示求歐幾里德范數(shù)； Aattlbute3表示螢火蟲相似性修正因子，其計(jì)算方法為:首先在螢火蟲i的鄰域化⑴內(nèi)， 搜索與螢火蟲i的屬性值仏最接近的螢火蟲f，然后計(jì)算△ attlbute:其中，Sa表示預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)，是第t代螢火蟲f的位置； A wind表示風(fēng)速風(fēng)向修正因子，其計(jì)算公式為：Δ_, = ，其中SW表示縮放因 子； S5.5:如果迭代次數(shù)t = T，T表示預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，將每只螢火蟲的當(dāng)前位置作為 其源頭位置< ,停止迭代;否則進(jìn)入步驟S5.6; S5.6:更新每只螢火蟲的鄰域半徑<(/ + 1)，然后令t = t+l，返回步驟S5.3: S6:根據(jù)企業(yè)所對(duì)應(yīng)的圖像塊坐標(biāo)Ek，得到企業(yè)污染覆蓋范圍的半徑Rk; S7:根據(jù)污染覆蓋范圍的半徑Rk與各只螢火蟲的源頭位置 <，將企業(yè)k作為其污染覆蓋 范圍內(nèi)的螢火蟲所對(duì)應(yīng)的污染物的產(chǎn)生企業(yè)，統(tǒng)計(jì)其污染覆蓋范圍內(nèi)的螢火蟲所對(duì)應(yīng)的氣 溶膠厚度值水平，作為企業(yè)k的污染指標(biāo)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S5.4中，移動(dòng)概 率Pij(t)的計(jì)算公式為：其中，鄰域集 A/,(/_) : .,dij(t)表示螢火蟲i與螢火蟲 j當(dāng) 前位置的距離，#(?)表示第t代螢火蟲i的鄰域半徑，0 < <(?) ，rs表示螢火蟲的感知半 徑，L」(t)表示第t代螢火蟲j的熒光素。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S5.6中，鄰域半 徑<(/ + 1)的計(jì)算公式為：其中，β是常量參數(shù)，nt表示領(lǐng)域數(shù)量控制參數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟S6中半徑Rk的計(jì) 算方法為:對(duì)于企業(yè)k，首先搜索與其距離最近的企業(yè)V，計(jì)算這兩個(gè)企業(yè)之間距離D kk'，Rk -Ο · 5Dkk'。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，所述污染指標(biāo)為污染總量 PGk，其計(jì)算公式為：其中，Wk表示企業(yè)k污染覆蓋范圍內(nèi)的螢火蟲數(shù)量，<表示企業(yè)k污染覆蓋范圍內(nèi)螢火 蟲w的氣溶膠厚度值。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，所述污染指標(biāo)為污染強(qiáng)度 PIk，其計(jì)算公式為：7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空氣污染源識(shí)別方法，其特征在于，所述污染指標(biāo)為面積歸一 化污染ANPk，其計(jì)算公式為：其中，areak表示企業(yè)k污染覆蓋范圍的面積。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于遙感氣溶膠和螢火蟲群算法的空氣污染源識(shí)別方法，根據(jù)衛(wèi)星光譜遙感圖像反演得到氣溶膠光學(xué)厚度值，并得到對(duì)應(yīng)區(qū)域的風(fēng)速矢量，對(duì)衛(wèi)星光譜遙感圖像和對(duì)應(yīng)的區(qū)域數(shù)字地圖網(wǎng)格化，得到每個(gè)圖像塊的氣溶膠光學(xué)厚度平均值和企業(yè)對(duì)應(yīng)的圖像塊坐標(biāo)；將每個(gè)圖像塊的坐標(biāo)作為GSO算法中螢火蟲的初始位置，氣溶膠厚度平均值作為螢火蟲的屬性，每次更新螢火蟲位置時(shí)，引入由屬性值得到的螢火蟲相似性修正因子和風(fēng)速矢量得到的風(fēng)速風(fēng)向修正因子，多次迭代后得到螢火蟲的源頭位置；計(jì)算企業(yè)的污染覆蓋范圍半徑，將企業(yè)作為其污染覆蓋范圍內(nèi)的螢火蟲所對(duì)應(yīng)的污染物的產(chǎn)生企業(yè)，實(shí)現(xiàn)污染源識(shí)別。本發(fā)明可以高效準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)空氣污染源的識(shí)別。
【IPC分類】G06T7/40, G06T7/00
【公開號(hào)】CN105608697
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510982201
【發(fā)明人】陳云坪, 童玲, 韓威宏, 王文歡, 鐘傳琦, 梁家銘, 黃佳
【申請(qǐng)人】電子科技大學(xué)
【公開日】2016年5月25日
【申請(qǐng)日】2015年12月24日