СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ ВЫБРОСОВ В АТМОСФЕРУ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ МЕГАПОЛИСОВ Российский патент 2012 года по МПК G01V8/10 G01N21/88 G03B37/00 

Изобретение относится к области экологии, в частности к дистанционным методам мониторинга природных сред, и может найти применение в системах санитарно-эпидемиологического контроля промышленных регионов.

Промышленный прогресс неизбежно связан с увеличением выбросов так называемых «парниковых» газов в атмосферу, являющихся одной из причин глобального изменения климата планеты. Контроль состояния загрязнения атмосферы является составной частью обязанностей государств, подписавших Киотский Протокол, по экологическому мониторингу природных сред.

Методологической проблемой при экологической экспертизе является документальный контроль соответствия реальных объемов выбросов каждым предприятием региона установленным предельным значением, согласно экологическому паспорту, за которые предприятие платит штрафы в бюджет.

Известен способ оценки состояния атмосферы путем расчета суммарного индекса q_Σ [см., например, «Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий», Общесоюзный нормативный документ, ОНД-86, СССР, Гидрометеоиздат, Лен, 1987 г., стр 4…5 - аналог]:

Обычно q_Σ (рассчитывают для пяти составляющих, определяющих основной вклад в загрязнение атмосферы при условии, что q₁>q₂>q₃>q₄>q₅ [см., например, Ежегодник состояния загрязнения атмосферы в городах на территории России, под редакцией Э.Ю.Безугловой, ГТО им. А.И.Воейкова, Санкт-Петербург, 1994…1996 гг. - аналог]:

где m_i [мг/м³] - средняя за год концентрация i-го вещества в атмосфере, определяемая по локальным измерениям на местности;

CH_i - предельно допустимая санитарная норма концентрации i-го вещества в атмосферном воздухе согласно ГОСТ;

j - показатель степени изоэффективности вредного вещества, равный 0,85; 1; 1,3; 1,5 для веществ IV, III, II и I классов опасности.

Недостатками известных аналогов являются:

- статистическая неустойчивость метода единичных локальных измерений на местности в контрольных точках как таковых;

- неопределенность выбора самих контрольных точек забора проб и существенное влияние на результат измерений розы ветров и случайных завихрений атмосферы в точках забора;

- неоперативность методов аналитической химии путем забора проб, составляющая от 6 до 12 час по одной пробе, высокая стоимость химического анализа пробы;

- невозможность одновременного контроля всего множества ингредиентов (до 600) из-за неоперативности и высокой стоимости;

- невозможность документальной проверки субъективно составляемых протоколов по результатам локальных измерений.

Ближайшим аналогом к заявляемому техническому решению является «Способ оценки загрязнения атмосферы» Патент RU №2117286, 1998 г.

Способ ближайшего аналога включает дистанционное получение спектрозонального снимка региона, включающего контрольные промышленные площадки, в виде цифровых значений спектральной яркости I(x, y) изображений G, R видимого диапазона, размерностью |m×n| элементов каждая, с линейным разрешением каждого элемента больше фрактального участка подстилающей поверхности, поэлементную логическую сортировку пикселей в обоих матрицах в соответствии с алгоритмом, если R≥G, то R, если R<G, то R=R_max-|k|·G, где k - коэффициент корреляции хроматических коэффициентов r, g, получают результирующую матрицу тех же размеров, вычисляют числовые характеристики результирующей матрицы - математическое ожидание, дисперсию, огибающую пространственного спектра, автокорреляционную функцию, рассчитывают гистограмму распределения пикселей по яркости, осуществляют привязку полученного относительного закона распределения к абсолютным значениям индекса состояния атмосферы региона по его значениям и площади контрольных площадок.

К недостаткам ближайшего аналога следует отнести:

- неадекватность алгоритма логической сортировки пикселей результирующей матрицы измеряемому физическому процессу, и как следствие, несоответствие получаемых гистограмм физическому процессу;

- неочевидность калибровки относительного закона распределения пикселей по яркости измерениями контрольных площадок.

Задача, решаемая изобретением, заключается в создании из спектрозонального снимка промышленного региона документа из местоположения источников локальных выбросов в атмосферу с оценкой их количественного вклада в суммарное загрязнение.

Технический результат достигается тем, что способ определения источников выбросов в атмосферу по изображениям мегаполисов, включающий дистанционное получение спектрозонального снимка региона высокого разрешения (≤2 м/пиксель) содержащего контрольные промышленные площадки, в виде цифровых значений спектральной яркости изображения I(x, y) в красной полосе видимого диапазона (570…670 нм), выделение методами пространственного дифференцирования контуров на изображении с установленными градациями яркости, линеаментный анализ градиентных полей внутри выделенных контуров, получение графических образов источников выбросов в виде ориентированных линеаментов, отождествление точки пересечения линеаментов с координатами источников выбросов, нормирование значений яркости пикселов изображения относительно максимальной яркости, калибровку яркостей пикселей в значениях ПДК по их значениям для контрольных площадок, пересчет пикселей яркости изображения в изолинии контуров значений ПДК по площади мегаполисов.

Изобретение поясняется чертежами, где:

фиг.1 - фрагмент исходного спектрозонального изображения мегаполиса;

фиг.2 - взаимодействие квантов видимого света с молекулами газов при флуоресценции;

фиг.3 - контуры установленных градаций яркости на обрабатываемом изображении;

фиг.4 - узор рисунка поля линеаментов внутри выделенного контура;

фиг.5 - гистограммы распределения пикселей изображения по яркости: а) абсолютные значения; б) нормированные значения;

фиг.6 - изолинии значений ПДК контуров, прокалиброванные по значениям ПДК контрольных площадок;

фиг.7 - функциональная схема устройства, реализующего способ.

Техническая сущность изобретения заключается в следующем.

Приземная концентрация вредных веществ в атмосфере зависит от множества факторов: количества источников, объема выбросов, скорости ветра, стратификации градиента температур, времени года, суток, ландшафта и инфраструктуры региона. Поэтому результат любого локального измерения на местности представляется случайной величиной. В этом плане оценки состояния воздушной среды по спектрозональным изображениям, с количеством пикселей в матрице измерений, например, |512×512| цифровых отсчетов обеспечивает статистическую устойчивость результата.

Загрязнение атмосферы в мегаполисах непосредственно над промышленными площадками достигает единиц и даже десятков ПДК [см. - аналог]. Физически это проявляется в увеличении количества частиц антропогенного происхождения в воздухе, увеличении мутности атмосферы, образованием смогов. При съемке из космоса мутность атмосферы определяет интервал изменения коэффициента спектральной яркости (КСЯ) системы «атмосфера-подстилающая поверхность». Взаимодействие солнечного излучения с антропогенными частицами происходит на молекулярном уровне. При сталкивании фотонов светового потока с молекулами газов происходит передача квантов энергии (hυ^*) молекулам, которые переходят в возбужденное состояние. При всех видах возможного взаимодействия светового потока с молекулами смогов над мегаполисами, как то: поглощение, рассеяние, флуоресцентное переизлучение - интегральный эффект состоит в смещении спектра видимого диапазона в его длинноволновую часть (красная область), [см., например, Р.Межерис, Лазерное дистанционное зондирование, перевод с англ., М.: Мир, 1987 г., стр.124, табл.3, 4. Волновые числа комбинационного сдвига на длине волны 337,1 нм]. Ниже представлены некоторые извлечения из данной Таблицы для некоторых «парниковых» молекул смогов.

Тип молекулы вещества NO₂ SO₂ CO₂ NH₃ C₂H₂ H₂S CO NO H₂O Длина волны рассеянного излучения, нм 345,7 350,8 352,5 378,8 380,3 369 363,9 365,9 384,4 Абсолютная величина смещения Δλ, нм 8,6 13,7 15,4 42,7 43,2 32 16,8 18,8 47,3

В результате комбинационного рассеяния солнечного света происходит перераспределение энергии между спектральными составляющими видимого диапазона, а регистрируемое спектральное изображение антропогенно загрязненных участков приобретает преимущественно красноватый или темно-вишневый оттенок. Кроме того, в случаях мощных антропогенных дымок органического и фотохимического происхождения имеет место дополнительное интенсивное поглощение (красного и ближнего ИК-диапазонов), сопровождаемое «замыванием» пикселей изображения подстилающей поверхности [см., например, «Коэффициенты спектральной яркости воздушной дымки», Л.И.Чапурский «Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400…2500 нм», ч.1, Мин. Обороны СССР, 1986 г., стр.103-107, 134-137, табл.П.10].

Визуальными селектируемыми признаками загрязненных участков атмосферы при спектрозональной съемке из космоса является желто-оранжевое смещение спектра рассеянного переизлучения и темно-вишневый оттенок областей интенсивного поглощения. Очевидно, что чем больше смещение спектра и поглощение энергии падающего светового потока, тем больше загрязнение атмосферы. В оцифрованном спектрозональном изображении, в стандартной шкале квантования 0…255 уровней, перепад яркости пикселей в красной полосе видимого спектра достигает I_min≈92, I_max=248. (см. фиг.1).

Изрезанность спектрозонального изображения содержит скрытую информацию о местоположении локальных источников выбросов.

Конечной целью заявляемого способа является создание документа с координатами источников выбросов на анализируемом изображении и значениями ПДК прилегающей территории. Последнее достигается путем выделения контуров (контурного рисунка) на изображениях, осуществляемое методами пространственного дифференцирования (см., например, Дуда P.O., Харт П.Е. «распознавание образов и анализ сцен», перевод с англ., изд. Мир, М, 1976 г. «Пространственное дифференцирование», стр.287-288). Существует несколько известных стандартных операторов (Робертса, Лапласа, Собела), позволяющих вычислять контура на двумерных изображениях. В частности, например, перекрестный оператор Робертса рассчитывают в окне (маске) 2×2 элемента, для каждой дискретной точки изображения I(x, y) из соотношения:

R(i, j)=|I(i, j)-I(i+1, j+1)|-|I(i+1, j)-I(i, j+1)|

Вычисленное значение оператора сравнивают с установленным порогом R(i, j)>П, выводят на экран точки, для которых R(i, j) превышает порог. Выделение контуров на изображении с использованием масок различных операторов представляется стандартной математической операцией, входящей в комплект специализированного программного обеспечения (см., например, MATH САД. 6.0. PLVS, издание второе, стереотипное, информационно-издательский дом «Филинъ», 1997 г., стр.50-68). Выделенные контуры установленных градаций яркости на обрабатываемом изображении фиг.1 иллюстрируются фиг.3.

Следующей задачей анализа является извлечение скрытой информации из изображения. Отметим, что амплитуды пикселов изображения обратно пропорциональны степени загрязнения атмосферы соответствующих участков. Следовательно градиент изменения яркости пикселов содержит информацию о местоположении источников выбросов. По определению, векторное поле градиентов скалярной функции изображения I(x, y) для любой точки вычисляют как (см., например, «Производная по направлению» в книге Н.С.Пискунов «Дифференциальное и интегральное исчисления», учебник для ВТУЗов, 5-е изд., т.1, М.: Наука, 1964 г., стр.264-266)

Возле каждого пиксела изображения расположено 8 смежных пикселов. Поэтому, в принципе, производные каждой точки изображения могут вычисляться как минимум по 8 направлениям. Вычисление производных по направлению осуществляют в режиме «сканирующей точки». Длину выделяемых линеаментов устанавливают во входных параметрах программы обработки, которые зависят от ряда условий: масштаба снимка, разрешения одного пиксела, шкалы уровней квантования сигнала по амплитуде. При известных координатах верхнего и нижнего концов линеамента (x₁, y₁) и (x₂, y₂) длина линеамента определяется по формуле:

а азимут:

при x_i<x_j; y_i<y_j;

, при x_i<x_j; y_i>y_j;

Роза-диаграмма определена как функция:

где l_i(A) - длина i-го линеамента, ориентированного по азимуту A; k - число линеаментов, ориентированных по азимуту A. Генерализация распределения линеаментов по азимутальным направлениям ведется методом «сканирующего окна». Вычисляется суммарная длина или число линеаментов в сканирующем окне на данном шаге. Результат заносится в ячейку выходного массива, индекс которого строго соответствует координатам «сканирующего окна». После завершения сканирования проводится обработка сформированного массива и построение изолиний плотности линеаментов. Программа генерализации и построения плотности изолиний линеаментов представлена в примере реализации. Результат программного расчета иллюстрируется фиг.4

В результате генерализации азимутов роз-диаграмм линеаментов получают векторное поле преимущественных направлений изменений яркости изображения внутри контуров. Точку пересечения линеаментов внутри контуров отождествляют с местоположением источника выбросов. Форма получаемых рисунков (узоров) дает представление об «образе» источников выбросов.

Для количественной оценки загрязнения атмосферы мегаполиса сортируют пикселы изображения по яркости и строят их гистограмму распределения. Поскольку абсолютная величина яркости пикселей зависит от условий съемки (высоты Солнца, угла визирования, времени суток) осуществляют их приведение к единому масштабу путем нормирования относительно максимума яркости. Данная операция позволяет прокалибровать относительные значения яркости в значениях ПДК (предельно допустимых концентрациях) по относительным значениям яркости контрольных площадок. Гистограммы распределения пикселей обрабатываемого фрагмента исходного изображения (фиг.1) иллюстрируются фиг.5. В результате получают документ (фиг.6) в виде изолиний контуров значений ПДК по площади мегаполисов и местоположения источников выбросов для принятия экологических решений.

Пример реализации способа.

Заявляемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг.7. Функциональная схема устройства фиг.7 содержит орбитальный комплекс наблюдения 1 типа космического аппарата (КА) «Ресурс» с установленной на его борту цифровой фотокамерой высокого разрешения 2 (типа DCS760) для приема сигнала светового потока, отраженного от подстилающей поверхности 3 через светофильтр 4 в красной полосе видимого диапазона. Оперативную съемку запланированных объектов и включение фотокамеры 2 осуществляет бортовой комплекс управления (БКУ) 5 по командам, передаваемым из центра управления полетом (ЦУП) 6 по радиолинии командного управления 7. Отснятые кадры записывают в буферное запоминающее устройство 8 и в зонах видимости КА с наземных пунктов по автономному высокоскоростному каналу передачи данных 9 сбрасывают на пункты приема информации (ППИ) 10, где осуществляют их запись на средствах 11. Информацию с ППИ перегоняют по наземным каналам связи 12 в экологический центр 13, где осуществляют выделение отснятых кадров по служебным признакам. Скомпонованные массивы изображений мегаполисов помещают в базу данных 14 сети Интернет 15. (Сайт открытого доступа для пользователей «Ресурс»).

Программную обработку изображений по операциям способа проводят на средствах ПЭВМ 16 в стандартном наборе элементов: процессор 17, винчестер 18, оперативное запоминающее устройство 19, дисплей 20, принтер 21, клавиатура 22. Программы выделения контуров и линеаментного анализа записывают на винчестер 18. В качестве примера обрабатывался спектрозональный снимок г.Мытищи Московской обл. Снимок заказан в Госцентре «Природа», Заказ №11/93-42. Уровень квантования сигнала по амплитуде соответствовал шкале (0…255), пространственное разрешение на пиксел составляло 1,56 м. Фрагмент обрабатываемого изображения (фиг.1) соответствовал матрице |m×n|элементов [512×512]. Максимальная яркость I_max=248, минимальная яркость I_min=92, среднее значение яркости I_ср=190. При программном выделении контуров градация яркостей составляла ΔI~ 20. Выделенные контуры на изображении иллюстрируются фиг.3. Для одного из контуров проведен градиентный анализ направлений поля линеаментов. Операция получения градиентного поля линеаментов реализуется следующей программой:

Наибольшее загрязнение на изображении имеет атмосфера над территорией Мытищинского машиностроительного завода (ММЗ), выбранная в качестве эталонной промплощадки. Средний уровень ПДК по территории ММЗ на дату получения сигнала составил 4,7 ПДК. Гистограмма распределения пикселей по яркости анализируемого изображения иллюстрируется фиг.5, где а) гистограмма абсолютных значений яркости; б) гистограмма нормированных относительно Imax значений. Минимальная яркость на изображении соответствует максимальным значениям ПДК (максимальное затухание сигнала). Для эталонной промплощадки (ПДК=4,7) относительное значение яркости пикселей соответствует: I_{пром.площ.}/I_max≈k=0,37. Откуда калибровочный коэффициент обратно пропорциональной зависимости для любой точки относительной яркости гистограммы соответствует:

На фиг.6 представлен рабочий документ в виде изолиний ПДК и местоположений источников выбросов на изображении для принятия экологических решений.

Эффективность способа характеризуется статистической устойчивостью, оперативностью, достоверностью, невысокой стоимостью и документальностью результатов оценки экологического состояния атмосферы мегаполисов по сравнению с известными аналогами.

Изобретение относится к области экологии, в частности к дистанционным методам мониторинга природных сред, и может найти применение в системах санитарно-эпидемиологического контроля промышленных регионов. Предлагается способ определения источников выбросов в атмосферу по изображениям мегаполисов. Дистанционно получают спектрозональный снимок региона высокого разрешения (≤2 м/пиксель), содержащий контрольные промышленные площадки, в виде цифровых значений спектральной яркости изображения I(x,y) в красной полосе видимого диапазона (570…670 нм). Выделяют контуры на изображениях методами пространственного дифференцирования с установленными градациями яркости, проводят линеаментный анализ градиентных полей внутри выделенных контуров и получают графические образы источников выбросов в виде ориентированных линеаментов. Точку пересечения линеаментов отождествляют с местоположением источника выбросов. Осуществляют нормирование значений яркости пикселей изображения относительно максимальной яркости и калибровку яркостей пикселей в значениях ПДК по их значениям для контрольных площадок. Технический результат заключается в повышении статистической устойчивости, оперативности и достоверности результатов оценки экологического состояния атмосферы мегаполисов. 7 ил., 1 табл.

Способ определения источников выбросов в атмосферу по изображениям мегаполисов, включающий дистанционное получение спектрозонального снимка региона высокого разрешения (≤2 м/пиксель), содержащего контрольные промышленные площадки, в виде цифровых значений спектральной яркости изображения I(x,y) в красной полосе видимого диапазона (570…670 нм), выделение методами пространственного дифференцирования контуров на изображении с установленными градациями яркости, линеаментный анализ градиентных полей внутри выделенных контуров, получение графических образов источников выбросов в виде ориентированных линеаментов, отождествление точки пересечения линеаментов с координатами источников выбросов, нормирование значений яркости пикселей изображения относительно максимальной яркости, калибровку яркостей пикселей в значениях ПДК по их значениям для контрольных площадок, пересчет пикселей яркости изображения в изолинии контуров значений ПДК по площади мегаполисов.