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基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧与空气质量关系探析
被引量：
7
1
作者
苏慧毅
翟梦真
+1 位作者
王文林
李明诗
《生态与农村环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1127-1135,共9页
秸秆焚烧释放的各类气体污染物和细微颗粒对空气质量影响极大,是大气污染的来源之一。MODIS传感器具有灵敏度高、时效性强和空间覆盖宽等优势,利用其数据对秸秆焚烧进行监测,可以快速获取大范围内秸秆焚烧火点的位置、数量和烈度等信息...
秸秆焚烧释放的各类气体污染物和细微颗粒对空气质量影响极大,是大气污染的来源之一。MODIS传感器具有灵敏度高、时效性强和空间覆盖宽等优势,利用其数据对秸秆焚烧进行监测,可以快速获取大范围内秸秆焚烧火点的位置、数量和烈度等信息。采用基于MODIS发展的上下文算法提取火点,并收集研究区空气质量指数(air quality index,AQI),PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO和O36个空气质量分指数(individual air quality index,IAQI)数据以及相关气象数据,将山东省17个地市按照“是否沿海岸线分布”划分为沿海地区和内陆地区,对比分析秸秆焚烧对空气质量影响的差异性。将两类地区每日空气质量数据进行空间插值,对得到的区域所有栅格点的空气质量指数总和与该区域火点数进行时间序列上的相关性分析,进而分析秸秆焚烧造成的污染对环境空气质量的影响程度以及内陆、沿海地区空气污染的差异性。结果表明,火点数量与空气质量指数总和呈现正相关关系,且分别与AQI、PM2.5、PM10和O3这4个指数呈极显著正相关关系(P<0.01),火点增多产生的污染物使空气质量指数升高,导致空气质量下降。同时,沿海地区秸秆焚烧火点与空气质量指数的相关性强于内陆地区火点与空气质量指数的相关性,这表明大气扩散条件是研究秸秆焚烧环境效应的重要前提条件之一。
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关键词
MODIS
火点提取
空气质量
相关分析
秸秆焚烧
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职称材料
基于YOLOv5的多传感器可迁移林火检测模型
2
作者
谈宜院
刘昊辰
+3 位作者
陈礼波
沈毓芬
刘学辉
佃袁勇
《湖北林业科技》
2023年第6期33-37,69,共6页
快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同...
快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同,导致深度学习模型在不同图像中的迁移性较差。本研究基于YOLOv5预训练模型,使用286张可见光和红外图像进行迁移学习,以增强模型对不同图像类型的适用性。迁移学习后,模型对可见光图像测试集的检测精度提升了6%,对红外图像测试集的检测精度达到0.952,证明模型对两种传感器图像数据均具有较强的检测能力。相比可见光模型,多模态模型在包含可见光和红外图像的测试集上的mAP50达到0.914,表明模型成功地提高了对红外图像的检测能力,并保留了对可见光图像的良好检测性能。综上,本研究采用少量图像进行迁移学习,取得了较好结果。迁移学习可以使YOLOv5火灾检测模型适配红外图像,在保留可见光图像检测能力的同时,增强其对火情的检测准确性与环境适应性。这为实现基于多源数据的森林火灾检测奠定了基础,为提高森林火灾检测系统的智能化与自适应提供了思路。
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关键词
森林火灾
火点检测
深度学习
迁移学习
YOLOv5
多源数据
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职称材料
题名
基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧与空气质量关系探析
被引量：
7
1
作者
苏慧毅
翟梦真
王文林
李明诗
机构
南京林业大学林学院
生态环境部南京环境科学研究所
南京林业大学南方现代林业协同创新中心
出处
《生态与农村环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1127-1135,共9页
基金
国家自然科学基金(31670552)
大气重污染成因与治理攻关项目(DQGG0208)
+1 种基金
环保部部门预算项目
2017青蓝工程项目
文摘
秸秆焚烧释放的各类气体污染物和细微颗粒对空气质量影响极大,是大气污染的来源之一。MODIS传感器具有灵敏度高、时效性强和空间覆盖宽等优势,利用其数据对秸秆焚烧进行监测,可以快速获取大范围内秸秆焚烧火点的位置、数量和烈度等信息。采用基于MODIS发展的上下文算法提取火点,并收集研究区空气质量指数(air quality index,AQI),PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO和O36个空气质量分指数(individual air quality index,IAQI)数据以及相关气象数据,将山东省17个地市按照“是否沿海岸线分布”划分为沿海地区和内陆地区,对比分析秸秆焚烧对空气质量影响的差异性。将两类地区每日空气质量数据进行空间插值,对得到的区域所有栅格点的空气质量指数总和与该区域火点数进行时间序列上的相关性分析,进而分析秸秆焚烧造成的污染对环境空气质量的影响程度以及内陆、沿海地区空气污染的差异性。结果表明,火点数量与空气质量指数总和呈现正相关关系,且分别与AQI、PM2.5、PM10和O3这4个指数呈极显著正相关关系(P<0.01),火点增多产生的污染物使空气质量指数升高,导致空气质量下降。同时,沿海地区秸秆焚烧火点与空气质量指数的相关性强于内陆地区火点与空气质量指数的相关性,这表明大气扩散条件是研究秸秆焚烧环境效应的重要前提条件之一。
关键词
MODIS
火点提取
空气质量
相关分析
秸秆焚烧
Keywords
MODIS
fire
spot
detection
air
quality
correlation
analysis
straw
burning
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于YOLOv5的多传感器可迁移林火检测模型
2
作者
谈宜院
刘昊辰
陈礼波
沈毓芬
刘学辉
佃袁勇
机构
湖北省咸宁市森林防火中心
华中农业大学园艺林学学院
湖北林业信息工程技术研究中心
出处
《湖北林业科技》
2023年第6期33-37,69,共6页
文摘
快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同,导致深度学习模型在不同图像中的迁移性较差。本研究基于YOLOv5预训练模型,使用286张可见光和红外图像进行迁移学习,以增强模型对不同图像类型的适用性。迁移学习后,模型对可见光图像测试集的检测精度提升了6%,对红外图像测试集的检测精度达到0.952,证明模型对两种传感器图像数据均具有较强的检测能力。相比可见光模型,多模态模型在包含可见光和红外图像的测试集上的mAP50达到0.914,表明模型成功地提高了对红外图像的检测能力,并保留了对可见光图像的良好检测性能。综上,本研究采用少量图像进行迁移学习,取得了较好结果。迁移学习可以使YOLOv5火灾检测模型适配红外图像,在保留可见光图像检测能力的同时,增强其对火情的检测准确性与环境适应性。这为实现基于多源数据的森林火灾检测奠定了基础,为提高森林火灾检测系统的智能化与自适应提供了思路。
关键词
森林火灾
火点检测
深度学习
迁移学习
YOLOv5
多源数据
Keywords
forest
fire
fire
spot
detection
deep
learning
transfer
learning
YOLOv5
multi-source
data.
分类号
S762.2 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MODIS数据的山东省秸秆焚烧与空气质量关系探析
苏慧毅
翟梦真
王文林
李明诗
《生态与农村环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
2
基于YOLOv5的多传感器可迁移林火检测模型
谈宜院
刘昊辰
陈礼波
沈毓芬
刘学辉
佃袁勇
《湖北林业科技》
2023
0
下载PDF
职称材料
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