DE10113330A1 - Remote multi-sensor process comprises capturing bush and forest fire gas and particle concentration data for analysis - Google Patents

Remote multi-sensor process comprises capturing bush and forest fire gas and particle concentration data for analysis

Info

Publication number
DE10113330A1
DE10113330A1 DE10113330A DE10113330A DE10113330A1 DE 10113330 A1 DE10113330 A1 DE 10113330A1 DE 10113330 A DE10113330 A DE 10113330A DE 10113330 A DE10113330 A DE 10113330A DE 10113330 A1 DE10113330 A1 DE 10113330A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
approx
spectral
fire
data
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
DE10113330A
Other languages
German (de)
Other versions
DE10113330C2 (en
Inventor
Kurt Beier
Peter Fuchs
Birger Schimpf
Franz Schreier
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Original Assignee
Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV filed Critical Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Priority to DE10113330A priority Critical patent/DE10113330C2/en
Publication of DE10113330A1 publication Critical patent/DE10113330A1/en
Application granted granted Critical
Publication of DE10113330C2 publication Critical patent/DE10113330C2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/005Fire alarms; Alarms responsive to explosion for forest fires, e.g. detecting fires spread over a large or outdoors area
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J3/30Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
    • G01J3/36Investigating two or more bands of a spectrum by separate detectors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/60Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using determination of colour temperature
    • G01J5/602Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using determination of colour temperature using selective, monochromatic or bandpass filtering
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J3/42Absorption spectrometry; Double beam spectrometry; Flicker spectrometry; Reflection spectrometry
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J3/45Interferometric spectrometry
    • G01J3/453Interferometric spectrometry by correlation of the amplitudes
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1793Remote sensing
    • G01N2021/1797Remote sensing in landscape, e.g. crops
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/314Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
    • G01N2021/3155Measuring in two spectral ranges, e.g. UV and visible
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N2021/3595Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using FTIR
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)

Abstract

A remote infra-red measuring process determines the seat of a fire using the near infra-red and visible spectrum. A multi-sensor process simultaneously captures data including temperature, gas and particle concentration for analysis. An Independent claim is also included for a multi-sensor system comprising a combination of a bi-spectral image generating infra-red sensor operating in the thermal infra-red range, a sensor (VIS/NIR-CCD) operating in the visible and infra-red range, both with high spatial resolution and a spectral high-resolution IR-Fourier transform spectrometer (IRFTS) operating in the thermal infra red range with relatively low resolution.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur optischen Fernmes­ sung von Feuerszenen mittels IR-Sensoren.The invention relates to a method for optical telemetry fire scenes using IR sensors.

Außerdem bezieht sich die Erfindung auf eine Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens.The invention also relates to a device for Execution of the procedure.

Für viele Fälle, wie beispielsweise beim Einsatz von Feuer­ wehr und Katastrophenschutz, dem Umweltschutz bis hin zur globalen Klimaforschung, ist eine Lokalisierung von Brandher­ den, die Bestimmung der Temperatur, die Fläche eines Feuers und die Zusammensetzung und Menge der erzeugten Spurengase und Rauchpartikel von großer Bedeutung. Bei Biomassefeuern aller Art, beispielsweise Wald-, Gras- und Savannenbränden, Bränden von Kohleflözen, Ölfeuern oder Naturkatastrophen, wie Vulkanausbrüchen, werden zahlreiche gasförmige Spezies und häufig auch in großen Mengen Rauchpartikel erzeugt.For many cases, such as when using fire weir and disaster control, environmental protection up to global climate research, is a localization of Brandher the, the determination of the temperature, the area of a fire and the composition and amount of trace gases generated and smoke particles of great importance. With biomass fires of all kinds, for example forest, grass and savanna fires, Fires from coal seams, oil fires or natural disasters, such as Volcanic eruptions, numerous gaseous species and often smoke particles are also produced in large quantities.

Die entstehenden Rauchwolken sind im visuellen Spektralbe­ reich optisch weitgehend undurchsichtig und machen so eine Lokalisierung der Brandherde durch Beobachtung mit dem menschlichen Auge oder einer Kamera unmöglich. Die Verbren­ nungsprozesse zeigen zudem häufig eine sehr inhomogene räum­ liche Struktur in der Temperatur und den Gas- und Partikel- Emissionen, die eine quantitative Bestimmung mit punktuellen in situ-Meßverfahren, beispielsweise Sonden, erschweren und ungenau machen. Hierfür ist ein berührungsloses optisches Fernmeßverfahren erforderlich, das den gesamten Feuerbereich mit guter räumlicher Auflösung bildhaft darstellen und simul­ tan analysieren kann.The resulting clouds of smoke are in the visual spectrum rich optically largely opaque and so make one Localization of the source of the fire by observation with the human eye or camera impossible. The burns processes often show a very inhomogeneous space structure in temperature and gas and particle Emissions, the quantitative determination with selective in situ measurement methods, for example probes, complicate and make inaccurate. For this is a non-contact optical Telemetry required the entire fire area visualize with good spatial resolution and simul tan can analyze.

Die Rauchwolken von Feuern enthalten eine große Anzahl sehr kleiner Partikel, sogenannter Aerosole, deren Durchmesser von 0,05 bis 1 µm wesentlich kleiner ist als die Wellenlänge des thermalen Infrarotbereichs von 3 bis 14 µm. Daher sind, im Gegensatz zum visuellen Spektralbereich, die Rauchwolken im thermischen Infrarotbereich überwiegend transparent. Darum können in den beiden atmosphärischen Fenstern des Infraroten von 3 bis 5 µm und von 8 bis 14 µm Wärmebildgeräte eingesetzt werden, um durch Rauchwolken hindurch die Lage, Temperatur und Ausdehnung von Brandherden und Schwelbränden zu bestimmen und bildhaft darzustellen. Die verbleibenden Absorptions- und Streueigenschaften der Aerosole in den atmosphärischen Fen­ stern können genutzt werden, um die optischen Eigenschaften der Aerosole, d. h. die optische Dicke und die Größenvertei­ lung, in der Säule zu messen.The clouds of smoke from fires contain a very large number small particles called aerosols, the diameter of which is 0.05 to 1 µm is significantly smaller than the wavelength of the thermal infrared range from 3 to 14 µm. Therefore, in  Contrary to the visual spectral range, the smoke clouds in the thermal infrared range predominantly transparent. Therefore can in the two atmospheric windows of the infrared from 3 to 5 µm and from 8 to 14 µm thermal imaging devices to the location, temperature, through clouds of smoke and the extent of fire sources and smoldering fires and to depict it pictorially. The remaining absorption and Scattering properties of the aerosols in the atmospheric fen stern can be used to improve the optical properties the aerosols, d. H. the optical thickness and the size distribution to measure in the column.

Zahlreiche Verbrennungsgase, wie CO2, CO, NO, NO2, NH3, CH4, HNO3 usw., besitzen im Infrarot-Spektralbereich eine Reihe sogenannter Molekülbanden, die aus zahllosen einzelnen Spek­ trallinien der Moleküle bestehen. Diese Spektrallinien der verschiedenen Molekülspezies zeigen ausgeprägte spektrale Ab­ sorptions- und Emissionseigenschaften in Abhängigkeit vom at­ mosphärischen Druck, der Konzentration der Gasspezies und der Gastemperatur und können daher zur quantitativen Bestimmung der Zusammensetzung und Konzentration der Verbrennungsgase und der Gastemperatur mittels spektraler Analyse verwendet werden.Numerous combustion gases, such as CO 2 , CO, NO, NO 2 , NH 3 , CH 4 , HNO 3 etc., have a number of so-called molecular bands in the infrared spectral range, which consist of countless individual spectral lines of the molecules. These spectral lines of the different molecular species show pronounced spectral absorption and emission properties depending on the atmospheric pressure, the concentration of the gas species and the gas temperature and can therefore be used for the quantitative determination of the composition and concentration of the combustion gases and the gas temperature by means of spectral analysis.

Zur Simulation der IR-Strahlung von atmosphärischen Gasen und Aerosolen und zur Analyse von IR-Fernmeßdaten der Sensoren stehen geeignete Strahlungstransport-Modelle, Datenbasen und Inversionsalgorithmen zur Verfügung. Die Fernmessung von Rauchpartikeln (Aerosolen) vom Boden aus erfolgt mittels ei­ nes Netzwerks von automatischen, den Himmel abtastenden Son­ nenphotometern (AERONET), die bei acht Wellenlängen (340 bis 1020 nm) im Sichtbaren und nahen Infrarot Spektralbereich die direkte solare Bestrahlungsstärke und die Winkelverteilung der Himmelshelligkeit bei wolkenfreiem Himmel oder unter Be­ dingungen mit niederen Wolken messen.For the simulation of IR radiation from atmospheric gases and Aerosols and for analysis of IR remote measurement data from the sensors there are suitable radiation transport models, databases and Inversion algorithms available. The remote measurement of Smoke particles (aerosols) from the ground are made using an egg a network of automatic sky-scanning son internal photometers (AERONET) that operate at eight wavelengths (340 to 1020 nm) in the visible and near infrared spectral range direct solar irradiance and the angular distribution  the brightness of the sky in a cloudless sky or under Be measure conditions with low clouds.

Aus diesen Daten läßt sich die spektrale optische Dicke der Aerosole, die Aerosolgrößenverteilung und die Streuphasen­ funktion der Partikel mit einem schnellen Strahlungstransfer- Inversionscode berechnen (B. N. Holben, T. F. Eck, I. Slutsker, D. Tanre, J. P. Buis, A. Setzer, E. Vermote, J. A. Reagan, Y. J. Kaufman, T. Nakajima, F. Lavenu, I. Jankowiak und A. Smirnov: "AERONET - a federated instrument network and data archive for aerosol characterization", Remote Sensing Environment, 66: 1-16, 1998).From this data the spectral optical thickness of the Aerosols, the aerosol size distribution and the scattering phases function of the particles with a fast radiation transfer Calculate inversion code (B. N. Holben, T. F. Eck, I. Slutsker, D. Tanre, J.P. Buis, A. Setzer, E. Vermote, J.A. Reagan, Y. J. Kaufman, T. Nakajima, F. Lavenu, I. Jankowiak and A. Smirnov: "AERONET - a federated instrument network and data archive for aerosol characterization ", remote sensing environment, 66: 1-16, 1998).

Die optische Dicke von Aerosol- und Gas-Emissionen und die Temperatur von Biomassefeuern werden vom Satelliten aus mit­ tels eines in einer Orbithöhe von 705 km stationierten abbil­ denden Spektrometers EOS-MODIS (Earth Observing System - mo­ derate resolution imaging spectroradiometer) bestimmt. MODIS wird u. a. speziell für eine globale Feuerbeobachtung und Feu­ eranalyse eingesetzt. Die räumliche Auflösung der insgesamt 36 Spektralkanäle von MODIS beträgt im Sichtbaren 250 m, im nahen IR 500 m und im thermischen IR 1 km.The optical thickness of aerosol and gas emissions and the Temperature of biomass fires are monitored from the satellite of an image stationed at an orbit height of 705 km the spectrometer EOS-MODIS (Earth Observing System - mo derate resolution imaging spectroradiometer). MODIS we you. a. specifically for global fire observation and fire analysis used. The spatial resolution of the total 36 spectral channels from MODIS is 250 m in the visible, in near IR 500 m and in thermal IR 1 km.

Die entsprechende Winkelauflösung beträgt 0,7 mrad im nahen IR und 1,4 mrad im thermischen IR (M. D. King, Y. J. Kaufman, W. P. Menzel, und D. Tanre: "Remote sensing of cloud, aerosol, and water vapor properties from the Moderate Resolution Ima­ ging Spectrometer (MODIS)", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 30: 2-27, 1992 und Y. J. Kaufman, D. Tanre, L. Remer, E. Vermote, A. Chu und B. N. Holben: "Remote sensing of tropospheric aerosol from EOS-MODIS over land using dark targets and dynamic aero­ sol models", J. Geophys. Res., 102: 17051-17067, 1997). The corresponding angular resolution is 0.7 mrad in the near IR and 1.4 mrad in thermal IR (M.D. King, Y.J. Kaufman, W. P. Menzel, and D. Tanre: "Remote sensing of cloud, aerosol, and water vapor properties from the Moderate Resolution Ima went Spectrometer (MODIS) ", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 30: 2-27, 1992 and Y. J. Kaufman, D. Tanre, L. Remer, E. Vermote, A. Chu and B. N. Holben: "Remote sensing of tropospheric aerosol from EOS-MODIS over land using dark targets and dynamic aero sol models ", J. Geophys. Res., 102: 17051-17067, 1997).  

Die Infrarotkanäle bei MODIS werden zur Detektion von Feuer und zur Bestimmung von deren Lage und Größe sowie der Ober­ flächentemperatur der Feuer verwendet; die spektrale Auflö­ sung liegt im Bereich von 30 bis 130 cm-1. Aus Messungen der Strahldichten eines Feuerpixels bei 4 µm und 11 µm und der Schwarzkörpertemperatur des Hintergrunds wird mit einer nume­ rischen Iterationstechnik die Oberflächentemperatur des Feu­ ers bestimmt.The infrared channels at MODIS are used to detect fires and to determine their position and size as well as the surface temperature of the fires; the spectral resolution is in the range from 30 to 130 cm -1 . The surface temperature of the fire is determined using numerical iteration technology from measurements of the radiance of a fire pixel at 4 µm and 11 µm and the blackbody temperature of the background.

Die optische Dicke von Rauchwolken wird aus dem Rückstreuver­ halten des Sonnenlichts an Aerosolen im sichtbaren Spektral­ bereich bestimmt. Zur Bestimmung der optischen Dicke von Ae­ rosolen über Land werden dunkle Bodenflächen als Hintergrund und ein dynamisches Aerosolmodell benötigt, das wiederum auf den Himmelsmessungen mit den AERONET-Sonnenphotometern be­ ruht.The optical thickness of clouds of smoke is derived from the backscatter hold the sunlight on aerosols in the visible spectrum area determined. To determine the optical thickness of Ae Rosolas over land are dark ground surfaces as a background and needed a dynamic aerosol model that turned on the sky measurements with the AERONET solar photometers rests.

Um vom Weltall aus die optische Dicke von Aerosolen mit Hilfe der reflektierten Strahlung bestimmen zu können, ist die Kenntnis der Reflektivität der darunter liegenden Oberfläche notwendig. Die Reflektivität der Oberfläche dunkler Objekte wird hierbei aus der spektralen Beziehung im Sichtbaren (0,47 µm und 0,66 µm) und im kurzwelligen Infrarot (2,13 µm) abgeschätzt.To help with the optical thickness of aerosols from space to be able to determine the reflected radiation is Knowledge of the reflectivity of the underlying surface necessary. The reflectivity of the surface of dark objects becomes the spectral relationship in the visible (0.47 µm and 0.66 µm) and in the short-wave infrared (2.13 µm) estimated.

Aus der so ermittelten optischen Dicke der Aerosole wird in­ direkt auf die Säulendichten der emittierten Verbrennungsgase wie CO2, CO, NO, NO2 etc. geschlossen, indem aus Messungen bekannte Verhältnisse von Spurengas zu Partikel-Emissionsra­ ten verwendet werden. Primär wird die strenge Korrelation des Profils von Rauchpartikeln und des Profils von CO und CO2 ge­ nutzt. Die Emissionen weiterer Spurengase wird aus den ent­ sprechenden gemessenen Spurengas zu CO oder CO2-Emissionsrate bestimmt. Die Rauchpartikel werden somit als Ablaufverfolger (tracer) für die Emissionen der Spurengase genutzt.From the optical thickness of the aerosols determined in this way, the column densities of the emitted combustion gases such as CO 2 , CO, NO, NO 2 etc. are directly inferred by using known ratios of trace gas to particle emission rates from measurements. The strict correlation between the profile of smoke particles and the profile of CO and CO 2 is primarily used. The emissions of other trace gases are determined from the corresponding measured trace gases to CO or CO 2 emission rate. The smoke particles are thus used as tracers for the emissions of trace gases.

Konzentrationen von Spurengasen der Atmosphäre werden mit op­ tischen Fernmeßverfahren mittels eines spektral hochauflösen­ den Infrarotspektrometers direkt bestimmt, dessen spektrale Auflösung hierbei vergleichbar oder kleiner als die Halbwer­ tebreite der betrachteten Spektrallinien sein muß. Das effek­ tive Gesichtsfeld (FOV) solcher auf Interferometertechnik ba­ sierender, hochauflösender Infrarotspektrometer ist jedoch wegen der spektralen Auflösung entsprechend dem Jacquinot- Kriterium begrenzt. Bei dem gegenwärtig hierfür verwendeten satellitengetragenen Spektrometer IMG beträgt das FOV 0,6°; dieses FOV korrespondiert zu einer auf die Erdoberfläche pro­ jizierten horizontalen räumlichen Auflösung von 8 km aus ei­ ner Satellitenflughöhe von 800 km.Concentrations of trace gases in the atmosphere are measured with op telemetry using a spectrally high resolution directly determines the infrared spectrometer, its spectral Resolution comparable or smaller than the half must be the width of the spectral lines under consideration. The effec tive field of view (FOV) based on interferometer technology ba However, high resolution infrared spectrometer is because of the spectral resolution corresponding to the Jacquinot Criterion limited. With the currently used for this satellite-based spectrometer IMG, the FOV is 0.6 °; this FOV corresponds to one on the earth's surface pro ejected horizontal spatial resolution of 8 km from egg a satellite flight altitude of 800 km.

Ein bekanntes flugzeuggetragenes IR-Fourier-Transform-Spek­ trometer AES (Airborne Emission Spectrometer) hat eine spek­ trale Auflösung von 0,07 cm-1 im Spektralbereich von 650 bis 4250 cm-1 (2,35-15,4 µm). Aus den gemessenen Spektren können von zahlreichen Gasspezies, wie Wasserdampf, Kohlendioxid, Kohlenmonoxid, Ammoniak, Methanol, Formaldehyd und Äthylen die Säulendichten sowie die Temperatur der Luft und des Erd­ bodens bestimmt werden. Die Quantifizierung der in den Spek­ tren detektierten Gasspezies erfolgt mittels eines physikali­ schen Modells für das Feuer; hierbei werden vier Verbren­ nungsphasen und Szenarien unterschieden, nämlich Flammen, Schwelbrand, Rauch über ungestörtem Hintergrund und ungestör­ ter Hintergrund.A known aircraft-borne IR Fourier transform spectrometer AES (Airborne Emission Spectrometer) has a spectral resolution of 0.07 cm -1 in the spectral range from 650 to 4250 cm -1 (2.35-15.4 µm). Numerous gas species such as water vapor, carbon dioxide, carbon monoxide, ammonia, methanol, formaldehyde and ethylene can be used to determine the column densities and the temperature of the air and the soil from the measured spectra. The gas species detected in the spectra are quantified using a physical model for the fire; A distinction is made between four combustion phases and scenarios, namely flames, smoldering fires, smoke over an undisturbed background and undisturbed background.

Die atmosphärische Temperatur und die Molekülkonzentrationen aus den gemessenen IR-Spektren werden durch Inversion von Strahlungstransportgleichungen rückgewonnen. Diese Inversionsverfahren werden mathematisch mit Hilfe der bekannten Me­ thode der kleinsten Quadrate durchgeführt. Das Problem bei der Methode der kleinsten Quadrate ist generell deren Nicht­ linearität. Dieses Problem wird daher iterativ mit Standard­ techniken (beispielsweise Gauss-Newton oder Levenberg-Mar­ quardt-Algorithmus) durch eine angemessene Anpassung der Pa­ rameter gelöst, die den Zustand der Atmosphäre beschreiben (beispielsweise Temperatur, Gaskonzentrationen usw.), bis die Übereinstimmung eines berechneten und eines gemessenen Spek­ trums ausreichend gut ist.The atmospheric temperature and the molecular concentrations from the measured IR spectra by inversion of Radiation transport equations recovered. This inversion process  are mathematically calculated using the known Me least squares method. The problem with The least squares method is generally not linearity. This problem therefore becomes iterative with standard techniques (e.g. Gauss-Newton or Levenberg-Mar quardt algorithm) by an appropriate adjustment of the Pa resolved parameters that describe the state of the atmosphere (e.g. temperature, gas concentrations, etc.) until the Match of a calculated and a measured spec is sufficiently good.

Im Fall einer Rückgewinnung für eine vertikale Beobachtungs­ geometrie in der Atmosphäre reagiert die Methode der klein­ sten Quadrate extrem empfindlich auf Störungen der Meßdaten. Diese Schwierigkeit der direkten Inversionstechniken ist eine Folge der Tatsache, daß die gemessenen Daten nicht ausrei­ chend Information zu einer gesuchten Lösung liefern können. Mit Hilfe von Regularisierungsmethoden werden einige zusätz­ liche Informationen eingebracht, beispielsweise a priori-In­ formationen von meteorologischen Mittelwerten oder Glättebe­ dingungen.In the case of recovery for vertical observation geometry in the atmosphere reacts to the method of small Most squares are extremely sensitive to disturbances in the measurement data. This difficulty of direct inversion techniques is one As a result of the fact that the measured data are not sufficient can provide information about a solution you are looking for. With the help of regularization methods, some additional brought in information, for example a priori-in formations of meteorological mean values or smoothness conditions.

Mit den gegenwärtig verfügbaren abbildenden Spektroradiometer läßt sich zwar eine ausreichende räumliche Auflösung und spektrale Überdeckung des sichtbaren und Infrarotbereichs er­ reichen, jedoch bei weitem nicht die zur spektralen Analyse von Gasemissionen notwendige spektrale Auflösung von 0,1 cm-1. Die verfügbaren interferometrischen IR-Spektrometer haben zwar die erforderliche hohe spektrale Auflösung, nicht jedoch eine ausreichende räumliche Auflösung oder Winkelauf­ lösung.With the imaging spectroradiometers currently available, sufficient spatial resolution and spectral coverage of the visible and infrared range can be achieved, but far from the spectral resolution of 0.1 cm -1 necessary for the spectral analysis of gas emissions. The available interferometric IR spectrometers have the required high spectral resolution, but not sufficient spatial resolution or angular resolution.

Die Nachteile beim Einsatz einzelner Sensoren vom Typ eines Spektroradiometers, eines hochauflösenden interferometrischen Spektrometers und eines Wärmebildgeräts sind folgende. Das für das abbildende Spektrometer MODIS verwendete Verfahren benötigt zur Bestimmung der optischen Dicke von Aerosolen über Land dunkle Bodenflächen als Hintergrund, so daß es nur bei Tageslicht angewandt werden kann. Ferner hat MODIS eine zu geringe spektrale Auflösung, die im thermischen Infrarot (30 bis 130 cm-1) lediglich ausreicht, um die mittlere Tempe­ ratur der Atmosphäre und von Wolken sowie die Temperatur von Oberflächen zu bestimmen.The disadvantages of using individual sensors of the type of a spectroradiometer, a high-resolution interferometric spectrometer and a thermal imaging device are as follows. The method used for the imaging spectrometer MODIS requires dark ground surfaces as background to determine the optical thickness of aerosols over land, so that it can only be used in daylight. Furthermore, MODIS has too low a spectral resolution, which in thermal infrared (30 to 130 cm -1 ) is only sufficient to determine the average temperature of the atmosphere and of clouds as well as the temperature of surfaces.

Wegen der geringen spektralen Auflösung der Kanäle von Spek­ troradiometern können daher einzelne Spektrallinien von Mole­ külspektren nicht gemessen werden, so daß eine Rückgewinnung von vertikalen Profilen der atmosphärischen Temperatur und von Molekülkonzentrationen nicht möglich ist, da hierzu eine spektrale Auflösung von mindestens 0,1 cm-1 erforderlich ist. Da aus der optischen Dicke der Aerosole indirekt auf die Säu­ lendichten von emittierten Verbrennungsgasen, wie CO2, CO, NO, NO2 etc. geschlossen werden kann, ist eine direkte Be­ stimmung der Säulendichten oder Konzentrationen der Gase und deren Temperatur aus Infrarotmessungen nicht möglich.Because of the low spectral resolution of the channels of spectroradiometers, individual spectral lines of molecular spectra cannot be measured, so that it is not possible to recover vertical profiles of the atmospheric temperature and molecular concentrations, since this requires a spectral resolution of at least 0.1 cm . 1 is required. Since it can be concluded indirectly from the optical thickness of the aerosols that the column densities of emitted combustion gases, such as CO 2 , CO, NO, NO 2 etc., a direct determination of the column densities or concentrations of the gases and their temperature from infrared measurements is not possible ,

Mit spektral hochauflösenden Spektrometern können die atmo­ sphärische Temperatur und die Spurengaskonzentrationen be­ stimmt werden. Bezogen auf die Abmessungen typischer Feuer­ szenen ist jedoch deren räumliche Auflösung zu gering. Ein auf ein Feuer beispielsweise an der Erdoberfläche projizier­ tes Gesichtsfeld eines Spektrometers ist im allgemeinen viel größer als die horizontale räumliche Ausdehnung des betrach­ teten Feuers.With spectrally high resolution spectrometers the atmo spherical temperature and trace gas concentrations be true. Based on the dimensions of typical fires scenes, however, their spatial resolution is too low. On project onto a fire, for example, on the surface of the earth The field of view of a spectrometer is generally a lot larger than the horizontal spatial extent of the view fire.

Obwohl innerhalb des Feuerbereichs häufig eine große Inhomo­ genität in der Temperatur, den Partikeln und den Gaskonzen­ trationen auftritt, können mit Spektrometern nur grob räumliche gemittelte Werte der Temperatur und Konzentrationen von Spurengasen und Aerosolen bestimmt werden. Im Extremfall kann ein störendes Hintergrundsignal von Bereichen außerhalb des Feuers eine spektrale Analyse unmöglich machen.Although often a large inhomo within the fire area genicity in temperature, particles and gas concentrations trations can only be roughly spatial with spectrometers  averaged values of temperature and concentrations of Trace gases and aerosols can be determined. In extreme cases it can an interfering background signal from areas outside the Make a spectral analysis impossible.

Mit dem Einsatz von spektral breitbandigen Wärmebildgeräten kann in den atmosphärischen Fenstern im thermalen IR-Bereich von 3 bis 14 µm die Temperaturverteilung von festen oder flüssigen Oberflächen im Feuerbereich mit hoher räumlicher und radiometrischer Auflösung bestimmt werden. Die Temperatur von Gasen kann damit in geeignet gewählten Spektralbereichen (Mikro-Windows), die entsprechende Absorptionsbanden der Gase enthalten, jedoch nur näherungsweise gemittelt über alle Gas­ schichten des Feuers und der Atmosphäre des Feuers bestimmt werden. Die spektrale Auflösung ist für eine Bestimmung der Konzentrationen von Spurengasen nicht ausreichend.With the use of spectrally broadband thermal imaging devices can in the atmospheric windows in the thermal IR range from 3 to 14 µm the temperature distribution of solid or liquid surfaces in the fire area with high spatial and radiometric resolution can be determined. The temperature of gases can thus be in suitably chosen spectral ranges (Micro windows), the corresponding absorption bands of the gases included, but only approximately averaged over all gas layers of fire and the atmosphere of the fire become. The spectral resolution is for a determination of the Concentrations of trace gases are not sufficient.

Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein berührungsloses opti­ sches Fernmeßverfahren und eine Einrichtung zum Durchführen dieses Verfahrens vorzusehen, um gleichzeitig räumlich und spektral hochaufgelöste Bilddaten, insbesondere im thermalen Infraroten aus einem ausreichend weiten optischen Gesichts­ feld aufzunehmen und simultan zu analysieren.The object of the invention is therefore a non-contact opti telemetry method and a device for carrying it out this method to provide both spatial and spectrally high-resolution image data, especially in thermal Infrared from a sufficiently wide optical face field and analyze it simultaneously.

Gemäß der Erfindung wird diese Aufgabe mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst.According to the invention, this object is achieved with the features of Claim 1 solved.

Eine Einrichtung zum Durchführen dieses Verfahrens ist im An­ spruch 12 angegeben.A device for performing this method is in the An pronounced 12.

Vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand von auf Anspruch 1 oder 12 unmittelbar oder mittelbar rückbezogenen Ansprü­ chen. Advantageous further developments are the subject of claim 1 or 12 claims directly or indirectly related chen.  

Um gleichzeitig die Temperatur, Gas- und Partikelemissionen und deren Konzentrationen sowie deren räumliche Verteilung über die gesamte räumliche Ausdehnung eines Feuers nicht nur zu messen, sondern auch simultan und direkt zu bestimmen, werden gemäß der Erfindung ein optischer Sensor in Form eines abbildenden Radiometers (Wärmebildgerät) und ein spektral hoch auflösendes Radiometer (IR-Fourier-Transform-Spektrome­ ter (IRFTS)) in geeigneter Weise verknüpft. Die dabei aufge­ nommenen Meßdaten werden unmittelbar in Echtzeit einer multi­ sensoralen Analyse unterzogen.To simultaneously the temperature, gas and particle emissions and their concentrations and their spatial distribution over the entire spatial extent of a fire not only to measure, but also to determine simultaneously and directly, According to the invention, an optical sensor in the form of a imaging radiometer (thermal imaging device) and a spectral high-resolution radiometer (IR Fourier transform spectra ter (IRFTS)) linked in a suitable manner. The given up Measured data taken are immediately real-time of a multi subjected to sensory analysis.

Zum gleichzeitigen Messen von Temperatur, Gas- und Partikel- Emissionen über die gesamte räumliche Ausdehnung eines Feuers werden daher ein optischer Sensor und ein Fernmeßverfahren im thermalen Infraroten vorgesehen, das die Fähigkeiten eines abbildenden Radiometers (Wärmebildgerät) mit einem spektral hochauflösenden Radiometer (IR-Spektrometer) in geeigneter Form kombiniert.For simultaneous measurement of temperature, gas and particle Emissions over the entire spatial extent of a fire are therefore an optical sensor and a telemetry in thermal infrared provided that the capabilities of a imaging radiometer (thermal imaging device) with a spectral high-resolution radiometer (IR spectrometer) in a suitable Form combined.

Zusätzlich zu einem abbildenden Radiometer, einer abbildenden IR-Kamera wird zweckmäßig eine bispektrale abbildende CCD-Kamera im sichtbaren Spektralbereich und dem nahen IR-Bereich (VIS/NIR-CCD), mit dem gleichen Gesichtsfeld der Optik, aber höherer räumlicher Auflösung als ein bispektrales IR-Spektrometer (BIRS) eingesetzt.In addition to an imaging radiometer, an imaging IR camera is expediently a bispectral imaging CCD camera in the visible spectral range and the near IR area (VIS / NIR-CCD), with the same field of view Optics, but higher spatial resolution than a bispectral IR spectrometer (BIRS) used.

Entsprechend der Erfindung sind die Gesichtsfelder der Senso­ ren einander so angepaßt, daß das Gesichtsfeld des Spektrome­ ters IRFTS vom Gesamtgesichtfeld der abbildenden Sensoren BIRS und VIS/NIR stets vollständig überdeckt wird; hierbei ist das Gesichtsfeld der abbildenden Sensoren mindestens gleich oder größer als das Gesichtsfeld des Spektrometers. Mit den abbildenden Sensoren wird in einem ausreichend großen Gesichtsfeld das gesamte Feuer oder große Bereiche davon erfaßt, um sich einen Überblick zu verschaffen, während mit dem Spektrometer prinzipiell nur in einem kleineren Winkelbereich gemessen und analysiert wird.According to the invention, the visual fields are the Senso ren adjusted so that the field of view of the spectrome ters IRFTS from the total field of view of the imaging sensors BIRS and VIS / NIR is always completely covered; in this connection is the field of view of the imaging sensors at least equal to or larger than the field of view of the spectrometer. With the imaging sensors in a sufficiently large Field of view covers the entire fire or large areas thereof,  to get an overview, while with the In principle, spectrometers only in a smaller angular range is measured and analyzed.

Als Kompromiß und aus praktischen Gründen hat sich ein Ver­ hältnis der Durchmesser des Gesichtsfeldes von abbildenden Sensoren zu dem Durchmesser des Spektrometers von 10 zu 1 be­ währt. Gleichzeitig wird damit auch die Anzahl notwendiger Meßschritte mit dem Spektrometer, um das gesamte Gesichtsfeld der abbildenden Sensoren abzudecken, beschränkt.As a compromise and for practical reasons, a Ver ratio of the diameter of the visual field of imaging Sensors to the diameter of the spectrometer from 10 to 1 be endures. At the same time, the number is also necessary Measuring steps with the spectrometer to cover the entire field of view of the imaging sensors.

Nach der Erfindung wird zuerst mit den abbildenden Sensoren in dem größeren Gesichtsfeld die Feuerszene visualisiert und die Temperaturverteilung gemessen. Danach werden innerhalb dieses großen Gesichtsfelds ein oder mehrere interessierende Teilbereiche ausgewählt, beispielsweise Bereiche mit hohen Temperaturen oder starker Gas- und Rauchentwicklung; hierauf wird das Spektrometer mit dem kleineren Gesichtsfeld ausge­ richtet.According to the invention, the imaging sensors are used first in the larger field of vision the fire scene is visualized and measured the temperature distribution. After that, be inside this large field of vision one or more of interest Sub-areas selected, for example areas with high Temperatures or strong gas and smoke development; hereupon the spectrometer with the smaller field of view is output directed.

In diesem kleineren Gesichtsfeld wird dann eine detaillierte Analyse des Feuers mit allen Sensoren gleichzeitig durchge­ führt. Es ist somit notwendig, daß das Gesichtsfeld des Spek­ trometers innerhalb des Gesichtsfelds der abbildenden Senso­ ren beliebig und definiert ausgerichtet werden kann (pointing).In this smaller field of view there is then a detailed one Analysis of the fire with all sensors carried out simultaneously leads. It is therefore necessary that the visual field of the Spek trometer within the field of view of the imaging senso can be aligned as desired and defined (Pointing).

Da die erforderliche Größe des Gesichtsfelds der abbildenden Sensoren durch die gewählte Meßentfernung oder die Wahl der Sensorplattform und die typischen Abmessungen großer Feuer bestimmt wird, kommen prinzipiell drei Sensorplattformen in Betracht: Satellit, Flugzeug und Fahrzeug (Bodeneinsatz). Because the required size of the visual field of the imaging Sensors by the selected measuring distance or the choice of Sensor platform and the typical dimensions of large fires is determined, there are basically three sensor platforms Consideration: satellite, plane and vehicle (ground use).  

Da ein bispektraler bilderzeugender IR-Sensor BIRS spektral breitbandig in den beiden atmosphärischen IR-Fenstern von 3,5 bis 4,1 µm (MIR) und 8 bis 12 µm (TIR) arbeitet, kann durch Messen der IR-Strahlung in den beiden atmosphärischen Fen­ stern die Temperaturverteilung von Oberflächen sowie die Emission und Kontinuumsabsorption von Gasen und Partikeln be­ stimmt werden. Da das IR-Fourier-Transform-Spektrometer im thermalen IR-Spektralbereich von 3.0 bis 15 µm empfindlich ist und spektral zahlreiche Absorptionsbanden von atmosphäri­ schen und Verbrennungsgasen, sowie die atmosphärischen IR-Fenster des bispektralen bilderzeugenden IR-Sensors BIRS überdeckt, werden mit dem Fourier-Spektrometer die emittier­ ten spektralen Strahldichten aller im Gesichtsfeld befindli­ chen Strahlungsquellen, insbesondere die Emissions- und Ab­ sorptionslinien der Gase mit einer hohen spektralen Auflösung von 0,1 cm-1 gemessen. Aus den Linienspektren der Gase können dann die Gastemperatur und die Konzentrationen zahlreicher Gasspezies bestimmt werden.Since a bispectral imaging IR sensor BIRS works spectrally broadband in the two atmospheric IR windows from 3.5 to 4.1 µm (MIR) and 8 to 12 µm (TIR), measuring the IR radiation in the two atmospheric The temperature distribution of surfaces and the emission and continuum absorption of gases and particles can be determined. Since the IR Fourier transform spectrometer is sensitive in the thermal IR spectral range from 3.0 to 15 µm and spectrally covers numerous absorption bands of atmospheric and combustion gases, as well as the atmospheric IR windows of the bispectral imaging IR sensor BIRS, the Fourier Spectrometer, the emitted spectral radiance of all radiation sources in the field of view, in particular the emission and absorption lines of the gases, are measured with a high spectral resolution of 0.1 cm -1 . The gas temperature and the concentrations of numerous gas species can then be determined from the line spectra of the gases.

Somit können zum einen die mittels der vorgesehenen Sensoren erhaltenen Ergebnisse der Einzelsensoren, wie die Oberflä­ chentemperatur mit Hilfe eines bispektralen bilderzeugenden IR-Sensors BIRS und die Gastemperatur und Gaskonzentrationen mit dem IR-Fourier-Transform-Spektrometer genauer bzw. mit verbesserter räumlicher Auflösung bestimmt werden, und zum anderen wird es dadurch überhaupt erst möglich, im thermalen IR-Bereich die Parameter von Rauchpartikeln aus Meßdaten ab­ zuleiten.Thus, on the one hand, the sensors provided results obtained from the individual sensors, such as the surface temperature using a bispectral imaging IR sensor BIRS and the gas temperature and gas concentrations with the IR Fourier transform spectrometer more precisely or with improved spatial resolution can be determined and for others it is only possible in the thermal IR range the parameters of smoke particles from measurement data forward.

Das gemäß der Erfindung erreichte, wesentliche Ergebnis be­ steht im Unterschied zu den aus dem Stand der Technik bekann­ ten Lösungen darin, daß die optische Dicke, die Größenvertei­ lung und der Typ der Aerosole in der betrachteten Säule be­ stimmt werden können.The essential result achieved according to the invention be stands in contrast to those known from the prior art ten solutions in that the optical thickness, the size distribution and the type of aerosols in the column under consideration can be voted.

Nachfolgend wird die Erfindung anhand der Zeichnungen im ein­ zelnen erläutert. Es zeigen:The invention is based on the drawings in a individual explained. Show it:

Fig. 1 in einer schematischen nicht-maßstäblichen Darstellung Gesichtsfelder eines abbildenden Sensors und eines IR- Spektrometers; Fig. 1 is a schematic non-scale representation of fields of view of an imaging sensor and an IR spectrometer;

Fig. 2 eine schematische nicht-maßstäbliche Darstellung einer typischen Feuerszene eines Waldbrandes; Fig. 2 is a schematic non-scale view of a typical fire scene of a forest fire;

Fig. 3 in Form eines Blockdiagramms eine schematische Darstel­ lung einer Fusion von Sensordaten; Fig. 3 in the form of a block diagram a schematic representation of a fusion of sensor data;

Fig. 4 ein Flußdiagramm in einem Fusionsprozessor zum Durch­ führen einer spektralen Parameteranalyse, und Fig. 4 is a flowchart in a fusion processor to perform spectral parameter analysis, and

Fig. 5a und Fig. 5b ein Flußdiagramm zum Durchführen einer Da­ tenanalyse. FIG. 5a and FIG. 5b is a flow chart for performing Since tenanalyse.

In Fig. 1 sind das Gesichtsfeld 10 eines abbildenden IR-Sen­ sors und das Gesichtsfeld 20 eines IR-Fourier-Spektrometers schematisch und unmaßstäblich dargestellt. Hierzu abbildende Sensoren im infraroten und sichtbaren Spektralbereich erzeu­ gen eine Matrix von Bildpunkten, die durch ein Gitternetz symbolisiert sind, in welchem ein quadratisches Element ein Bildelement (Pixel) darstellt und der räumlichen Auflösung eines abbildenden Sensors entspricht.In Fig. 1, the field of view 10 of an imaging IR sensor and the field of view 20 of an IR Fourier spectrometer are shown schematically and to scale. For this purpose, imaging sensors in the infrared and visible spectral range generate a matrix of pixels which are symbolized by a grid, in which a square element represents an image element (pixel) and corresponds to the spatial resolution of an imaging sensor.

Ein derartiges Bild kann hierbei durch ein zweidimensionales Detektor-Array (Focal Plane Array) oder durch eine in einer durch einen Pfeil angedeuteten Flugrichtung abtastende Detek­ torzeile 11 (Pushbroom-Scanner) erzeugt werden. Das Gesichts­ feld 20 des IR-Fourierspektrometers ist kreisförmig dargestellt und hat entsprechend seinem Durchmesser eine geringe räumliche Auflösung.Such an image can in this case be generated by a two-dimensional detector array (focal plane array) or by a detector line 11 (pushbroom scanner) scanning in a direction of flight indicated by an arrow. The face field 20 of the IR Fourier spectrometer is shown in a circle and has a low spatial resolution according to its diameter.

Als Sensoren können eingesetzt werden bispektrale abbildende IR-Sensoren BIRS für mittleres Infrarot MIR (Wellenlängenbe­ reich 3,5 bis 4 µm) und für ein thermisches Infrarot TIR (Wellenlängen 4 bis 2 µm) sowie eine abbildende CCD-Kamera VIS/NIR-CCD im Sichtbaren (Wellenlängenbereich 0,4 bis 0,7 µm) und im Nahen-IR(Wellenlängenbereich 1,2 bis 1,4 µm).Bispectral imaging can be used as sensors BIRS IR sensors for medium infrared MIR (wavelength ranges from 3.5 to 4 µm) and for a thermal infrared TIR (Wavelengths 4 to 2 µm) and an imaging CCD camera VIS / NIR-CCD in the visible (wavelength range 0.4 to 0.7 µm) and in the Near-IR (wavelength range 1.2 to 1.4 µm).

In Fig. 2 ist eine typische Feuerszene eines Waldbrandes im Gesichtsfeldern 10 und 20 einer flugzeug- oder satellitenge­ tragenen Sensoranordnung aus einem abbildenden Sensor BIRS und einem IR Spektrometer IRFTS dargestellt. Die Szene ent­ hält eine Feuerlinie 31 mit Flammen, abgebrannte Bereiche 32 mit Schwelbränden, eine Rauch- und Gaswolke 33 über unver­ branntem Hintergrund und schließlich einen Bereich 34 des un­ verbrannten ungestörten Hintergrunds. Die beobachteten Szenen werden entsprechend der Temperaturverteilung der Oberfläche in Flächenbereiche mit flammender Verbrennung (31), Schwel­ brand (32), Rauch (33) vor unverbrannten Hintergrund und un­ gestörter Hintergrund (34) klassifiziert, was als generische Klassen der Szene bezeichnet wird.In FIG. 2, a typical fire scene is shown of a forest fire in the fields of view 10 and 20 of an aircraft or satellite-transmitted sensor array of an imaging sensor BIRS and an IR spectrometer IRFTS. The scene includes a line of fire 31 with flames, burned areas 32 with smoldering fires, a smoke and gas cloud 33 over an unburned background and finally an area 34 of the unburned undisturbed background. The observed scenes are classified according to the temperature distribution of the surface in areas with flaming combustion ( 31 ), smoldering fire ( 32 ), smoke ( 33 ) against an unburned background and undisturbed background ( 34 ), which is referred to as generic classes of the scene.

Diese Meßmethode ist vor allem nutzbar für Messungen der Tem­ peraturen und der Luftverschmutzung durch große Feuer, bei­ spielsweise durch Wald- und Savannenbrände oder Ölbrände, bei denen dichte Aerosolwolken in die Atmosphäre gelangen. Die Sensoren können hierbei von einem Satelliten, einem Flugzeug oder von einer beispielsweise auf einem Feuerwehrfahrzeug montierten Bodenmeßstation aus betrieben werden.This measurement method is particularly useful for measurements of the tem temperatures and air pollution from large fires for example through forest and savanna fires or oil fires where dense aerosol clouds get into the atmosphere. The Sensors can be from a satellite, an aircraft or from one, for example, on a fire engine assembled soil measuring station.

Im Blockdiagramm von Fig. 3 ist in einer schematischen Dar­ stellung die Architektur für eine Fusion von Sensordaten schematisch dargestellt. Sensoren BIRS, IRFTS und VIS/NIR-CCD erzeugen parallel und unabhängig voneinander spezifische Ob­ jektdaten. Die Ausgabedaten dieser Sensoren werden nach einer individuellen Datenprozessierung in jedem Sensor nachgeordne­ ten Signalprozessoren 41 bis 43 in einen Fusionsprozessor 50 eingegeben. Hierbei betreffen die Objektdaten physikalische Parameter, wie beispielsweise Oberflächentemperatur, Fläche, spektrale Verteilung, geometrische Struktur, zeitliche Verän­ derungen, sowie Lage von Objekten und einen Vertrauensbereich der Detektion, Klassifikation oder Identifikation der Objekte im betrachteten Gesichtsfeld (FOV).In the block diagram of FIG. 3, the architecture for a fusion of sensor data is shown schematically in a schematic representation. BIRS, IRFTS and VIS / NIR-CCD sensors generate specific object data in parallel and independently of one another. The output data of these sensors are entered into a fusion processor 50 after an individual data processing in each sensor downstream signal processors 41 to 43 . Here, the object data relate to physical parameters such as surface temperature, area, spectral distribution, geometric structure, temporal changes, as well as the position of objects and a range of confidence in the detection, classification or identification of the objects in the field of view under consideration (FOV).

Der Fusionsprozessor enthält Datenbahnen und einen Datenana­ lyse-Algorithmus. Ferner ist der Fusionsprozessor 50 mit ei­ nem Eingabegerät 52, beispielsweise in Form eines PCs, der eine Tastatur 52a und einen Bildschirm 42b aufweist, verbun­ den, in welchen zum einen von dem Fusionsprozessor 50 Ergeb­ nisse eingegeben und an den Fusionsprozessor 50 Anweisungen zurückgegeben werden. Durch einen rechts unten in Fig. 3 wie­ dergegebenen Block 53 ist angedeutet, daß von außen Meßbedin­ gungen sowie a priori-Wissen in den Fusionsprozessor 50 ein­ gegeben werden können.The fusion processor contains data lanes and a data analysis algorithm. Furthermore, the fusion processor 50 is connected to an input device 52 , for example in the form of a PC which has a keyboard 52 a and a screen 42 b, in which results are entered by the fusion processor 50 and results are returned to the fusion processor 50 become. By a bottom right in Fig. 3 as said given block 53, it is indicated that conditions Meßbedin from the outside as well as a priori knowledge one may be added in the fusion processor 50.

Die Vorteile dieser Art einer Fusion, der sogenannten Sensor- Level-Fusion, sind:
The advantages of this type of fusion, the so-called sensor-level fusion, are:

  • - Durch die individuelle Datenprozessierung zur Diskriminie­ rung potentieller Objekte vor der Eingabe in den Fusions­ prozessor wird die Arbeitsbelastung des Fusionsprozessors reduziert.- Through individual data processing for discrimination potential objects before entering them into the mergers processor becomes the workload of the fusion processor reduced.
  • - Ferner erfolgt eine Optimierung der Signalprozessierung je­ des einzelnen Sensors entsprechend dessen Detektordesign und Einsatzcharakteristik. - The signal processing is also optimized of the individual sensor according to its detector design and operational characteristics.  
  • - Anweisungen an die Signalprozessierung in den Prozessoren 41 bis 43 und den jeweiligen Sensor können auf unabhängigen Daten von anderen Sensoren basieren.Instructions for signal processing in processors 41 to 43 and the respective sensor can be based on independent data from other sensors.
  • - Es besteht eine Flexibilität hinsichtlich Anzahl und Typ der Sensoren, ohne die grundlegende Struktur des Fusions­ prozessors 50 ändern zu müssen.There is flexibility in the number and type of sensors without having to change the basic structure of the fusion processor 50 .
  • - Ferner ist eine kosteneffektive Möglichkeit vorgesehen, zu einer existierenden Multisensor-Konfiguration eine Datenfu­ sion hinzuzufügen.- There is also a cost-effective way to an existing multisensor configuration sion add.

Die erforderliche räumliche Auflösung am Ort des Feuers ist für den Einsatz der Sensoren auf den verschiedenen möglichen Sensorplattformen unterschiedlich. Die räumliche Auflösung und das erforderliche Gesichtsfeld der Optik (FOV) sowie die daraus resultierende Fußspur (footprint) der abbildenden Sen­ soren sind in Tabelle 1 zusammengefaßt.The required spatial resolution at the location of the fire is for using the sensors on the various possible Sensor platforms different. The spatial resolution and the required field of view of optics (FOV) as well as the resulting footprint of the imaging sen sensors are summarized in Table 1.

Tabelle 1 Table 1

In Tabelle 1 ist die räumliche Auflösung der abbildenden Sen­ soren BIRS und VIS/NIR, deren effektives Gesichtsfeld FOV und deren Fußspur angegeben, wenn die Sensoren getragen werden von
Table 1 shows the spatial resolution of the imaging sensors BIRS and VIS / NIR, their effective field of view FOV and their footprint when the sensors are worn by

  • - Satelliten bei einer Orbithöhe von 400 km, (wie Internatio­ nale Raumstation),- satellites at an orbit altitude of 400 km, (like Internatio nale space station),
  • - einem Flugzeug, wobei die Auflösung für eine Flughöhe 1 bis 10 km, FOV und Fußspur für eine Flughöhe von 4 km angegeben ist, und bei - An aircraft, the resolution for an altitude of 1 to 10 km, FOV and footprint given for an altitude of 4 km is, and at  
  • - einem Bodeneinsatz, wobei die Auflösung für eine Schrägent­ fernung von 0,1 bis 1 km, FOV und Fußspur für 400 m Schrä­ gentfernung gilt.- A floor insert, the resolution for a slant Distance from 0.1 to 1 km, FOV and footprint for 400 m slope Distance applies.

Die radiometrische Auflösung in den thermischen IR-Kanälen ist als rauschäquivalente Strahldichte NER in W/(cm2 sr) und als rauschäquivalente Temperaturdifferenz NE/ΔT definiert, während die radiometrische Auflösung im Sichtbaren und nahen IR als rauschäquivalente spektrale Strahldichte NESR defi­ niert ist. Diese Anforderungen sind in Tabelle 2 zusammenge­ stellt.The radiometric resolution in the thermal IR channels is defined as the noise equivalent radiance NER in W / (cm 2 sr) and the noise equivalent temperature difference NE / ΔT, while the radiometric resolution in the visible and near IR is defined as the noise equivalent spectral radiance NESR. These requirements are summarized in Table 2.

Tabelle 2 Table 2

Wegen der stark unterschiedlichen Strahldichtekontraste in den verschiedenen Spektralbereichen für eine Feuerszene mit Temperaturen bis zu 1800°K muß bei der geforderten radiome­ trischen Auflösung ein entsprechend großer Dynamikbereich der Signalverarbeitung sichergestellt sein.Because of the very different radiance contrasts in the different spectral ranges for a fire scene Temperatures up to 1800 ° K must be at the required radiome trical resolution a correspondingly large dynamic range of Signal processing must be ensured.

Aus den bei Feuern anzutreffenden Kontraststrahldichten sowie der geforderten räumlichen und radiometrischen Auflösung kann die minimal detektierbare Feuerfläche der abbildenden Senso­ ren geschätzt werden. Die minimal detektierbare Feuerfläche kann deutlich kleiner sein als die räumliche Auflösung der abbildenden Sensoren. Bei einem satellitengetragenen Sensor muß diese Fläche ≈4 m2 betragen. Bei einem flugzeuggetragenen System beträgt diese minimal detektierbare Feuerfläche ≈0,2 m2 und ist bei einem bodengestützten Sensor entsprechend klei­ ner, nämlich nur ≈0,002 m2.The minimally detectable fire area of the imaging sensors can be estimated from the contrast beam densities encountered in fires and the required spatial and radiometric resolution. The minimally detectable fire area can be significantly smaller than the spatial resolution of the imaging sensors. With a satellite-borne sensor, this area must be ≈4 m 2 . In the case of an aircraft-carried system, this minimally detectable fire area is ≈0.2 m 2 and is correspondingly smaller for a floor-based sensor, namely only ≈0.002 m 2 .

Die Forderungen für das IR-Fourier-Transform-Spektrometer, also das Gesichtsfeld (FOV) und der daraus sich ergebende Durchmesser des Gesichtsfeldes am Fußpunkt, die spektrale Auflösung und die spektrale Empfindlichkeit (NESR) sind in Tabelle 3 aufgelistet. Der Ausrichtungsbereich der Optik (pointing range) muß jeweils das gesamte Gesichtsfeld der ab­ bildenden Sensoren abdecken; die entsprechenden Winkelberei­ che, innerhalb deren das IR-Spektrometer ausgerichtet werden kann, sind ebenfalls in Tabelle 3 zu entnehmen.The requirements for the IR Fourier transform spectrometer, thus the field of vision (FOV) and the resulting one Diameter of the visual field at the base, the spectral Resolution and spectral sensitivity (NESR) are in Table 3 listed. The alignment area of the optics (pointing range) must cover the entire field of view cover forming sensors; the corresponding angular range che, within which the IR spectrometer are aligned can also be found in Table 3.

Tabelle 3 Table 3

Mit diesen Sensorspezifikationen ist ein Fusions- und Daten­ analyse-Algorithmus entwickelt worden, der die verschiedenen Sensordaten kombiniert, analysiert und die Ergebnisse und die Bewertung des Einzelsensors verbessert. Basierend auf den Er­ gebnissen im Fusionsprozessor 50 werden als Rückkopplung An­ weisungen an die einzelnen Sensoren abgeleitet. Diese betref­ fen die Justierung der Signalprozessoren 41 bis 43, wie bei­ spielsweise dynamische Schwellwerte, Integrationszeiten oder andere Parameter der Datenprozessierung und Information über Bereiche, für die eine genauere Untersuchung durchzuführen ist, die optische Ausrichtung und Wahl des Gesichtsfeldes so­ wie die Kalibrierung und den Betriebsmodus der Sensoren.With these sensor specifications, a fusion and data analysis algorithm has been developed that combines and analyzes the various sensor data and improves the results and the evaluation of the individual sensor. Based on the results in the fusion processor 50 , instructions are derived from the individual sensors as feedback. These relate to the adjustment of the signal processors 41 to 43 , such as dynamic threshold values, integration times or other parameters of data processing and information about areas for which a more detailed examination has to be carried out, the optical alignment and choice of the field of view as well as the calibration and the operating mode of the sensors.

Die schlagwortartig angeführten Funktionen des in Fig. 3 skiz­ zierten Fusionsprozessors 50 mit der Datenanalyse 51 werden anhand des Diagramms in Fig. 4 genauer beschrieben. Die radio­ metrisch korrigierten und kalibrierten Meßdaten (Prozessie­ rungslevel 1) werden im Fusionsprozessor 50 in einen Prozes­ sierungslevel 2 überführt. Hierbei werden nur diejenigen Da­ ten fusioniert, die aus dem kleinsten gemeinsamen Gesichts­ feld stammen, welches nach dem beschriebenen Meßverfahren das Gesichtsfeld 20 der Optik des IR-Spektrometers IRFTS ist.The functions of the fusion processor 50 sketched in FIG. 3 with the data analysis 51 are described in more detail using the diagram in FIG. 4. The radio metric corrected and calibrated measured data (approximately Prozessie level 1) are in the fusion processor 50 in a Prozes sierungslevel 2 transferred. Here, only those data are fused that come from the smallest common field of view, which is the field of view 20 of the optics of the IR spectrometer IRFTS according to the measurement method described.

Die Oberflächentemperaturen aus Bilddaten und die IR-Spektren werden für jeden definierten Meßzeitpunkt und Meßort zu einem Datenvektor vereinigt (Block 54). Mit diesem Datenvektor wird eine erste Zustandsschätzung und Bewertung (Block 55) des Feuers, der Atmosphäre und des Hintergrunds mit Hilfe eines physikalischen Modells des Feuers durchgeführt, das auf dem in Fig. 2 dargestellten Szenario basiert. Parallel hierzu wer­ den die fusionierten Daten in einem weiteren Zweig (Block 56) zu einer ersten Klassifizierung des Feuers nach Typ der Ver­ brennung und Identifizierung des Brennstoffs und zur Lokali­ sierung des Hochtemperaturereignisses verwendet.The surface temperatures from image data and the IR spectra are combined into a data vector for each defined measurement time and measurement location (block 54 ). With this data vector, a first state estimation and evaluation (block 55 ) of the fire, the atmosphere and the background is carried out with the aid of a physical model of the fire, which is based on the scenario shown in FIG. 2. At the same time, the merged data is used in a further branch (block 56 ) for a first classification of the fire according to the type of combustion and identification of the fuel and for the localization of the high-temperature event.

Die Zustandsschätzung dient als Eingabe für eine spektrale Parameteranalyse (Block 57), mit deren Hilfe Temperatur- und Konzentrationsprofile der Gase und Aerosole zurückgewonnen werden. Die Ergebnisse der Parameteranalyse (Block 57) erlau­ ben im nächsten Schritt eine Verfeinerung und Verbesserung der Zustandsschätzung des Feuers und der Diskriminierung von Feuer und Hintergrund (Block 55). The state estimate serves as input for a spectral parameter analysis (block 57 ), with the aid of which temperature and concentration profiles of the gases and aerosols are recovered. The results of the parameter analysis (block 57 ) allow in the next step a refinement and improvement of the state estimate of the fire and the discrimination of fire and background (block 55 ).

Durch wiederholtes Rückführen der berechneten Parameter und Fusion der Daten wird die spektrale Parameteranalyse (Block 57) solange fortgesetzt, bis eine minimale Abweichung zwi­ schen Meßdaten und Simulationsergebnissen zustandekommt. Aus den Ergebnissen der spektralen Parameteranalyse können wei­ tergehende Größen, wie Emissionsratios verschiedener Gase und Aerosole und die Verbrennungseffektivität für die einzelnen Verbrennungsphasen des Feuers abgeleitet werden.By repeatedly returning the calculated parameters and fusing the data, the spectral parameter analysis (block 57 ) is continued until there is a minimal deviation between the measurement data and the simulation results. Further results, such as emission ratios of various gases and aerosols and the combustion effectiveness for the individual combustion phases of the fire, can be derived from the results of the spectral parameter analysis.

Zusammen mit den Parametern der Zustandschätzung kann damit das Feuer klassifiziert, der Brennstofftyp identifiziert, und die verbrannte Brennstoffmasse quantifiziert werden. Dies sind die gewünschten Ergebnisdaten mit einem Prozessierungs­ level 2 (Block 58).Together with the parameters of the condition estimation, the fire can be classified, the type of fuel identified and the burned fuel mass quantified. This is the desired result data with a processing level 2 (block 58 ).

Zusätzlich zu dem Problem der Inversion von Meßdaten aus at­ mosphärischen Vertikalsondierungen wird die Rückgewinnung durch ein weiteres Problem erschwert. Da das optische Ge­ sichtsfeld des Spektrometers IRFTS wesentlich größer ist als die räumlichen Abmessungen eines typischen Feuers, wird vom IRFTS eine stark inhomogene Feuerszene betrachtet. Das beob­ achtete Spektrum setzt sich daher aus Strahlungsbeiträgen verschiedener Klassen von Feuerbereichen mit unterschiedli­ cher Temperaturen und Verbrennungszuständen, wie Flammen, Schwelbrand, Rauch, und der ungestörten Umgebung des Feuers zusammen.In addition to the problem of inversion of measurement data from at recovery is made by means of atmospheric vertical soundings complicated by another problem. Since the optical Ge field of view of the IRFTS spectrometer is significantly larger than the spatial dimensions of a typical fire is determined by the IRFTS considered a highly inhomogeneous fire scene. The observ Eighth spectrum therefore consists of radiation contributions different classes of fire areas with different temperatures and combustion conditions, such as flames, Smoldering fire, smoke, and the undisturbed environment of the fire together.

Um aus diesem Spektrum der betrachteten Szene des Spektrome­ ters IRFTS mehr als nur mittlere Temperaturen und Konzentra­ tionsprofile rückgewinnen zu können, ist eine Kombination der abbildenden und spektralen Messungen von BIRS bzw. IRFTS zwingend notwendig. Hierzu sind zwei Näherungen für eine Da­ tenfusion angegeben:
In order to be able to recover more than just average temperatures and concentration profiles from this spectrum of the observed scene of the IRFTS spectrometer, a combination of the imaging and spectral measurements of BIRS and IRFTS is absolutely necessary. Two approximations are given for a data fusion:

  • - Sequentielle Näherung: Unter der Annahme, daß aus der Ana­ lyse der Bilddaten des BIRS die Unterteilung der Feuerszene in verschiedene Klassen bereits bekannt ist, werden die re­ lativen flächenmäßigen Beiträge der Klassen mit zugehörigen Bodentemperaturen als Eingabe für die Strahlungstrans­ portrechnungen verwendet, um damit iterativ das nichtli­ neare Problem der kleinsten Quadrate bei der Anpassung der spektralen Daten zu lösen.- Sequential approximation: Assuming that from the Ana lysis of the image data of the BIRS the subdivision of the fire scene is already known in different classes, the right Latin area contributions of the classes with related Soil temperatures as input for the radiation trans port bills used to iteratively do the non-li least squares problem in fitting the to solve spectral data.
  • - Näherung durch globale Anpassung: Mit einem Rückgewinnungs­ algorithmus werden simultan die atmosphärischen und Ober­ flächeneigenschaften des Feuers bestimmt.- Approximation through global adjustment: With a recovery algorithm are simultaneously the atmospheric and upper surface properties of the fire determined.

Die spektrale Parameteranalyse ist aus einzelnen aufeinander­ folgenden Schritten aufgebaut. In Fig. 5 sind in einem Fluß­ diagramm die Schritte und Verknüpfungen der Datenanalyse schematisch dargestellt.The spectral parameter analysis is made up of individual successive steps. In Fig. 5, the steps and links of the data analysis are shown schematically in a flow chart.

Die wesentlichen Bauelemente der spektralen Datenanalyse sind atmosphärische Korrekturmodelle und Strahlungstransportmo­ delle MODTRAN (Moderate Resolution Transmission) (Block 60) und FASCODE (Fast Atmospheric Signature Code) (Block 61) mit notwendigen zugehörigen Datenbasen für die Molekülspezies, die natürlichen Aerosole und Rauchpartikel sowie Inversi­ onsalgorithmen.The main components of the spectral data analysis are atmospheric correction models and radiation transport models MODTRAN (Moderate Resolution Transmission) (Block 60 ) and FASCODE (Fast Atmospheric Signature Code) (Block 61 ) with necessary data bases for the molecular species, the natural aerosols and smoke particles as well as inversion algorithms ,

Mit den Strahlungstransportmodellen lassen sich bei bekannten Parametern, wie Oberflächentemperatur, Temperatur- und Kon­ zentrationsprofile der Gasspezies und Partikel und optischen Parametern der Partikel usw., die resultierende IR-Strahlung aller Komponenten eines Feuers durch Vorwärtsrechnungen simu­ lieren. Durch Umkehr des Verfahrens, d. h. Inversionsrechnun­ gen, können unter definierten Randbedingungen aus den IR-Spektren die physikalischen Parameter der Strahlungsquellen, d. h. Temperatur, Zusammensetzung und deren Profile, zu­ rückgewonnen werden.With the radiation transport models in known Parameters such as surface temperature, temperature and con concentration profiles of gas species and particles and optical Parameters of the particles etc., the resulting IR radiation all components of a fire by forward calculations simu lose. By reversing the process, i.e. H. Inversionsrechnun under defined boundary conditions from the IR spectra the physical parameters of the radiation sources,  d. H. Temperature, composition and their profiles, too be recovered.

Mit dem Strahlungstransportmodell MODTRAN 60 wird das IR-Spektrum der Feuerszene mit einer niedrigen spektralen Auflösung von 1 cm-1 im gesamten thermalen IR-Bereich simu­ liert und mit dem gemessenen Spektrum des Spektrometers IRTFS verglichen. Dieses Spektrum mit niederer spektraler Auflösung wird vor allem zur Simulation und Inversionsrechnung der Kon­ tinuumstrahlung von Partikeln, Gasen und dem Boden in den at­ mosphärischen Fenstern verwendet.The radiation transport model MODTRAN 60 simulates the IR spectrum of the fire scene with a low spectral resolution of 1 cm -1 in the entire thermal IR range and compares it with the measured spectrum of the IRTFS spectrometer. This spectrum with low spectral resolution is mainly used for the simulation and inversion calculation of the continuous radiation of particles, gases and the soil in the atmospheric windows.

Mit einem "Linie-zu-Linie"-Strahlungstransportmodell, wie FA- SCODE (Block 1), hingegen wird das IR-Spektrum der Gase mit hoher spektraler Auflösung von < 0,1 cm-1 in einer Reihe von schmalen definierten Spektralbereichen (Mikro-Windows) be­ rechnet und ebenfalls mit dem gemessenen Spektrum des Spek­ trometers IRFTS verglichen. Für die Modellrechnungen mit FA- SCODE (Block 61) wird die HITRAN-Datenbasis (Block 62) ver­ wendet. Diese Datenbasis enthält die für die Modellrechnungen notwendigen spektralen Daten von 32 Molekülspezies im gesam­ ten relevanten optischen Spektralbereich von UV, Sichtbar, IR bis in den Millimeterwellenbereich.With a "line-to-line" radiation transport model, such as FA-SCODE (Block 1 ), on the other hand, the IR spectrum of the gases with a high spectral resolution of <0.1 cm -1 in a number of narrowly defined spectral ranges (micro -Windows) calculated and also compared with the measured spectrum of the spectrometer IRFTS. The HITRAN database (block 62 ) is used for the model calculations with FA-SCODE (block 61 ). This database contains the spectral data required for the model calculations of 32 molecular species in the entire relevant optical spectral range from UV, visible, IR to the millimeter wave range.

Ein wesentlicher Baustein der Datenanalyse ist das Aerosolmo­ dell und die Aerosoldatenbasis (Block 63) für Rauchpartikel. Die Rauchwolken übertragen zwar ungestört den überwiegenden Anteil der thermischen Strahlung von dahinterliegenden Ob­ jekten, aber ein kleiner Bruchteil wird durch Absorption und Streuung, d. h. Extinktion, an den Rauchpartikeln gedämpft. Desweiteren wird durch thermische Eigenemission der Partikel ein Anteil Infrarotstrahlung in Beobachtungsrichtung hinzuge­ fügt. Dadurch wird die Temperaturmessung der Oberflächen im Feuer beeinflußt. Die spektral abhängige Extinktion und Eigenemission von IR-Strahlung durch die Rauchpartikel kann ge­ nutzt werden, um die optische Dicke, Größenverteilung und Typ der Rauchpartikel in der gemessenen Säule zu bestimmen.An essential component of the data analysis is the aerosol model and the aerosol database (block 63 ) for smoke particles. The smoke clouds transmit undisturbed the majority of the thermal radiation from objects behind, but a small fraction is dampened by absorption and scattering, ie extinction, on the smoke particles. Furthermore, a portion of infrared radiation is added in the direction of observation due to thermal self-emission of the particles. This affects the temperature measurement of the surfaces in the fire. The spectrally dependent absorbance and self-emission of IR radiation by the smoke particles can be used to determine the optical thickness, size distribution and type of the smoke particles in the measured column.

Die Strahlungseigenschaften von Rauch werden mit dem atmo­ sphärischen Strahlungstransportmodell MODTRAN (Block 60) be­ rechnet. Die hierzu notwendigen Daten sind die optischen Ei­ genschaften der Partikel und das vertikale Profil der Parti­ keldichte und deren Temperatur in der Rauchwolke. Die erfor­ derlichen optischen Parameter der Partikel sind der Absorpti­ ons-, Streu-, Extinktionskoeffizent, Einfachstreualbedo und die Streuphasenfunktion als Funktion der Wellenlänge im Spek­ tralbereich 0,2 bis 300 µm.The radiation properties of smoke are calculated using the MODTRAN atmospheric radiation transport model (block 60 ). The data required for this are the optical properties of the particles and the vertical profile of the particle density and its temperature in the smoke cloud. The required optical parameters of the particles are the absorption, scattering, extinction coefficient, single scattering requirement and the scattering phase function as a function of the wavelength in the spectral range 0.2 to 300 µm.

Die optischen Parameter der Rauchpartikel sind aus direkten Messungen nicht mit der notwendigen Qualität und Quantität verfügbar. Daher werden die optischen Parameter mittels der Mie'schen Streutheorie durch das Computer-Aerosolmodell DBASE mit Aerosol-Datenbasis aus gemessenen mikrophysikalischen Ei­ genschaften berechnet. Das Aerosolmodell DBASE enthält zahl­ reiche atmosphärische Standardaerosole und ermöglicht dem Nutzer, eigene neue Aerosolkomponenten, wie Rauchaerosole, und Mischungen dieser Komponenten zu erzeugen.The optical parameters of the smoke particles are direct Measurements not with the necessary quality and quantity available. Therefore, the optical parameters are determined using the Mie scattering theory by the computer aerosol model DBASE with aerosol database from measured microphysical egg properties calculated. The aerosol model DBASE contains numbers rich atmospheric standard aerosols and enables that Users, their own new aerosol components, such as smoke aerosols, and to produce mixtures of these components.

Die mikrophysikalischen Parameter, die die optischen Parame­ ter bestimmen, sind die Größenverteilung, der Brechungsindex, die Zusammensetzung (hauptsächlich der Typ von Mischung zwi­ schen absorbierendem und nicht absorbierendem Material) und die Form der Partikel. Die optischen Eigenschaften der Parti­ kel können auch durch die Luftfeuchtigkeit beeinflußt werden, wodurch die Aerosolgröße zunimmt und der Brechungsindex ab­ nimmt. The microphysical parameters that the optical parameters the size distribution, the refractive index, the composition (mainly the type of mixture between absorbent and non-absorbent material) and the shape of the particles. The optical properties of the parties can also be affected by the humidity, which increases the aerosol size and the refractive index takes.  

Die mikrophysikalischen Parameter von Rauchpartikeln werden aus verschiedenen Quellen, hauptsächlich internationalen Bio­ massefeuer-Experimenten, wie AERONET, TRACE-A, SAFARI, SCAR-B übernommen und in dem Rauchaerosolmodell von Remer et al. zu­ sammengefaßt. (A. Remer et al. Biomass burning aerosol size distribution and modeled optical properties, J. Geophys. Res., 103: 31879-31891,1998). Dieses Rauchaerosolmodell ba­ siert auf einer Datenbank von 800 Größenverteilungen von Rauchpartikeln verschiedener Biomassefeuer.The microphysical parameters of smoke particles are from various sources, mainly international organic mass fire experiments like AERONET, TRACE-A, SAFARI, SCAR-B adopted and in the smoke aerosol model by Remer et al. to briefly sums. (A. Remer et al. Biomass burning aerosol size distribution and modeled optical properties, J. Geophys. Res., 103: 31879-31891, 1998). This smoke aerosol model ba based on a database of 800 size distributions from Smoke particles from various biomass fires.

Die Ergebnisse zeigen, daß die Größenverteilung von Rauchpar­ tikeln bimodal ist und durch zwei Lognormal-Verteilungen re­ präsentiert werden kann. Die Parameter der Lognormal-Vertei­ lung sind der mittlere Modenradius, die Standardabweichung des natürlichen Logarithmus des Radius und die Zahl oder das Volumen der Partikel im Querschnitt der atmosphärischen Säu­ le. Die zwei Moden sind hierbei der Anhäufungsmodus (kleine Partikel) und der grobkörnige Modus (große Partikel).The results show that the size distribution of Rauchpar is bimodal and right through two lognormal distributions can be presented. The parameters of the lognormal distribution are the mean mode radius, the standard deviation of the natural log of the radius and the number or that Volume of the particles in the cross section of the atmospheric acid le. The two modes are the accumulation mode (small Particles) and the coarse-grained mode (large particles).

Bei Biomassefeuern werden die optischen Eigenschaften haupt­ sächlich von den kleineren Partikeln dominiert. Die großen Partikel tragen ca. 30% zur Gesamtextinktion bei. Die Grö­ ßenverteilung der Rauchpartikel besteht aus einer externen Mischung einer großen Zahl kleiner Partikel mit Durchmessern von 0,1 bis 1,0 µm, und einer kleinen Zahl großer Partikel mit Durchmessern von 1 bis 30 µm. Die kleinen Partikel ihrer­ seits bestehen aus einer internen Mischung von organischen Flüssigkeiten, die einen festen kugelförmigen Kern aus schwarzem Kohlenstoff umgeben. Die großen Partikel mit einem Durchmesser < 1 µm bestehen hauptsächlich aus Material der Erdkruste.In biomass fires, the optical properties become paramount mainly dominated by the smaller particles. The big ones Particles contribute approx. 30% to the total absorbance. The size The external distribution of the smoke particles consists of an external one Mixing a large number of small particles with diameters from 0.1 to 1.0 µm, and a small number of large particles with diameters from 1 to 30 µm. The little particles of her partly consist of an internal mixture of organic Liquids that consist of a solid spherical core surrounded by black carbon. The big particles with one Diameters <1 µm consist mainly of the material Earth's crust.

Bereits in MODTRAN vorhandene Standard-Aerosolmodelle, wie das städtische/industrielle Aerosolmodell, können ein Rauchaerosolmodell nicht ersetzen. Die Unterschiede von Rauchaerosolen und städtischen/industriellen Aerosolen liegen hauptsächlich in der Fähigkeit, Feuchtigkeit anzulagern und dadurch anzuwachsen (Feuchtigkeitsfaktor). Rauchpartikel be­ sitzen einen geringeren Feuchtigkeitsfaktor und so ist das Wachstum der Partikel durch Wassereintrag viel geringer.Standard aerosol models already available in MODTRAN, such as the urban / industrial aerosol model, one  Do not replace smoke aerosol model. The differences from Smoke aerosols and urban / industrial aerosols mainly in the ability to retain moisture and thereby growing (moisture factor). Smoke particles be sit a lower moisture factor and so it is Particle growth is much less due to water input.

Wegen der nichtlinearen Natur der Methode der kleinsten Qua­ drate muß das Infrarotspektrum wiederholt für eine ganze Rei­ he von Schätzungen des Parametervektors berechnet werden. Für eine erfolgreiche Rückgewinnung ist es notwendig, eine Reihe schmaler Spektralbereiche, die als Mikrofenster bezeichnet werden, aus dem gesamten thermischen IR-Bereich auszuwählen, in denen die zu bestimmende Molekülspezies zum einen eine ausreichende Signatur der Absorption zeigt und zum anderen nicht durch Absorptionen anderer Moleküle gestört wird. Des­ weiteren sind für die genaue Modellierung des Spektrums Li­ nie-zu-Linie-Strahlungstransportrechnungen mit hoher spektra­ ler Auflösung unerläßlich. Dies verbietet jedoch aus Gründen der notwendigen Rechenzeit eine Modellrechnung im gesamtem thermalen IR-Bereich.Because of the nonlinear nature of the least-qua method the infrared spectrum must be repeated for a whole series he can be calculated from estimates of the parameter vector. For Successful recovery requires a number narrow spectral ranges, called micro windows be able to choose from the entire thermal IR range, in which the molecular species to be determined is one shows sufficient signature of the absorption and on the other is not disturbed by the absorption of other molecules. of others are for the precise modeling of the spectrum Li never-to-line radiation transport calculations with high spectra indispensable resolution. However, this prohibits for reasons the necessary computing time a model calculation in total thermal IR range.

Daher ist für ein Rückgewinnungsschema die Verwendung eines Satzes von Mikrofenstern vorgesehen. Der erforderliche Spek­ tralbereich hängt hierbei von den Parametern ab, die aus den Messungen zurückgewonnen werden sollen. Da Wasserdampf bei­ nahe den gesamten Infrarotbereich beeinflußt und Kohlendioxid und Kohlenmonoxid zu den hauptsächlich erzeugten Verbren­ nungsgasen in Feuern gehören, muß die Wahl der Mikrofenster letztlich die Rückgewinnung der Konzentrationen dieser Gase und zusätzlich der Gastemperatur als minimale Forderung er­ möglichen (Siehe Tabelle 4, in welcher Mikrofenster der wich­ tigsten Moleküle sowie deren Bedeutung und Nutzung angegeben sind). Therefore, for a recovery scheme, the use of a Set of micro windows provided. The required spec The tral range depends on the parameters resulting from the Measurements are to be recovered. Because water vapor at affects almost the entire infrared range and carbon dioxide and carbon monoxide to the main forms of combustion gases in fires must include the choice of micro windows ultimately the recovery of the concentrations of these gases and in addition the gas temperature as a minimum requirement possible (see Table 4, in which micro window the important most important molecules as well as their meaning and use are).  

Tabelle 4 Table 4

Im ersten Schritt werden für den abbildenden Sensor BIRS die atmosphärische Korrektur für Wasserdampf, die Emissionskorrektur der Oberflächen und die solare Reflexionskorrektur im Spektralbereich 3-4 µm durchgeführt.In the first step, for the imaging sensor BIRS the atmospheric correction for water vapor, the emission correction  of the surfaces and the solar reflection correction in Spectral range 3-4 µm carried out.

Mit bekannten Inversionsverfahren, die auf bekannten Linie- zu-Linie-Strahlungstransportmodellen, wie beispielsweise FA- SCODE, basieren, können aus den mit dem Spektrometer IRFTS gemessenen Linienspektren iterativ die Profile der Gastempe­ ratur und der Konzentration verschiedener Gasspezies bestimmt werden.With known inversion methods based on known line to-line radiation transport models, such as FA- SCODE, based, can with the spectrometer IRFTS measured line spectra iteratively the profiles of the gas temperature rature and the concentration of different gas species become.

Mit dem Strahlungstransportmodell wird das IR-Spektrum des Spektrometers IRFTS, das mit vom BIRS gemessener Klassifizie­ rung und Temperaturverteilung gewichtet ist, simuliert und mit dem gemessenen Spektrum verglichen. Die optische Dicke der Partikelsäule wird aus den differentiellen Unterschieden der spektralen Strahldichten in den beiden atmosphärischen Fenstern, wie sie von den breitbandigen Wärmebildgeräten und dem Spektrometer detektiert werden, abgeleitet.With the radiation transport model, the IR spectrum of the Spectrometer IRFTS, which is classified by the BIRS weighted, simulated and compared with the measured spectrum. The optical thickness the particle column is made up of the differential differences the spectral radiance in the two atmospheric Windows like those of the broadband thermal imaging devices and detected by the spectrometer.

Die hierfür notwendige Temperatur der Partikel wird als die Temperatur des umgebenden Verbrennungs- und atmosphärischen Gases angenommen. Hierzu werden die spektralen Emissionsei­ genschaften von CO2 und CO im Bereich der Molekülbanden, die mit der von den Wärmebildgeräten bestimmten räumlichen Tempe­ raturverteilung gewichtet sind, simuliert und mit dem gemes­ senen Spektren verglichen. Hierbei werden individuelle Mo­ dellparameter wie Gastemperatur, Konzentrationen einzelner Gasspezies und Partikelkonzentration so variiert, daß diese die beste Übereinstimmung (best fit) mit dem Spektraldaten des Spektrometers ergeben.The temperature of the particles required for this is assumed to be the temperature of the surrounding combustion and atmospheric gas. For this purpose, the spectral emission properties of CO 2 and CO in the region of the molecular bands, which are weighted with the spatial temperature distribution determined by the thermal imaging devices, are simulated and compared with the measured spectra. Individual model parameters such as gas temperature, concentrations of individual gas species and particle concentration are varied so that they result in the best match (best fit) with the spectral data of the spectrometer.

Die so ermittelten Modellparameter werden zur Transmissions­ korrektur der Kontinuumsextinktion von Gas und Partikeln ein­ gesetzt. Dies ermöglicht in atmosphärischen Fenstern eine verbesserte Bestimmung der Oberflächentemperatur und im Be­ reich der Absorptionsbanden der Moleküle eine entsprechende Offset-Korrektur der Spezieskonzentrationen. Das Verfahren ermöglicht die Bestimmung der Säulendichten aller wesentli­ chen Verbrennungsgase im optischen Weg.The model parameters determined in this way become transmissions correction of the continuum absorbance of gas and particles set. This enables one in atmospheric windows  improved determination of the surface temperature and in the loading corresponding to the absorption bands of the molecules Offset correction of species concentrations. The procedure enables the determination of the column densities of all essential Chen combustion gases in the optical path.

Die Ergebnisse der Datenanalyse und die daraus abgeleiteten Größen unter Zuhilfenahme von "a Priori"-Wissen bezüglich der Verbrennungsprozesse und bekannten Meßbedingungen, wie Geolo­ kation, Jahreszeit, Tageszeit, Atmosphäre sind:
The results of the data analysis and the quantities derived from it with the help of "a priori" knowledge regarding the combustion processes and known measurement conditions, such as geology, season, time of day, atmosphere are:

  • 1. Säulendichten und Profile der Konzentration in Richtung der Sichtlinie der Gasspezies: H2O, CO2, CO, O3, CH4, NO, NO2, SO2, HCN, NH3, HNO3 1. Column densities and profiles of the concentration in the direction of the line of sight of the gas species: H 2 O, CO 2 , CO, O 3 , CH 4 , NO, NO 2 , SO 2 , HCN, NH 3 , HNO 3
  • 2. Temperaturprofil der Atmosphäre und Verbrennungsgase in Richtung der Sichtlinie2. Temperature profile of the atmosphere and combustion gases in Direction of the line of sight
  • 3. Räumliche Verteilung der Oberflächentemperatur der Sicht­ linienbegrenzung (Erdboden, feste oder flüssige Oberflächen) mit Ortskoordinaten (Geolokation)3. Spatial distribution of the surface temperature of the view line limitation (ground, solid or liquid surfaces) with location coordinates (geolocation)
  • 4. Optische Dicke der Aerosole und deren Größenverteilung in der Säule der Sichtlinie4. Optical thickness of the aerosols and their size distribution in the pillar of line of sight
  • 5. Emissionsratios aller detektierten Gasspezies X: ΔX/ΔCO2 bezogen auf das Referenzgas CO2 oder CO und Differenz Δ zur entsprechenden atmosphärischen Hintergrundkonzentration5. Emission ratios of all detected gas species X: ΔX / ΔCO 2 based on the reference gas CO 2 or CO and difference Δ to the corresponding atmospheric background concentration
  • 6. Emissionsratio der Aerosole als Partikelzahl N oder Parti­ kelmasse M bezogen auf CO: ΔN/ΔCO bzw. ΔM/ΔCO6. Emission ratio of the aerosols as particle number N or parti body mass M related to CO: ΔN / ΔCO or ΔM / ΔCO
  • 7. Profil der Aerosolpartikelzahl N bezogen auf ΔCO Konzen­ trationsprofil in Richtung der Sichtlinie 7. Profile of the aerosol particle number N based on ΔCO concentrations tration profile in the direction of the line of sight  
  • 8. Verbrennungseffektivität CE (Combustion Efficiency) des Kohlenstoffs C im Feuer: CE = [C]CO2/[C]CO2 + [C]CO + [C]Aerosol)8. Combustion efficiency CE (Combustion Efficiency) of carbon C in fire: CE = [C] CO2 / [C] CO2 + [C] CO + [C] aerosol )
  • 9. Klassifikation des Feuers in Flächenbereiche: Flammende Verbrennung, Schwelende Verbrennung, Rauch vor unverbranntem Hintergrund, unverbrannter Hintergrund9. Classification of fire in surface areas: flame end Combustion, smoldering combustion, smoke from unburned Background, unburned background
  • 10. Verbesserte laterale räumliche Auflösung für Gaskonzen­ trationen und Gastemperatur bezogen auf das räumliche Auflö­ sungsvermögen des IR-Spektrometers10. Improved lateral spatial resolution for gas concentrations trations and gas temperature related to the spatial resolution capacity of the IR spectrometer
  • 11. Identifizierung des Brennstofftyps11. Identification of the fuel type

Im folgenden werden noch einmal wesentliche Zusammenhänge der Erfindung zusammengefaßt.In the following, essential relationships of the Invention summarized.

Im thermischen IR-Bereich sind Rauchwolken teilweise transpa­ rent und ermöglichen den Einsatz von abbildenden IR-Radiometern zur Bestimmung von Lage und Temperatur der Brandherde und Schwelbrände. In diesem IR-Bereich zeigen zahlreiche Verbrennungsgase zudem spektrale Absorptions- und Emissioneigenschaften, die zur Bestimmung von Konzentrationen mit IR Spektrometern genutzt werden können.Clouds of smoke are partially transparent in the thermal IR range rent and enable the use of imaging IR radiometers for determining the position and temperature of the Fires and smoldering fires. Show in this IR area numerous combustion gases also spectral absorption and Emission properties used to determine concentrations can be used with IR spectrometers.

Mittels des erfindungsgemäßen optischen Fernmeßverfahrens mit einem Multisensorsystem im thermalen IR-Spektralbereich, im Nahen Infrarot und im sichtbaren Spektralbereich mit zugehö­ riger multisensoraler Analyse der Daten werden die Temperatur sowie Gas- und Partikelkonzentrationen in Verbrennungsprozes­ sen simultan bestimmt. Das Multisensorsystem der Einrichtung nach der Erfindung weist einen bispektralen bilderzeugenden IR-Sensor (BIRS) (Wärmebildgerät, IR-Scanner)im thermischen Infrarotbereich und eine CCD-Kamera im Sichtbaren und Nahen Infrarot (VIS/NIR-CCD), die beide eine hohe räumliche Auflö­ sung besitzen, sowie ein spektral hochauflösendes IR-Fourier- Transformspektrometer (IRFTS) im thermischen Infrarotbereich auf. Die räumliche Auflösung des IR-Spektrometers ist hierbei gering im Vergleich zu derjenigen der abbildenden Sensoren.By means of the optical telemetry method according to the invention a multi-sensor system in the thermal IR spectral range, in Near infrared and in the visible spectral range with associated multisensory analysis of the data are the temperature as well as gas and particle concentrations in combustion processes determined simultaneously. The facility's multi-sensor system according to the invention has a bispectral imaging IR sensor (BIRS) (thermal imaging device, IR scanner) in the thermal Infrared range and a CCD camera in the visible and near  Infrared (VIS / NIR-CCD), both of which have a high spatial resolution own solution, as well as a spectrally high-resolution IR Fourier Transform spectrometer (IRFTS) in the thermal infrared range on. The spatial resolution of the IR spectrometer is here low compared to that of the imaging sensors.

Durch die Fusion der Daten der Sensoren können zum einen, die Ergebnisse der Einzelsensoren wie die Oberflächentemperatur mit dem bispektralen bilderzeugenden IR Sensor BIRS und die Gastemperatur und Gaskonzentrationen mit dem Spektrometer IRFTS genauer bzw. mit verbesserter räumlicher Auflösung be­ stimmt werden, und zum anderen wird es dadurch erst möglich, im thermalen IR-Bereich die Parameter von Rauchpartikeln aus den Meßdaten abzuleiten. Ein wesentliches neues Ergebnis ist, daß die optische Dicke, die Größenverteilung und der Typ der Aerosole damit bestimmt werden können.By merging the data from the sensors, on the one hand, the Results of the individual sensors such as the surface temperature with the bispectral imaging IR sensor BIRS and the Gas temperature and gas concentrations with the spectrometer IRFTS more accurate or with improved spatial resolution and on the other hand it only makes it possible the parameters of smoke particles in the thermal IR range derive the measurement data. An essential new result is that the optical thickness, the size distribution and the type of Aerosols can be determined with it.

Bei dem Verfahren nach der Erfindung wird keine Beleuchtungs­ quelle benötigt, da die thermische Eigenstrahlung der Objekte genutzt wird. Das Verfahren ist nicht auf bestimmte optische und thermische Eigenschaften des betrachteten Hintergrunds in der Szene beschränkt.In the method according to the invention there is no lighting source because the thermal radiation of the objects is being used. The process is not specific to optical and thermal properties of the background under consideration in limited to the scene.

Claims (18)

1. Verfahren zur optischen Fernmessung von Feuerszenen mit­ tels IR-Sensoren, dadurch gekennzeichnet, daß zunächst mit einem ersten bispektralen bilderzeugenden Sensor, der spek­ tral breitbandig in den beiden atmosphärischen IR-Fenstern von ca. 3,5 bis ca. 4,1 µm (MIR) und ca. 8 bis ca. 12 µm (TIR) arbeitet und eine hohe räumliche Auflösung hat, und mit einem zweiten bispektralen bilderzeugenden Sensor, der spek­ tral breitbandig im sichtbaren Spektralbereich von ca. 0,4 bis ca. 0,7 µm und im nahen IR-Bereich von ca. 1,2 bis ca. 1,4 µm (NIR) arbeitet, aber eine höhere räumliche Auflösung als der erste bilderzeugende Sensor hat, die Feuerszene vi­ sualisiert und die Temperaturverteilung gemessen wird, daß danach innerhalb des Gesichtsfeldes der bilderzeugenden Sen­ soren ein oder mehrere interessierende Teilbereiche ausge­ wählt werden, auf die als dritter Sensor ein spektral hoch­ auflösendes, im thermalen IR-Spektralbereich von ca. 3,0 bis ca. 15 µm empfindliches IR-Fourier-Transform-Spektrometer ausgerichtet wird, das ein kleineres Gesichtsfeld als die beiden bilderzeugenden Sensoren hat, und daß in diesem klei­ neren Gesichtsfeld dann eine detaillierte Analyse der physi­ kalischen Gegebenheiten der Feuerszene gleichzeitig sowohl mit den beiden bilderzeugenden Sensoren als auch mit dem IR-Fourier-Transform-Spektrometer durchgeführt wird, wobei das Gesichtsfeld des IR-Fourier-Transform-Spektrometers in­ nerhalb des Gesichtsfeldes der beiden bilderzeugenden Senso­ ren beliebig und definiert ausgerichtet werden kann.1. A method for the optical remote measurement of fire scenes with means of IR sensors, characterized in that initially with a first bispectral imaging sensor, the spectral broadband in the two atmospheric IR windows of about 3.5 to about 4.1 microns (MIR) and approx. 8 to approx. 12 µm (TIR) works and has a high spatial resolution, and with a second bispectral imaging sensor that is spectrally broadband in the visible spectral range from approx. 0.4 to approx. 0.7 µm and in the near IR range from approx. 1.2 to approx. 1.4 µm (NIR), but has a higher spatial resolution than the first image-forming sensor, visualized the fire scene and measured the temperature distribution, that afterwards inside the field of view of the imaging sensors one or more areas of interest are selected, on which, as the third sensor, a spectrally high-resolution, in the thermal IR spectral range of approx. 3.0 to approx. 15 µm sensitive IR Fourier -Transform spectrometer is aligned, which has a smaller field of view than the two imaging sensors, and that in this smaller field of vision then a detailed analysis of the physical conditions of the fire scene simultaneously with both the imaging sensors and with the IR Fourier- Transform spectrometer is carried out, wherein the field of view of the IR Fourier transform spectrometer can be aligned as desired and defined within the field of view of the two imaging sensors. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß bei der Messung der IR-Strahlung in den beiden atmosphärischen Fenstern mit dem ersten bispektralen bilderzeugenden IR-Sensor die Temperaturverteilung von Oberflächen sowie die Emission und Kontinuumsabsorption von Gasen und Partikeln be­ stimmt wird.2. The method according to claim 1, characterized in that at measuring IR radiation in the two atmospheric Windows with the first bispectral imaging IR sensor the temperature distribution of surfaces as well  Emission and continuum absorption of gases and particles is true. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem IR-Fourier-Transform-Spektrometer die emittierte spektrale Strahldichte aller im Gesichtsfeld befindlichen Strahlungsquellen, insbesondere die Emissions- und Absorpti­ onslinien der Gase mit einer hohen spektralen Auflösung von etwa 0,1 cm-1 gemessen wird und daß aus den Linienspektren der Gase die Gastemperatur und die Konzentration zahlreicher Gasspezies bestimmt wird.3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that with the IR Fourier transform spectrometer, the emitted spectral radiance of all radiation sources located in the visual field, in particular the emission and Absorpti onslinien of the gases with a high spectral resolution of about 0, 1 cm -1 is measured and that the gas temperature and the concentration of numerous gas species is determined from the line spectra of the gases. 4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die drei Sensoren parallel und unabhängig voneinander spezifische Ausgabedaten erzeugen, die nach einer Signalprozessierung in jedem Sensor als Objektdaten, die phy­ sikalische Parameter wie z. B. Oberflächentemperatur, Fläche, spektrale Verteilung, geometrische Struktur, zeitliche Verän­ derungen sowie die Lage der Objekte und den Vertrauensbereich der Detektion, Klassifikation oder Identifikation der Objekte im betrachteten Gesichtsfeld betreffen, in einen Fusionspro­ zessor eingegeben werden, in welchem mit Hilfe eines Fusions- und Datenanalyse-Algorithmus die verschiedenen Sensordaten kombiniert, analysiert und Ergebnisse ermittelt werden.4. The method according to any one of the preceding claims, characterized characterized in that the three sensors are parallel and independent generate mutually specific output data, which after a Signal processing in each sensor as object data, the phy sical parameters such as B. surface temperature, area, spectral distribution, geometric structure, temporal changes changes as well as the location of the objects and the area of trust the detection, classification or identification of the objects in the visual field under consideration, in a fusion process processor can be entered in which with the help of a fusion and data analysis algorithm the various sensor data combined, analyzed and results are determined. 5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß auf der Grundlage der im Fusionsprozessor erzielten Ergebnisse als Rückkopplung Anweisungen an die einzelnen Sensoren abge­ leitet werden, welche die Justierung der Signalprozessoren wie z. B. dynamische Schwellwerte, Integrationszeiten oder an­ dere Parameter der Datenprozessierung und Information über Bereiche, für die eine genaue Untersuchung durchzuführen ist, sowie die optische Ausrichtung und Wahl des Gesichtsfeldes, die Kalibrierung und den Betriebsmodus der Sensoren betref­ fen.5. The method according to claim 4, characterized in that on based on the results obtained in the fusion processor as feedback instructions to the individual sensors be directed which the adjustment of the signal processors such as B. dynamic thresholds, integration times or on other parameters of data processing and information about Areas for which an in-depth investigation is required as well as the optical alignment and choice of the visual field,  concern the calibration and the operating mode of the sensors fen. 6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, daß nur diejenigen Daten fusioniert werden, die aus dem kleinsten gemeinsamen Gesichtsfeld aller Sensoren stammen, welches also dem Gesichtsfeld der Optik des IR-Fourier-Trans­ form-Spektrometers entspricht.6. The method according to claim 4 or 5, characterized in that that only those data are merged which result from the smallest common field of view of all sensors which is the field of view of the optics of the IR Fourier Trans form spectrometer. 7. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Oberflächendaten aus Bilddaten und die IR-Spektren für jeden definierten Meßzeitpunkt und Meßort zu einem Datenvektor vereinigt werden, daß mit diesem Datenvek­ tor eine erste Zustandsschätzung und Bewertung des Feuers, der Atmosphäre und des Hintergrundes mit Hilfe eines physika­ lischen Modells des Feuers durchgeführt wird, und daß paral­ lel dazu die fusionierten Daten in einem weiteren Zweig zu einer ersten Klassifizierung des Feuers nach Typ der Verbren­ nung und Identifizierung des Brennstoffs und zur Lokalisie­ rung des Hochtemperaturereignisses verwendet werden.7. The method according to any one of claims 4 to 6, characterized ge indicates that the surface data from image data and the IR spectra for each defined measurement time and location a data vector are combined that with this data vector a first assessment of the condition and evaluation of the fire, the atmosphere and the background with the help of a physika model of fire is carried out, and that paral To do this, merge the merged data into another branch a first classification of fire by type of burn Fuel identification and identification and localization tion of the high temperature event can be used. 8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß die Zustandsschätzung als Eingabe der spektralen Parameteranalyse dient, mittels welcher die Temperatur- und Konzentrations- Profile der Gase und Aerosole der Feuerszene rückgewonnen werden, daß mit Hilfe der Ergebnisse der Parameteranalyse im nächsten Schritt eine Verfeinerung und Verbesserung der Zu­ standsschätzung des Feuers und der Diskriminierung von Feuer und Hintergrund vorgenommen wird, daß durch wiederholte Rück­ führung der berechneten Parameter und Fusion der Daten die spektrale Parameteranalyse so lange fortgeführt wird, bis ei­ ne minimale Abweichung zwischen den Meßdaten und den Simula­ tionsergebnissen zu Stande kommt, und daß aus den Ergebnissen der spektralen Parameteranalyse weitergehende Größen wie die die Emissionsratios verschiedener Gase und der Aerosole und die Verbrennungseffektivität für die einzelnen Verbrennungs­ phasen des Feuers abgeleitet werden.8. The method according to claim 7, characterized in that the Condition estimation as input of the spectral parameter analysis serves by means of which the temperature and concentration Profiles of gases and aerosols from the fire scene are recovered be that with the help of the results of the parameter analysis in next step is a refinement and improvement of the To Status assessment of fire and discrimination against fire and background is made by repeated backs management of the calculated parameters and fusion of the data spectral parameter analysis is continued until ei ne minimal deviation between the measurement data and the simula results, and that from the results the spectral parameter analysis larger quantities like that  the emission ratios of various gases and aerosols and the combustion effectiveness for the individual combustion phases of the fire can be derived. 9. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 8, dadurch ge­ kennzeichnet, daß bei einer Kombination der Messungen mit den bilderzeugenden Sensoren und mit dem IR-Fourier-Transform- Spektrometer für die Datenfusion eine sequentielle Näherung durchgeführt wird, wobei unter der Annahme, daß aus der Ana­ lyse der Bilddaten des bispektralen bilderzeugenden IR-Sensors die Unterteilung der Feuerszene in verschiedene Klassen bereits bekannt ist, die relativen flächenmäßigen Beiträge der Klassen mit zugehörigen Bodentemperaturen als Eingabe für die Strahlungstransportrechnungen verwendet wer­ den, um damit iterativ das nichtlineare Problem der kleinsten Quadrate bei der Anpassung der spektralen Daten zu lösen.9. The method according to any one of claims 4 to 8, characterized ge indicates that when the measurements are combined with the imaging sensors and with the IR Fourier transform Spectrometer for data fusion a sequential approximation is carried out, assuming that from the Ana lysis of the image data of the bispectral imaging IR sensor divides the fire scene into different ones Classes are already known, the relative areal Contributions of the classes with associated soil temperatures as Input used for the radiation transport calculations in order to iteratively solve the nonlinear problem of the smallest Solve squares when adjusting the spectral data. 10. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 8, dadurch ge­ kennzeichnet, daß bei einer Kombination der Messungen mit den bilderzeugenden Sensoren und mit dem IR-Fourier-Transform- Spektrometer für die Datenfusion eine Näherung durch globale Anpassung durchgeführt wird, wobei mit einem Rückgewinnungs­ algorithmus simultan die atmosphärischen Eigenschaften und die Oberflächeneigenschaften des Feuers bestimmt werden.10. The method according to any one of claims 4 to 8, characterized ge indicates that when the measurements are combined with the imaging sensors and with the IR Fourier transform Spectrometer for data fusion an approximation through global Adaptation is carried out with a recovery algorithm simultaneously the atmospheric properties and the surface properties of the fire are determined. 11. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 10, dadurch ge­ kennzeichnet, daß bei der spektralen Datenanalyse als wesent­ liche Elemente atmosphärische Korrekturmodelle und Strah­ lungstransportmodelle mit notwendigen zugehörigen Datenbasen für die Molekülspezies, die natürlichen Aerosole und Rauch­ partikel sowie Inversionsalgorithmen eingesetzt werden, wobei sich mit den Strahlungstransportmodellen bei bekannten Para­ metern, Oberflächentemperatur, Temperatur- und Konzentrati­ onsprofile der Gasspezies und Partikel und optischen Parametern der Partikel die resultierende IR-Strahlung aller Kompo­ nenten eines Feuers durch Vorwärtsrechnung simulieren läßt und durch Umkehr des Verfahrens, d. h. Inversionsrechnungen, unter definierten Randbedingungen aus den Infrarotspektren die physikalischen Parameter der Strahlungsquellen, d. h. Tem­ peratur, Zusammensetzung und deren Profile, zurückgewonnen werden können.11. The method according to any one of claims 4 to 10, characterized ge indicates that spectral data analysis is essential elements atmospheric correction models and beam lung transport models with necessary associated databases for the molecular species, the natural aerosols and smoke particles and inversion algorithms are used, whereby with the radiation transport models in known Para meters, surface temperature, temperature and concentration on profiles of the gas species and particles and optical parameters  the particle the resulting IR radiation from all compo simulates the fire by forward calculation and by reversing the process, d. H. Inverse modeling, under defined boundary conditions from the infrared spectra the physical parameters of the radiation sources, d. H. Tem temperature, composition and their profiles can be. 12. Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch eine Aus­ bildung als Multisensorsystem, bestehend aus einer Kombina­ tion von einem ersten bispektralen bilderzeugenden Sensor, der spektral breitbandig in den beiden atmosphärischen IR-Fenstern von ca. 3,5 bis ca. 4,1 µm (MIR) und ca. 8 bis ca. 12 µm (TIR) arbeitet und eine hohe räumliche Auflösung hat, einem zweiten bispektralen bilderzeugenden Sensor, der spektral breitbandig im sichtbaren Spektralbereich von ca. 0,4 bis ca. 0,7 µm und im nahen IR-Bereich von ca. 1,2 bis ca. 1,4 µm (NIR) arbeitet, aber eine höhere räumliche Auflö­ sung als der erste bilderzeugende Sensor hat, und einem drit­ ter Sensor, der als ein spektral hochauflösendes, im therma­ len IR-Spektralbereich von ca. 3,0 bis ca. 15 µm empfindli­ ches IR-Fourier-Transform-Spektrometer ausgebildet ist, das ein kleineres Gesichtsfeld als die beiden bilderzeugenden Sensoren hat.12. Device for carrying out the method according to a of the preceding claims, characterized by an off education as a multi-sensor system consisting of a Kombina tion of a first bispectral imaging sensor, the spectral broadband in the two atmospheric IR windows from approx. 3.5 to approx. 4.1 µm (MIR) and approx. 8 to approx. 12 µm (TIR) works and a high spatial resolution has a second bispectral imaging sensor that spectral broadband in the visible spectral range of approx. 0.4 to approx. 0.7 µm and in the near IR range from approx. 1.2 to 1.4 µm (NIR) works, but a higher spatial resolution solution as the first imaging sensor, and a third ter sensor, which as a spectrally high resolution, in therma len IR spectral range from approx. 3.0 to approx. 15 µm sensitive ches IR Fourier transform spectrometer is formed a smaller field of view than the two imaging ones Sensors. 13. Einrichtung nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, daß der erste bispektrale bilderzeugende Sensor, der spektral breitbandig in den beiden atmosphärischen IR-Fenstern von ca. 3,5 bis ca. 4,1 µm (MIR) und ca. 8 bis ca. 12 µm (TIR) arbei­ tet, ein Wärmebildgerät oder ein IR-Scanner ist.13. The device according to claim 12, characterized in that the first bispectral imaging sensor, the spectral broadband in the two atmospheric IR windows of approx. 3.5 to approx. 4.1 µm (MIR) and approx. 8 to approx. 12 µm (TIR) tet, is a thermal imaging device or an IR scanner. 14. Einrichtung nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, daß der zweite bispektrale bilderzeugende Sensor, der spektral breitbandig im sichtbaren Spektralbereich von ca. 0,4 bis ca. 0,7 µm und im nahen IR-Bereich von ca. 1,2 bis ca. 1,4 µm (NIR) arbeitet, eine CCD-Kamera ist.14. Device according to claim 12, characterized in that the second bispectral imaging sensor, the spectral  broadband in the visible spectral range from approx. 0.4 to approx. 0.7 µm and in the near IR range from approx. 1.2 to approx. 1.4 µm (NIR) works, is a CCD camera. 15. Einrichtung nach einem der Ansprüche 12 bis 14, dadurch gekennzeichnet, daß die Gesichtsfelder der Sensoren einander so angepaßt sind, daß das Gesichtsfeld des IR-Fourier-Trans­ form-Spektrometers vom Gesamtgesichtsfeld der beiden bilder­ zeugenden Sensoren stets vollständig überdeckt ist, wobei das übereinstimmende Gesichtsfeld der beiden bilderzeugenden Sen­ soren jedoch stets größer oder gleich demjenigen des IR-Fourier-Transform-Spektrometers ist.15. Device according to one of claims 12 to 14, characterized characterized in that the visual fields of the sensors each other are adjusted so that the field of view of the IR Fourier Trans form spectrometer of the total field of view of the two images producing sensors is always completely covered, whereby the matching field of view of the two imaging sen but always larger or equal to that of the IR Fourier transform spectrometer. 16. Einrichtung nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß die Größe des Gesichtsfelds der bilderzeugenden Sensoren so bemessen ist, daß das gesamte Feuer oder große Bereiche davon erfaßt sind.16. The device according to claim 15, characterized in that the size of the field of view of the imaging sensors so is sized to cover all or part of the fire are recorded. 17. Einrichtung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß das Verhältnis der Durchmesser des Gesichtsfeldes der bilder­ zeugenden Sensoren zum Durchmesser des IR-Fourier-Transform- Spektrometers etwa 10 : 1 beträgt.17. The device according to claim 16, characterized in that the ratio of the diameter of the visual field of the images generating sensors for the diameter of the IR Fourier transform Spectrometer is about 10: 1. 18. Einrichtung nach einem der Ansprüche 12 bis 17, gekenn­ zeichnet durch eine Anordnung auf einer Sensorplattform auf einem Satelliten, einem Flugzeug oder am Boden, insbesondere auf einem Fahrzeug.18. Device according to one of claims 12 to 17, characterized records through an arrangement on a sensor platform a satellite, an airplane or on the ground, in particular on a vehicle.
DE10113330A 2001-03-20 2001-03-20 Method and device for optical remote measurement of fire scenes using IR sensors Expired - Fee Related DE10113330C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10113330A DE10113330C2 (en) 2001-03-20 2001-03-20 Method and device for optical remote measurement of fire scenes using IR sensors

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10113330A DE10113330C2 (en) 2001-03-20 2001-03-20 Method and device for optical remote measurement of fire scenes using IR sensors

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE10113330A1 true DE10113330A1 (en) 2002-10-10
DE10113330C2 DE10113330C2 (en) 2003-04-17

Family

ID=7678116

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE10113330A Expired - Fee Related DE10113330C2 (en) 2001-03-20 2001-03-20 Method and device for optical remote measurement of fire scenes using IR sensors

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE10113330C2 (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2461458A3 (en) * 2010-12-02 2017-08-23 ista International GmbH Data concentrator of an energy cost distribution network
CN107703555A (en) * 2016-06-20 2018-02-16 北京英特威视科技有限公司 A kind of dangerous matter sources detection method and system
EP3374805B1 (en) 2015-11-04 2021-03-10 Scepter Incorporated Atmospheric sensor network and analytical information system related thereto
DE102020109296A1 (en) 2020-04-02 2021-10-07 Palas Gmbh Partikel- Und Lasermesstechnik Method and aerosol measuring device for determining a source-dependent particle size distribution of an aerosol
CN115578644A (en) * 2022-08-08 2023-01-06 江苏省水利科学研究院 Plain water network water hyacinth extraction method and device based on multi-feature machine learning
CN116449331A (en) * 2023-06-20 2023-07-18 成都远望科技有限责任公司 Dust particle number concentration estimation method based on W-band radar and meteorological satellite
CN116577324A (en) * 2023-01-30 2023-08-11 中国科学技术大学 Hyperspectral remote sensing system for scanning and imaging pollution sources in industrial area
CN117274827A (en) * 2023-11-23 2023-12-22 江苏国态环保集团有限公司 Intelligent environment-friendly remote real-time monitoring and early warning method and system

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102004048995A1 (en) * 2004-10-04 2006-04-13 Siemens Ag Earth atmosphere penetrating cosmic object detection procedure compares infrared sensor temperature images with and without cosmic object
DE102010062426B3 (en) * 2010-12-03 2012-02-09 Innovent E.V. Method for coating surface utilizing silicon-doped propane air flame, involves directing partial beams onto detector, which detects interferogram, to which discrete Fourier transform is applied to determine absorption spectrum

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5769492A (en) * 1980-10-18 1982-04-28 Horiba Ltd Flame sensor
FR2637977B1 (en) * 1988-10-13 1992-03-13 Brown De Colstoun Francois METHOD AND SYSTEM FOR DETECTION IN PARTICULAR OF FOREST FIRE
US5079422A (en) * 1989-09-06 1992-01-07 Gaztech Corporation Fire detection system using spatially cooperative multi-sensor input technique
US5311167A (en) * 1991-08-14 1994-05-10 Armtec Industries Inc. UV/IR fire detector with dual wavelength sensing IR channel
US6057549A (en) * 1996-07-31 2000-05-02 Fire Sentry Corporation Fire detector with multi-level response

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2461458A3 (en) * 2010-12-02 2017-08-23 ista International GmbH Data concentrator of an energy cost distribution network
EP3374805B1 (en) 2015-11-04 2021-03-10 Scepter Incorporated Atmospheric sensor network and analytical information system related thereto
CN107703555A (en) * 2016-06-20 2018-02-16 北京英特威视科技有限公司 A kind of dangerous matter sources detection method and system
DE102020109296A1 (en) 2020-04-02 2021-10-07 Palas Gmbh Partikel- Und Lasermesstechnik Method and aerosol measuring device for determining a source-dependent particle size distribution of an aerosol
CN115578644A (en) * 2022-08-08 2023-01-06 江苏省水利科学研究院 Plain water network water hyacinth extraction method and device based on multi-feature machine learning
CN115578644B (en) * 2022-08-08 2023-04-18 江苏省水利科学研究院 Plain water network water hyacinth extraction method and device based on multi-feature machine learning
CN116577324A (en) * 2023-01-30 2023-08-11 中国科学技术大学 Hyperspectral remote sensing system for scanning and imaging pollution sources in industrial area
CN116449331A (en) * 2023-06-20 2023-07-18 成都远望科技有限责任公司 Dust particle number concentration estimation method based on W-band radar and meteorological satellite
CN116449331B (en) * 2023-06-20 2023-08-15 成都远望科技有限责任公司 Dust particle number concentration estimation method based on W-band radar and meteorological satellite
CN117274827A (en) * 2023-11-23 2023-12-22 江苏国态环保集团有限公司 Intelligent environment-friendly remote real-time monitoring and early warning method and system
CN117274827B (en) * 2023-11-23 2024-02-02 江苏国态环保集团有限公司 Intelligent environment-friendly remote real-time monitoring and early warning method and system

Also Published As

Publication number Publication date
DE10113330C2 (en) 2003-04-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Young et al. An in‐scene method for atmospheric compensation of thermal hyperspectral data
Burton et al. Separating mixtures of aerosol types in airborne High Spectral Resolution Lidar data
Charlson et al. On the climate forcing consequences of the albedo continuum between cloudy and clear air
Yoshida et al. Retrieval algorithm for CO 2 and CH 4 column abundances from short-wavelength infrared spectral observations by the Greenhouse gases observing satellite
Chowdhary et al. Retrieval of aerosol scattering and absorption properties from photopolarimetric observations over the ocean during the CLAMS experiment
Murayama et al. An intercomparison of lidar‐derived aerosol optical properties with airborne measurements near Tokyo during ACE‐Asia
Chu et al. Remote sensing of smoke from MODIS airborne simulator during the SCAR‐B experiment
Zhang et al. Preflight evaluation of the performance of the Chinese environmental trace gas monitoring instrument (EMI) by spectral analyses of nitrogen dioxide
Sanghavi et al. Retrieval of the optical depth and vertical distribution of particulate scatterers in the atmosphere using O 2 A-and B-band SCIAMACHY observations over Kanpur: a case study
Rozanov et al. Retrieval of water vapor vertical distributions in the upper troposphere and the lower stratosphere from SCIAMACHY limb measurements
DE10113330C2 (en) Method and device for optical remote measurement of fire scenes using IR sensors
Sanchez-Romero et al. Aerosol optical depth in a western Mediterranean site: An assessment of different methods
Hünerbein et al. Cloud optical and physical properties retrieval from EarthCARE multi-spectral imager: the M-COP products
Bailey et al. Comparing nadir and limb observations of polar mesospheric clouds: The effect of the assumed particle size distribution
Sawamura et al. Aerosol optical and microphysical retrievals from a hybrid multiwavelength lidar data set–DISCOVER-AQ 2011
Merrelli The atmospheric informaton content of Earth's far infrared spectrum
Prata et al. Determination of mass loadings and plume heights of volcanic ash clouds from satellite data
Ortega et al. The CU 2-D-MAX-DOAS instrument–Part 2: Raman scattering probability measurements and retrieval of aerosol optical properties
Gabrieli et al. Validating the accuracy of SO 2 gas retrievals in the thermal infrared (8–14 μm)
Marion et al. Measuring trace gases in plumes from hyperspectral remotely sensed data
Sellitto et al. Volcanic emissions, plume dispersion, and downwind radiative impacts following Mount Etna series of eruptions of February 21–26, 2021
Jeong et al. Simultaneous retrievals of biomass burning aerosols and trace gases from the ultraviolet to near-infrared over northern Thailand during the 2019 pre-monsoon season
Pinto Uncertainty evaluation for in-flight radiometric calibration of Earth observation sensors
Dmitrovic et al. High Spectral Resolution Lidar–generation 2 (HSRL-2) retrievals of ocean surface wind speed: methodology and evaluation
Knobelspiesse et al. Remote sensing of above cloud aerosols

Legal Events

Date Code Title Description
OP8 Request for examination as to paragraph 44 patent law
8304 Grant after examination procedure
8364 No opposition during term of opposition
8327 Change in the person/name/address of the patent owner

Owner name: DEUTSCHES ZENTRUM FUER LUFT- UND RAUMFAHRT E.V.

8327 Change in the person/name/address of the patent owner

Owner name: DEUTSCHES ZENTRUM FUER LUFT- UND RAUMFAHRT E.V.

R119 Application deemed withdrawn, or ip right lapsed, due to non-payment of renewal fee