RU2018156C1 - Method for detecting polluted areas in atmosphere - Google Patents

Method for detecting polluted areas in atmosphere Download PDF

Info

Publication number
RU2018156C1
RU2018156C1 SU4929814A RU2018156C1 RU 2018156 C1 RU2018156 C1 RU 2018156C1 SU 4929814 A SU4929814 A SU 4929814A RU 2018156 C1 RU2018156 C1 RU 2018156C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
areas
pattern areas
earth
brightness
Prior art date
Application number
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Л.П. Волкотруб
И.М. Егоров
Original Assignee
Научно-исследовательский институт онкологии Томского научного центра РАМН
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 Научно-исследовательский институт онкологии Томского научного центра РАМН filed Critical Научно-исследовательский институт онкологии Томского научного центра РАМН
Priority to SU4929814 priority Critical patent/RU2018156C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2018156C1 publication Critical patent/RU2018156C1/en

Links

Images

Abstract

FIELD: environment control. SUBSTANCE: terrain pattern is obtained by space photography in infrared spectrum range of 0.8-0.9 micron. Coordinates of obtained pattern points are determined. Brightness of terrain pattern areas is measured and measurement results are processed; in the process, pattern areas are sampled according to brightness level, pattern areas of different optical contrast are arbitrarily colored to identify them, and terrain pattern areas whose identifying color is in contrast to those of surrounding pattern areas are discriminated. EFFECT: improved reliability of polluted area identification.

Description

Изобретение относится к охране окружающей среды, в частности к определению уровня загрязнения атмосферного воздуха и может быть использовано при контроле чистоты воздуха населенных мест. The invention relates to the protection of the environment, in particular to determining the level of pollution of atmospheric air and can be used to control the cleanliness of the air in populated areas.

Известен способ определения загрязнения приземного слоя атмосферы путем химического анализа проб воздуха, отобранных в отдельных точках, с последующей интерполяцией на всю площадь контролируемой территории. При этом сначала определяют содержание отдельных ингредиентов, затем проводят сопоставление с соответствующими предельно допустимыми концентрациями (ПДК). Недостатками этого способа являются большие материальные затраты на содержание сети пунктов наблюдения, ограниченность получаемой информации административными границами контролируемой территории, малая оперативность мониторинга, так как от отбора пробы до представления результатов анализа в бюллетене проходит не менее 1 месяца. Для оценки суммарного интегрального загрязнения воздуха используют индекс загрязнения атмосферы (ИЗА), показывающий кратность суммарного превышения ПДК контролируемыми инградиентами. Это условный показатель, определяемый расчетным путем. A known method for determining the pollution of the surface layer of the atmosphere by chemical analysis of air samples taken at individual points, followed by interpolation to the entire area of the controlled territory. In this case, the content of the individual ingredients is first determined, then a comparison is made with the corresponding maximum permissible concentrations (MPC). The disadvantages of this method are the large material costs for maintaining a network of observation points, the limited information received by the administrative boundaries of the controlled territory, the low monitoring efficiency, since it takes at least 1 month from sampling to presenting the analysis results in the bulletin. To assess the total integral air pollution, an atmospheric pollution index (IAS) is used, which shows the multiplicity of the total excess of MPC by controlled ingredients. This is a conditional indicator determined by calculation.

Известен способ определения предельно допустимого выброса (ПДВ) токсических веществ для каждого промышленного предпpиятия, который устанавливают на уровне, обеспечивающем соблюдение гигиенических нормативов в воздухе населенных мест при наиболее неблагоприятных для рассеивания метеоусловиях. Подобные расчетные методики, реализованные в программе "Эфир-5", требуют учета большого числа параметров, которые, как правило, по своей природе нестационарны, ориентированы на средние значения. В результате существенно снижается точность оценки фактического поля приземных концентраций. Внесение дополнительных, конкретизирующих данных значительно увеличивает трудоемкость расчетов. Таким образом, объективно оценить уровень загрязнения воздуха можно только в местах отбора проб. There is a method of determining the maximum allowable emission (MPE) of toxic substances for each industrial enterprise, which is set at a level that ensures compliance with hygienic standards in the air of populated areas under the most unfavorable weather conditions. Similar calculation methods implemented in the “Ether-5” program require taking into account a large number of parameters, which, as a rule, are unsteady in nature and are oriented towards average values. As a result, the accuracy of estimating the actual field of surface concentrations is significantly reduced. The introduction of additional, concretizing data significantly increases the complexity of the calculations. Thus, it is possible to objectively assess the level of air pollution only at sampling sites.

Наиболее близким к заявляемому является способ определения антропогенного загрязнения атмосферы с использованием космического мониторинга, основанный на проведении космической съемки лесной зоны, расположенной вблизи изучаемой городской территории в диапазоне 0,5 - 1,1 мкм с последующей оцифровкой, привязкой к координатам местности и квантованием космического изображения по уровню яркости. Затем устанавливают количественные связи между дешифровочными характеристиками изображения и физическими параметрами состояния леса и по состоянию лесных экосистем пригородных районов судят об интенсивности антропогенного загрязнения атмосферы. Closest to the claimed is a method for determining anthropogenic atmospheric pollution using space monitoring, based on satellite imagery of a forest zone located near the studied urban area in the range of 0.5 - 1.1 microns, followed by digitization, reference to the coordinates of the terrain and quantization of the space image by brightness level. Then, quantitative relationships are established between the decryption characteristics of the image and the physical parameters of the state of the forest, and the intensity of anthropogenic pollution of the atmosphere is judged by the state of forest ecosystems of suburban areas.

Недостатками данного способа являются невысокая точность и производительность выявления зон, так как съемку проводят в широком диапазоне 0,5 - 1,1 мкм, не являющемся оптимальным для регистрации яркости отраженного солнечного света при идентификации полей техногенного загрязнения. Кроме того, используют косвенный признак - степень поражения растительности, по которому определяют антропогенное воздействие на атмосферный воздух. The disadvantages of this method are the low accuracy and performance of identifying zones, since the survey is carried out in a wide range of 0.5-1.1 μm, which is not optimal for recording the brightness of reflected sunlight when identifying fields of industrial pollution. In addition, they use an indirect feature - the degree of damage to vegetation, which determine the anthropogenic impact on atmospheric air.

Целью изобретения является повышение точности и производительности выявления зон загрязнений атмосферного воздуха. The aim of the invention is to improve the accuracy and performance of identifying zones of air pollution.

Это достигается тем, что в способе выявления зон загрязнений атмосферного воздуха, заключающемся в получении изображения земной поверхности путем проведения космической съемки, определении координат точек полученного изображения, измерения величин уровня яркости участков изображения земной поверхности и обработке результатов измерений с квантованием участков изображения по уровню яркости и окрашиванием в условные цвета участков изображения различного оптического контраста, при обработке результатов измерений выделяют участки изображения земной поверхности с условными цветами, контрастными условным цветам окружающих их участков изображения. Кроме того, также съемку проводят в инфракрасном диапазоне спектра 0,8 - 0,9 мкм, при этом выделяют зоны поглощения излучения, не связанные с отражательной способностью подстилающей поверхности - зоны аномального оптического контраста, которые соответствуют очагам техногенного загрязнения. This is achieved by the fact that in the method for identifying zones of atmospheric air pollution, which consists in acquiring an image of the earth’s surface by taking a satellite image, determining the coordinates of the points of the received image, measuring the magnitude of the brightness level of the image sections of the earth’s surface, and processing the measurement results with quantization of the image sections according to the brightness level and staining in arbitrary colors of the image sections of various optical contrast; when processing the measurement results, sections from imaging of the earth's surface with conventional colors, contrasting conventional colors of the surrounding areas of the image. In addition, the survey is also carried out in the infrared range of the spectrum of 0.8 - 0.9 μm, while radiation absorption zones are distinguished that are not related to the reflectivity of the underlying surface — zones of anomalous optical contrast that correspond to foci of technogenic pollution.

В отличие от прототипа предлагаемый способ позволяет фиксировать фактическое распределение полей загрязнений в пределах исследуемого региона в момент съемки. Unlike the prototype, the proposed method allows you to record the actual distribution of the pollution fields within the study region at the time of shooting.

Способ осуществляется следующим образом. С орбиты ИСЗ проводят съемку излучаемой территории в инфракрасном диапазоне спектра 0,8 - 0,9 мкм. Фотоснимок оцифровывают, осуществляют привязку космического изображения к координатам изучаемой территории, выделяют зоны с уровнем яркости выше фоновой, проводят градацию уровней с визуализацией с помощью псевдоцвета. Очаги аномального контраста соответствуют зонам техногенного загрязнения воздуха. The method is as follows. From the satellite’s orbit, the emitted area is shot in the infrared range of 0.8 - 0.9 μm. The photograph is digitized, the satellite image is referenced to the coordinates of the study area, zones with a brightness level above the background are distinguished, levels are graded with visualization using a pseudocolor. The foci of anomalous contrast correspond to the zones of technogenic air pollution.

П р и м е р. Съемку территории города осуществляют с борта ИСЗ серии "Метеор-Природа" многоканальным сканирующим устройством высокого разрешения в инфракрасном диапазоне спектра (0,8 - 0,9 мкм). Автоматизированной компьютерной обработке подвергают либо фотоизображение, либо телеметрическую информацию. Фотоснимок оцифровывают с квантованием яркости на 256 уровней, затем обрабатывают в виде числовых матриц. Осуществляют географическую привязку космического изображения к координатам изучаемой территории по хорошо идентифицируемым природным объектам - островам, характерным изгибам реки, другим ориентирам. Привязку производят по наиболее полному совмещению изображений ориентиров на карте территории и фотоснимке путем устранения рассогласований между ними по масштабу, взаимному развороту и линейным смещениям. Шаг пространственного квантования при оцифровке космического снимка соответствует расстоянию 45 м на поверхности Земли, поэтому точность определения пространственной локализации зоны оптического контраста соизмерима с этой величиной. Такой точности вполне достаточно, чтобы при отсутствии сильного ветра идентифицировать зону контраста с определенными промышленными предприятиями. PRI me R. The city territory is taken from the satellite of the Meteor-Priroda series with a high-resolution multi-channel scanning device in the infrared range of the spectrum (0.8 - 0.9 μm). Automated computer processing is subjected to either a photo image or telemetric information. The photograph is digitized with quantization of brightness at 256 levels, then processed in the form of numerical matrices. The space image is geo-referenced to the coordinates of the study area by well-identifiable natural objects - islands, characteristic river bends, and other landmarks. Snapping is performed according to the most complete combination of landmark images on the territory map and photograph by eliminating the discrepancies between them in scale, mutual rotation and linear displacements. The spatial quantization step during digitization of a satellite image corresponds to a distance of 45 m on the Earth's surface; therefore, the accuracy of determining the spatial localization of the optical contrast zone is comparable with this value. Such accuracy is quite enough to identify a zone of contrast with certain industrial enterprises in the absence of strong winds.

Выявление очагов загрязнения приземного слоя атмосферы проводилось на основе сопоставления пространственного расположения зон промышленных предприятий города с расположением областей выраженного оптического контраста в пределах фотоснимка. The foci of pollution of the surface layer of the atmosphere were identified by comparing the spatial location of the zones of industrial enterprises of the city with the location of areas of pronounced optical contrast within the photograph.

Компьютерной обработкой выделяют группы квантованных яркостей и отображают на экране монитора индивидуальными цветовыми оттенками, чем выявляют структуру яркостного рельефа в пределах интересующего фрагмента изображения. По характерным особенностям яркостного рельефа в ореоле загрязнения - наличию одного либо нескольких локальных минимумов внутри очага с нарастанием яркости к периферии - определяют границы зоны воздействия выброса. Using computer processing, groups of quantized brightnesses are distinguished and displayed on the monitor screen with individual color shades, thereby revealing the structure of the brightness relief within the fragment of interest of the image. According to the characteristic features of the brightness relief in the pollution halo — the presence of one or several local minima inside the focus with increasing brightness to the periphery — the boundaries of the ejection zone are determined.

С целью детального выделения геометрической структуры участок изображения воспроизводят на экране монитора с необходимым увеличением. Разница в яркости элементов изображения в зонах загрязнения и заведомо чистых участков составляет в среднем от 30 до 50% динамического диапазона яркости. In order to highlight the geometric structure in detail, the image section is reproduced on the monitor screen with the necessary magnification. The difference in the brightness of the image elements in the pollution zones and obviously clean areas is on average from 30 to 50% of the dynamic range of brightness.

Таким образом, анализируя распределение яркости в пределах изучаемой территории выделяют зоны свободные от загрязнения, умеренного и интенсивного техногенного воздействия. Основное преимущество предлагаемого способа - достоверное выявление зон загрязнений атмосферного воздуха. Кроме того, при сопоставлении снимков, сделанных за определенный период, можно судить о динамике ситуации, определять источники загрязнения воздуха в пределах зоны аномального оптического контраста, отпадает необходимость в проведении систематических наземных исследований по определению концентрации токсических веществ и расчете полей приземных концентраций. Thus, by analyzing the distribution of brightness within the study area, zones free of pollution, moderate and intense technogenic impact are distinguished. The main advantage of the proposed method is the reliable identification of zones of air pollution. In addition, when comparing images taken over a certain period, one can judge the dynamics of the situation, determine the sources of air pollution within the zone of anomalous optical contrast, there is no need to conduct systematic ground-based studies to determine the concentration of toxic substances and calculate the fields of surface concentrations.

Claims (1)

СПОСОБ ВЫЯВЛЕНИЯ ЗОН ЗАГРЯЗНЕНИЙ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА, заключающийся в получении изображения земной поверхности путем проведения космической съемки, определении координат точек полученного изображения, измерении величин уровня яркости участков изображения земной поверхности и обработке результатов измерений с квантованием участков изображения по уровню яркости и окрашиванием в условные цвета участков изображения различного оптического контраста, отличающийся тем, что, с целью повышения точности и производительности, съемку проводят в инфракрасном диапазоне спектра 0,8 - 0,9 мкм, а при обработке результатов измерений выделяют участки изображения земной поверхности с условными цветами контрастными условным цветам окружающих их участков изображения. A METHOD FOR IDENTIFYING ATMOSPHERIC AIR POLLUTION ZONES, which consists in acquiring an image of the earth’s surface by taking a satellite image, determining the coordinates of the points of the received image, measuring the brightness level of the image areas of the earth’s surface and processing the measurement results with quantizing the image areas according to the brightness level and coloring the image areas with conventional colors different optical contrast, characterized in that, in order to improve accuracy and performance, shooting prov DYT in the infrared spectral range of 0.8 - 0.9 micron, and in processing the results of measurements separated parts of the image the earth's surface with contrasting colors conditional conditional colors surrounding image areas.
SU4929814 1991-04-19 1991-04-19 Method for detecting polluted areas in atmosphere RU2018156C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU4929814 RU2018156C1 (en) 1991-04-19 1991-04-19 Method for detecting polluted areas in atmosphere

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU4929814 RU2018156C1 (en) 1991-04-19 1991-04-19 Method for detecting polluted areas in atmosphere

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2018156C1 true RU2018156C1 (en) 1994-08-15

Family

ID=21571045

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU4929814 RU2018156C1 (en) 1991-04-19 1991-04-19 Method for detecting polluted areas in atmosphere

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2018156C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2463630C1 (en) * 2011-03-28 2012-10-10 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга "АЭРОКОСМОС" Method to detect sources of emissions into atmosphere by images of megacities
CN109816211A (en) * 2018-12-29 2019-05-28 北京英视睿达科技有限公司 Judge Polluted area similitude and improves the method and device of pollution administration efficiency

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Безуглая Э.Ю., Мониторинг состояния загрязнения атмосферы в городах, Л., Гидрометеоиздат, 1986, с.200. *
Программа "Эфир-5" и инструкция по автоматизированному расчету загрязнения атмосферы вредными выбросами промышленных предприятий с целью установления ПДВ (ВСВ)., М., 1983, с.143. *
Реферативный журнал N 72, Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов, N 10, М., ВИНИТИ, 1987, ст. 10.72.124. Применение автоматизированных методов обработки космической информации для изучения и контроля антропогенного состояния городов и урбанизированных районов. *
Руководство по контролю загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1979, с.448. *
Указания по расчету рассеивания в атмосфере вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. СН 369-74, М.: Стройиздат, 1974, с.41. *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2463630C1 (en) * 2011-03-28 2012-10-10 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга "АЭРОКОСМОС" Method to detect sources of emissions into atmosphere by images of megacities
CN109816211A (en) * 2018-12-29 2019-05-28 北京英视睿达科技有限公司 Judge Polluted area similitude and improves the method and device of pollution administration efficiency
CN109816211B (en) * 2018-12-29 2023-11-24 北京英视睿达科技股份有限公司 Method and device for judging similarity of pollution areas and improving pollution treatment efficiency

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Holden et al. Hyperspectral identification of coral reef features
Gonsamo et al. Measuring fractional forest canopy element cover and openness–definitions and methodologies revisited
Härmä et al. Detection of water quality using simulated satellite data and semi-empirical algorithms in Finland
CA2313812C (en) Process for correcting atmospheric influences in multispectral optical remote sensing data
Tong et al. Estimating and mapping chlorophyll content for a heterogeneous grassland: Comparing prediction power of a suite of vegetation indices across scales between years
Gemmell Effects of forest cover, terrain, and scale on timber volume estimation with Thematic Mapper data in a Rocky Mountain site
Lagouarde et al. Experimental study of brightness surface temperature angular variations of maritime pine (Pinus pinaster) stands
Vogelmann et al. Assessing forest decline in coniferous forests of Vermont using NS-001 Thematic Mapper Simulator data
Dobrowski et al. Remote estimation of vine canopy density in vertically shoot‐positioned vineyards: determining optimal vegetation indices
Shoshany et al. Monitoring temporal vegetation cover changes in Mediterranean and arid ecosystems using a remote sensing technique: case study of the Judean Mountain and the Judean Desert
Pearse et al. Comparison of optical LAI measurements under diffuse and clear skies after correcting for scattered radiation
Rees et al. How can the dynamics of the tundra-taiga boundary be remotely monitored?
Bartlett et al. Quantitative assessment of tidal wetlands using remote sensing
Lindell et al. Mapping of coastal-water turbidity using Landsat imagery
Koponen et al. Water quality classification of lakes using 250-m MODIS data
Smith et al. Forest canopy structural properties
RU2018156C1 (en) Method for detecting polluted areas in atmosphere
Fernandes et al. A multi-scale approach to mapping effective leaf area index in boreal Picea mariana stands using high spatial resolution CASI imagery
Röver et al. Indirect determination of leaf area index of sugar beet canopies in comparison to direct measurement
Alonso et al. Survey for emission-line galaxies: Universidad Complutense de Madrid list 3
Silván-Cárdenas et al. On the detectability of buried remains with hyperspectral measurements
RU2147253C1 (en) Principle to monitor fire hazard in forest
Verlinden et al. Modeling woody vegetation resources using Landsat TM imagery in northern Namibia
Flynn et al. An automated technique for locating metal-deficient red giants from objective-prism spectra
Jedlovec et al. Variability of geophysical parameters from aircraft radiance measurements for FIFE