| 火山SO2排放速率反演 | |
| 郭建军1; 李发泉2; 张子豪1; 张会亮1; 李娟3; 武魁军1; 何微微1 | |
| 作者部门 | 光谱成像技术研究室 |
| 2024-01 | |
| 发表期刊 | 大气与环境光学学报
 |
| ISSN | 1673-6141 |
| 卷号 | 19页码:1 |
| 产权排序 | 3 |
| 摘要 | SO2紫外相机因在时间分辨率、空间分辨率、探测灵敏度以及探测精度等诸多方面均具有显著优势而成功应用于火山活动监测及其动力学研究。为解决紫外相机反演SO2排放速率容易受烟羽湍流及图像低对比度影响等问题，提出了融入神经网络的光流算法。首先，基于大气紫外辐射传输特性，阐述了SO2紫外相机的工作机理及SO2浓度图像的反演方法；其次，将神经网络融入光流算法，实现了火山烟羽图像中SO2排放速率的精确反演；最后，与传统光流法进行对比，论证了神经网络光流算法的科学性及优越性与精确性。实验结果表明：在图像低对比度及烟羽湍流效应的双重影响下，神经网络光流法可以把边缘反演的误差从94%降低至5%，显著提高了SO2排放速率反演的精确性。 |
| 关键词 | SO2相机 光流法 神经网络 排放速率 湍流 火山排放 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:7665508 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/97464 |
| 专题 | 光谱成像技术研究室 |
| 通讯作者 | 何微微 |
| 作者单位 | 1.烟台大学物理与电子信息学院 2.中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 3.中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭建军,李发泉,张子豪,等. 火山SO2排放速率反演[J]. 大气与环境光学学报,2024,19:1. |
| APA | 郭建军.,李发泉.,张子豪.,张会亮.,李娟.,...&何微微.(2024).火山SO2排放速率反演.大气与环境光学学报,19,1. |
| MLA | 郭建军,et al."火山SO2排放速率反演".大气与环境光学学报 19(2024):1. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 火山SO2排放速率反演.pdf（2548KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 限制开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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