基于激光雷达及图像分析方法的污染源自动识别技术及应用

作     者：陆大春 王耀东 徐艳丽 张帅 

作者机构：安徽省大气探测技术保障中心 合肥中科光博量子科技有限公司 

出 版 物：《中国激光》 (Chinese Journal of Lasers)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 07[理学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 081105[工学-导航、制导与控制] 0706[理学-大气科学] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：安徽省自然科学基金项目-边界层结构立体探测及其对大气环境的影响机理研究(2208085UQ07) 

主　　题：激光雷达 污染溯源 图像分类 图像分割 自动识别 

摘      要：激光雷达因具有高时空分辨率的探测优势，已成为研究气溶胶立体分布的有力工具，在生态环境监测领域被广泛应用于颗粒物污染溯源。当前利用激光雷达水平扫描技术对污染进行溯源，主要是通过人工标绘污染热点，再推送给相关执法部门进行排查的方式开展，需要耗费大量人力成本。本文将深度学习图像分析技术应用于激光雷达水平扫描热点识别中，并基于该技术的图像分类和图像分割算法开发出一种能够自动识别污染源并进行标绘的技术，显著提高了气溶胶激光雷达污染溯源的智能化程度。在宿州市砀山县（2022年12月-2023年1月）开展的验证测试中，发现该技术识别污染源的准确率可达91.5%，能够准确地识别到烟花爆竹燃放源、扬尘源、焚烧源等污染源，未来有望提升激光雷达在生态环境监测领域的信息化水平和监测效率。