基于PIE的大氣污染遙感監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

曹 歡，和棟材，李小飛

（1.太原理工大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院，山西 太原 030024；2.北京航天宏圖信息技術(shù)股份有限公司，北京100101）

在計(jì)算機(jī)和遙感技術(shù)不斷發(fā)展的今天，對大氣污染遙感數(shù)據(jù)的自動化處理、可視化顯示以及實(shí)時(shí)監(jiān)測已成為環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。李成林[1]提出了基于輻射傳輸理論的城市大氣污染定量遙感監(jiān)測方法，并應(yīng)用Terra/MODIS數(shù)據(jù)對鄭州市大氣污染進(jìn)行了動態(tài)監(jiān)測；王德敏[2]提出了一種新的基于圖像處理的空氣污染數(shù)據(jù)可視化方法，用戶可從不同角度對不同分辨率的場景進(jìn)行觀察；王丹[3]基于B/S架構(gòu)設(shè)計(jì)了遼寧省大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，并建立了大氣污染監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。目前對大氣污染遙感監(jiān)測的理論研究已有一定進(jìn)展，但仍缺乏對自動化、業(yè)務(wù)化的大氣污染遙感監(jiān)測可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，在大氣污染監(jiān)測時(shí)現(xiàn)有的專業(yè)遙感軟件（ENVI、Erdas等）存在自動化效率低、操作繁瑣、技術(shù)門檻高、不適宜業(yè)務(wù)化運(yùn)行等問題。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種專門針對大氣污染的可視化遙感監(jiān)測系統(tǒng)。

在自主研發(fā)的國產(chǎn)遙感圖像處理軟件PIE的基礎(chǔ)上，本文采用C#語言進(jìn)行二次開發(fā)，以MODIS、OMI、MOPITT、VIRR等為數(shù)據(jù)源，利用大氣污染物定量監(jiān)測與反演算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了大氣污染遙感動態(tài)監(jiān)測原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對研究區(qū)域的NO2、O3、SO2、CO、大氣氣溶膠、大氣顆粒物、沙塵、火點(diǎn)、大霧等指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)自動化下載與處理、可視化展示以及監(jiān)測與分析，從而實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地對大氣污染狀況進(jìn)行業(yè)務(wù)化監(jiān)測，為環(huán)境監(jiān)測部門、環(huán)保決策者以及普通群眾提供技術(shù)和決策支持。

1 污染物動態(tài)可視化實(shí)現(xiàn)算法

1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文根據(jù)不同大氣污染指標(biāo)獲取不同載荷影像數(shù)據(jù)，見表1。其中，霾、PM10、PM2.5基于MODIS（Terra/Aqua）數(shù)據(jù)進(jìn)行反演 ；SO2、NO2、O3基于 OMI（Aura）數(shù)據(jù)進(jìn)行反演；CO基于Mopitt（Terra）數(shù)據(jù)進(jìn)行反演[4]；沙塵基于VISSR（FY2F）數(shù)據(jù)進(jìn)行反演；火點(diǎn)基于VIRR（FY3B）、MODIS（Terra/Aqua）數(shù)據(jù)進(jìn)行反演；大霧基于VIRR（FY3B）數(shù)據(jù)進(jìn)行反演。

表1 不同反演指標(biāo)及其影像數(shù)據(jù)

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動下載，系統(tǒng)基于后臺開發(fā)控制程序，通過FTP地址自動下載OMI（Aura）、MODIS（Terra/Aqua）、Mopitt（Terra）等數(shù)據(jù)；對于VIRR（FY3B）、VISSR（FY2F）等風(fēng)云系列載荷數(shù)據(jù)，則通過將中國氣象局國家衛(wèi)星氣象中心提供的動態(tài)FTP地址錄入本系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動下載。

1.2 大氣污染物指標(biāo)可視化算法

1.2.1 PM顆粒物、霾指標(biāo)可視化算法

大氣氣溶膠是由大氣介質(zhì)和混合于其中的固體或液態(tài)顆粒物組成的多相體系，氣溶膠顆?？芍苯踊蜷g接改變地—?dú)庀到y(tǒng)的輻射收支，影響全球或區(qū)域氣候和環(huán)境[5]。大氣氣溶膠光學(xué)厚度（AOD）是推算氣溶膠含量、評價(jià)大氣環(huán)境污染程度、研究氣溶膠輻射氣候效應(yīng)的重要因素。

PM2.5與PM10是大氣中的顆粒物深度，AOD與PM2.5/PM10呈顯著線性相關(guān)，但受氣溶膠理化特性和氣象要素時(shí)空差異的影響，AOD與PM2.5/PM10的相關(guān)性與相關(guān)方程存在很大的地區(qū)性以及季節(jié)性系統(tǒng)偏差。根據(jù)濕度、溫度、邊界層高度等氣象條件的作用，對PM2.5/PM10進(jìn)行濕度訂正，對AOD進(jìn)行高度訂正后，AOD與PM2.5/PM10的相關(guān)性得到提升[6]。本文中的標(biāo)高通過0.55 μm處AOD與大氣能見度之間的關(guān)系進(jìn)行計(jì)算，具體公式為：

式中，p為氣壓，單位為hPa；τa為AOD；v為海平面能見度，單位為km。

濕度訂正常用的函數(shù)方程為：f (RH) =1/ (1-RH/100)。濕度與標(biāo)高訂正方法見表2。

表2 PM與AOD相關(guān)性研究的訂正方法

標(biāo)高與濕度訂正后，可進(jìn)行AOD與PM2.5/PM10的建模，并建立反演公式，進(jìn)行結(jié)果計(jì)算。其具體公式為：

式中，ρ為對應(yīng)尺度的氣溶膠密度（組分平均）；r為尺度，單位為μm；n(r)為數(shù)密度譜分布。

根據(jù)研究區(qū)域所處地理位置，對研究區(qū)內(nèi) MODIS 3 km暗目標(biāo)氣溶膠數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、鑲嵌、裁剪等預(yù)處理；再獲取與MODIS對應(yīng)的濕度、氣壓、氣溫、能見度等氣象數(shù)據(jù)；然后結(jié)合PM2.5、PM10地面監(jiān)測站點(diǎn)信息、站點(diǎn)過境3 km MODIS AOD數(shù)據(jù)，利用氣象同化統(tǒng)計(jì)模型，與預(yù)處理的AOD數(shù)據(jù)進(jìn)行反演；最終獲得PM2.5、PM10的監(jiān)測成果，可視化算法流程如圖1所示。

霾通常是指懸浮在空中肉眼無法分辨的大量微粒，是水平能見度小于10 km的天氣現(xiàn)象，是威脅人類健康的重要污染物。誤差率在30%左右的MODIS氣溶膠產(chǎn)品（經(jīng)過一定的轉(zhuǎn)化）與地面環(huán)保數(shù)據(jù)有較好的吻合，表明利用MODIS遙感監(jiān)測霧霾天氣具有一定的可行性[7]。本文對研究區(qū)內(nèi)MODIS 3 km暗目標(biāo)氣溶膠數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、鑲嵌；再依據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行裁剪，生成tif格式的預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)；然后獲取與MODIS對應(yīng)的相對濕度數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)處理的AOD數(shù)據(jù)進(jìn)行反演，最終形成霾的監(jiān)測成果，可視化算法流程如圖2所示。

圖1 PM顆粒物指標(biāo)可視化算法流程圖

圖2 霾指標(biāo)可視化算法流程圖

1.2.2 NO2、SO2、O3、CO指標(biāo)可視化算法

痕量氣體是大氣中濃度低于10-6的粒種，如大氣中的NO2、SO2、O3、CO等。部分痕量氣體是在人類活動中受各種物理、化學(xué)、生物等作用生成的、對人體有害的氣體。OMI 數(shù)據(jù)因其較高的時(shí)空分辨率，目前被廣泛應(yīng)用于大氣痕量氣體的探測反演。張杰[8]等利用OMI NO2柱數(shù)據(jù)重構(gòu)了蘭州市以及周邊地區(qū)NO2柱濃度分布。本文分別對研究區(qū)內(nèi)OMI 3級全球產(chǎn)品數(shù)據(jù)中的NO2、SO2、O3進(jìn)行幾何校正，再依據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行裁剪，生成tif格式的預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)，然后分別對NO2、SO2、O3進(jìn)行渲染，最終獲得NO2、SO2、O3的監(jiān)測成果，可視化算法流程如圖3所示。

大氣中CO濃度對全球氣候變化以及人體健康均有重要影響，是一個(gè)重要的大氣污染指標(biāo)。Mopitt利用氣體相關(guān)光譜學(xué)方法，將掃描輻射儀與氣象攝譜儀相結(jié)合，測量CO和CH4在3個(gè)吸收帶的向上反射和發(fā)射的紅外輻射率[9]。本文對研究區(qū)內(nèi)Mopitt 2級全球產(chǎn)品數(shù)據(jù)中的CO經(jīng)度、緯度、數(shù)值等信息進(jìn)行提取入庫，再將提取的信息轉(zhuǎn)換成tif數(shù)據(jù)，并依據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行裁剪，最后針對預(yù)處理的CO數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染，獲得CO的監(jiān)測成果。

圖3 NO2、SO2、O3指標(biāo)可視化算法流程圖

1.2.3 火點(diǎn)、沙塵、大霧指標(biāo)可視化算法

火點(diǎn)的監(jiān)測在火災(zāi)預(yù)警中具有重要意義。MODIS衛(wèi)星在儀器特征參數(shù)設(shè)計(jì)上考慮了火災(zāi)監(jiān)測需求，周藝[10]等基于馬里蘭大學(xué)提出的MODIS數(shù)據(jù)火災(zāi)監(jiān)測算法構(gòu)造了火點(diǎn)信息自動提取模型，設(shè)計(jì)了從圖像預(yù)處理到火點(diǎn)自動提取的技術(shù)流程。環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)小衛(wèi)星因其在時(shí)間和空間分辨率方面的優(yōu)勢，目前已被應(yīng)用于火點(diǎn)、沙塵、大霧等大氣污染指標(biāo)的監(jiān)測。王玲[11]等利用HJ-1B衛(wèi)星紅外相機(jī)遙感數(shù)據(jù)提出了農(nóng)作物秸稈焚燒火點(diǎn)提取模式。本文分別利用MODIS數(shù)據(jù)和風(fēng)云數(shù)據(jù)進(jìn)行火點(diǎn)的反演與監(jiān)測，在提取火點(diǎn)過程中先將圖像灰度值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值，再將輻射亮度值轉(zhuǎn)換為亮度溫度?；瘘c(diǎn)指標(biāo)可視化算法流程如圖4所示。

圖4 火點(diǎn)指標(biāo)可視化算法流程圖

沙塵是由于地表上升氣流把疏松地表塵粒帶入空中，并在一定層結(jié)條件下形成的[12]。沙塵使得空氣混濁、能見度下降，直接影響人們的生產(chǎn)生活。當(dāng)近低層空氣中懸浮的大量小水滴或冰晶微粒使水平能見度小于1 000 m時(shí)則稱為霧。FY-2號F星攜帶掃描輻射儀和空間環(huán)境監(jiān)測器。FY-3B衛(wèi)星與FY-3A衛(wèi)星組網(wǎng)運(yùn)行，可1 d掃描全球4次，具有監(jiān)測大霧、干旱、水災(zāi)、沙塵暴等自然災(zāi)害的能力。本文對研究區(qū)內(nèi)FY-2 號F 星二級產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正；再依據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行裁剪，生成tif格式的預(yù)處理數(shù)據(jù)；然后對其進(jìn)行分級渲染；最終形成沙塵的監(jiān)測成果。本文對目標(biāo)域內(nèi)FY-3B衛(wèi)星二級產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、鑲嵌；再依據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行裁剪，生成tif格式的預(yù)處理數(shù)據(jù)；然后對大霧進(jìn)行渲染；最終形成大霧指標(biāo)的監(jiān)測成果。

2 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 原型系統(tǒng)開發(fā)平臺

原型系統(tǒng)基于PIE，利用Microsoft .NET Framework 4.0平臺設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。PIE是北京航天宏圖信息技術(shù)有限公司自主研發(fā)的一款專業(yè)的國產(chǎn)遙感圖像處理軟件，在處理國產(chǎn)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)方面有其特有優(yōu)勢。PIE能實(shí)現(xiàn)多源、多載荷（光學(xué)、雷達(dá)、高光譜）遙感圖像的處理、輔助解譯以及信息提取等功能，是一個(gè)操作性強(qiáng)的遙感工程化應(yīng)用平臺。原型系統(tǒng)基于PIE進(jìn)行二 次開發(fā)，大大節(jié)約了開發(fā)時(shí)間，增強(qiáng)了系統(tǒng)的可用性、可移植性和功能完備性。

2.2 原型系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

原型系統(tǒng)采用5層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，分別為基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺支撐層、數(shù)據(jù)資源層、系統(tǒng)應(yīng)用層和用戶層；包含遙感數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、大氣顆粒物和污染氣體監(jiān)測、沙塵、秸稈焚燒以及霾監(jiān)測、GIS模板管理與展示4個(gè)應(yīng)用模塊；擁有標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系和運(yùn)行維護(hù)體系兩大保障體系；采用B/S與C/S混合模式進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，其總體架構(gòu)如圖5所示。

圖5 總體架構(gòu)示意圖

為了避免傳統(tǒng)桌面架構(gòu)（App+DLL）模塊的耦合性大、交互性不足、排錯(cuò)不方便、不容易二次開發(fā)等弊端，原型系統(tǒng)采用插件架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，大大降低了模塊間的耦合性，增強(qiáng)了交互性，且方便二次開發(fā)。系統(tǒng)插件架構(gòu)分為插件引擎、EXE和功能插件3個(gè)部分，通過各部分的協(xié)同開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了界面的定制功能，避免了界面操作中復(fù)雜的消息定義和傳遞，插件的樣式可在插件內(nèi)部定義而無需修改配置文件，可方便獲取地圖對象而無需因插件功能性要求去修改底層地圖控件，利用.NET反射特性實(shí)現(xiàn)插件動態(tài)加載與卸載，各大功能模塊清晰的分類架構(gòu)便于擴(kuò)展維護(hù)。

2.3 原型系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

根據(jù)大氣污染監(jiān)測過程中對大氣污染物實(shí)時(shí)可視化展示與監(jiān)測的功能要求，原型系統(tǒng)采用B/S與C/S混合模式進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，由服務(wù)器端和客戶端兩大部分組成。服務(wù)器端主要實(shí)現(xiàn)對SO2、NO2、O3、CO、PM數(shù)據(jù)的自動下載，以及對大霧、沙塵、火點(diǎn)3種數(shù)據(jù)的訂單定制下載；同時(shí)針對不同數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)源進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、影像鑲嵌、影像分幅等影像預(yù)處理，為渲染展示提供源數(shù)據(jù)?？蛻舳藙t通過對遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析得到并展現(xiàn)相應(yīng)的大氣污染遙感監(jiān)測產(chǎn)品，主要包含大氣監(jiān)測、專題制圖、視圖管理、圖像處理、矢量編輯和標(biāo)注標(biāo)繪六大模塊。

1）大氣監(jiān)測模塊。作為原型系統(tǒng)的核心模塊，該模塊包含了對O3、SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10、火點(diǎn)、沙塵、大霧、灰霾等指標(biāo)遙感數(shù)據(jù)的處理功能，可根據(jù)算法對已有儲備數(shù)據(jù)內(nèi)任意時(shí)間點(diǎn)時(shí)間段（周、旬、月、年）的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行反演、分析，得到相應(yīng)的監(jiān)測結(jié)果，并以圖像化的方式直觀展示，同時(shí)可動態(tài)模擬其變化過程，生成火點(diǎn)日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)，直觀地顯示監(jiān)測分析結(jié)果。

2）專題制圖模塊。該模塊提供制圖功能，用以產(chǎn)出符合用戶需求的大氣污染監(jiān)測結(jié)果專題圖件。其內(nèi)容包括視圖切換、視圖操作、數(shù)據(jù)操作、要素排列、地圖整飾、專題圖模板、專題圖輸出、網(wǎng)格設(shè)置等。在地圖窗口底圖的基礎(chǔ)上，添加并設(shè)置制圖要素，繪制規(guī)范專題圖，并可保存導(dǎo)出，下次使用時(shí)導(dǎo)入模板即可。

3）視圖管理模塊。該模塊提供對地圖窗口、圖層、數(shù)據(jù)的控制管理功能。

4）圖像處理模塊。該模塊提供常用的遙感圖像處理功能，以實(shí)現(xiàn)對大氣監(jiān)測遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理，主要包括建立GLT文件、基于GLT的幾何精校正、沙塵數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、全球數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、圖像鑲嵌、圖像裁剪等功能。

5）矢量編輯模塊。該模塊提供矢量數(shù)據(jù)要素增加、修改、刪除、信息查詢等功能，包括對點(diǎn)、線、面要素的位置拖動、增加，節(jié)點(diǎn)的拖動，要素屬性信息的編輯、裁剪、刪除、合并以及撤銷、重做等功能。

6）標(biāo)注標(biāo)繪模塊。除了支持常見GIS軟件對矢量數(shù)據(jù)的編輯功能外，原型系統(tǒng)還提供了對當(dāng)前地圖視圖的標(biāo)注標(biāo)繪功能，這也是別具特色的一個(gè)功能。通過運(yùn)用點(diǎn)、折線、橢圓、圓、矩形、多邊形、文字7 類要素，結(jié)合節(jié)點(diǎn)編輯、刪除、選定等功能，可在地圖視圖上標(biāo)繪需要表達(dá)的信息；同時(shí)，可將本地的標(biāo)繪文件導(dǎo)入系統(tǒng)中，也可對標(biāo)繪內(nèi)容進(jìn)行保存，增加了用戶標(biāo)繪的靈活度。

3 大氣污染遙感監(jiān)測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

3.1 數(shù)據(jù)自動下載

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對MODIS/Terra+Aqua、OMI/Aura、Mopitt/Terra、VISSR/FY-2、VIRR/FY-3等衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的自動化、半自動化批量下載，可有效減少重復(fù)操作，為后續(xù)處理提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)下載完畢后，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)AOD、PM10、PM2.5、O3、SO2、NO2、CO、沙塵、火點(diǎn)等數(shù)據(jù)產(chǎn)品的自動化生產(chǎn)（圖6），無需人工干預(yù)，在滿足區(qū)域環(huán)境質(zhì)量遙感監(jiān)測需求的同時(shí)，降低了系統(tǒng)使用的技術(shù)門檻。

圖6 數(shù)據(jù)自動化預(yù)處理界面

3.3 監(jiān)測成果生成

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對大氣污染指標(biāo)（霾、PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等）的可視化展示和實(shí)時(shí)監(jiān)測，同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了大氣污染遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)制圖以及監(jiān)測報(bào)告自動化生產(chǎn)功能，可針對不同數(shù)據(jù)生產(chǎn)不同時(shí)期、不同類型的監(jiān)測成果，包含日、旬、月、年監(jiān)測產(chǎn)品、圖片及專題報(bào)告等，如圖7、8所示，從而為相關(guān)環(huán)境保護(hù)部門提供數(shù)據(jù)支持和科學(xué)管理依據(jù)。

3.4 監(jiān)測結(jié)果評價(jià)

對遼寧省2015年絕大多數(shù)日期的PM2.5和PM10濃度進(jìn)行反演監(jiān)測，并將其與實(shí)測得到的濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，可得到系統(tǒng)對于PM2.5和PM10指標(biāo)的反演精度分別為0.555 1和0.536 6，如圖9、10所示。

圖7 PM2.5的遙感監(jiān)測結(jié)果示意圖（審圖號：GS(2016)1600）

圖8 PM10的遙感監(jiān)測結(jié)果示意圖（審圖號：GS(2016)1600）

圖9 PM2.5指標(biāo)反演精度

圖10 PM10指標(biāo)反演精度

4 結(jié) 語

本文根據(jù)大氣污染物信息遙感監(jiān)測的現(xiàn)狀和對自動化、可視化、業(yè)務(wù)化遙感監(jiān)測系統(tǒng)的需求，主要采用氣溶膠反演算法和插件式開發(fā)技術(shù)，設(shè)計(jì)并開發(fā)了大氣污染遙感監(jiān)測原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了遙感影像數(shù)據(jù)的自動化獲取、數(shù)據(jù)自動化反演處理、監(jiān)測指標(biāo)動態(tài)可視化展示、監(jiān)測產(chǎn)品和專題產(chǎn)品生產(chǎn)的業(yè)務(wù)化運(yùn)行，為大氣污染物信息的自動提取與實(shí)時(shí)監(jiān)測提供了技術(shù)支撐，但原型系統(tǒng)在大氣污染物監(jiān)測精度方面仍有待提升，也是下一步研究的主要方向。

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