多尺度连续小波变换岸基高光谱溢油厚度定量监测

作     者：董杨 崔厚欣 邓家春 马俊杰 秦海啸 DONG Yang;CUI Hou-xin;DENG Jia-chun;MA Jun-jie;QIN Hai-xiao

作者机构：防灾科技学院河北三河市065201 河北先河环保科技股份有限公司河北石家庄050035 

出 版 物：《中国环境科学》 (China Environmental Science)

年 卷 期：2024年第44卷第11期

页      面：6397-6407页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0713[理学-生态学] 

基　　金：国家重点研发计划(2023YFE0102400) 河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2022GJJG490) 

主　　题：高光谱成像 光谱分析 连续小波变换 溢油厚度 定量监测 

摘      要：聚焦于对0#柴油油膜厚度的监测,分析不同厚度油膜的光谱曲线特征;为深入挖掘光谱数据与油膜厚度间的复杂关系,引入Morlet多尺度连续小波变换(CWT)技术,精准筛选出与油膜厚度高度敏感的特征波段,成功解决高光谱数据维度高、处理复杂的难题,从而显著提升厚度回归预测的准确性.利用Cat Boost回归模型高效的计算能力、强大的特征捕捉能力以及优异的泛化能力来高效监测这些敏感特征,进而构建精确的油膜厚度回归预测模型,提升了溢油事件的实时监测速度,确保了预测结果的精确性,为溢油应急响应的迅速启动与精准防控策略的制定提供了参考.实验及现场验证结果表明:多尺度连续小波变换技术在本研究中发挥了关键作用,它能够有效地从海量的高光谱数据中提取出与油膜厚度高度相关的敏感波段,从而提升了溢油厚度监测的准确率和效率.Cat Boost回归模型能够更好地捕捉油膜厚度变化特征,进一步增强模型泛化能力和鲁棒性,Cat Boost回归模型建立的柴油油膜厚度预测模型,表现出了极高的精确度,其验证集上R^(2)=0.90,RMSE=95.14mm,d=30.126%.