Trích xuất lưới chắn bụi tại công trường xây dựng dựa trên nhận dạng mục tiêu siêu phổ

Giới thiệu bối cảnh

Các công trường xây dựng, với vai trò là những địa điểm quan trọng trong phát triển đô thị, luôn là nguồn gây ô nhiễm bụi chính. Với yêu cầu ngày càng cao về chất lượng môi trường đô thị từ phía chính phủ trong những năm gần đây, việc kiểm soát hiệu quả ô nhiễm bụi từ các công trường xây dựng đã trở thành mối quan tâm hàng đầu của cộng đồng. Trong bối cảnh đó, lưới chắn bụi, như một công cụ kiểm soát bụi hiệu quả và thiết thực, ngày càng được sử dụng rộng rãi tại các công trường xây dựng, trở thành một phần không thể thiếu trong nỗ lực kiểm soát bụi. Do đó, bằng cách trích xuất và phân tích thống kê dữ liệu lưới chắn bụi, chúng ta có thể gián tiếp đánh giá sự phân bố và tiến độ của các công trường xây dựng, xác định các điểm nóng về hoạt động xây dựng dân dụng.

Phương pháp và nguyên tắc

Bài báo này sử dụng ảnh siêu phổ khu vực Tây An được chụp bởi vệ tinh Xiguang-105 vào ngày 6 tháng 4 năm 2025. Do lưới chắn bụi có các khe hở cho phép một số ánh sáng xuyên qua, đặc tính phản xạ của chúng thay đổi nhẹ tùy thuộc vào bề mặt mà chúng che phủ. Các phương pháp phân loại ảnh truyền thống không hiệu quả và dễ bị nhầm lẫn với một số mái nhà. Do đó, dựa trên các phương pháp nhận dạng mục tiêu, chúng tôi đã trích xuất phổ của các pixel lưới chắn bụi làm thành phần cuối dựa trên diễn giải trực quan và thiết lập một thư viện phổ. Sau đó, việc trích xuất lưới chắn bụi được thực hiện dựa trên thư viện phổ này.

Bảng 1. Giới thiệu dữ liệu

quá trình

1. Hiệu chuẩn bức xạ:Dữ liệu giá trị DN ban đầu được hiệu chỉnh bức xạ bằng cách sử dụng các hệ số hiệu chuẩn bức xạ để thu được dữ liệu độ sáng biểu kiến.

2. Hiệu chỉnh khí quyển:Việc hiệu chỉnh khí quyển được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình 6S để thu được dữ liệu phản xạ bề mặt.

3. Đăng ký hình ảnh:Dữ liệu đã được xử lý sau đó được định vị địa lý dựa trên bản đồ cơ sở.

4. Trích xuất thành phần cuối:Chọn nhiều điểm ảnh lưới chống bụi, tính toán phổ trung bình và lưu lại dưới dạng thành phần cuối.

5. Phân rã điểm ảnh lai:Các thí nghiệm cho thấy thuật toán Adaptive Coherence Estimator hoạt động tốt nhất trong trường hợp này, sử dụng ngưỡng thủ công để lọc các pixel gần mục tiêu lưới chắn bụi.

6. Chuyển đổi thành vector và tạo bản đồ nhiệt:Các pixel raster được trích xuất sẽ được chuyển đổi thành điểm và đa giác, và một bản đồ nhiệt được tạo ra dựa trên các điểm này bằng thuật toán ước lượng mật độ hạt nhân.

Hiển thị kết quả

Hình 1. Phân bố các điểm lấy mẫu quang phổ cho lưới chống bụi.

Hình 2. Đường cong phổ của mẫu lưới chống bụi

Hình 3. Thư viện phổ được thiết lập dựa trên phổ trung bình của lưới chống bụi.

Hình 1 thể hiện các điểm lấy mẫu của phổ điển hình của lưới chắn bụi. Tất cả các điểm lấy mẫu trong hình đều được thu thập thông qua việc diễn giải trực quan hình ảnh thời gian mới nhất. Hình 2 thể hiện phổ của từng điểm lấy mẫu; có sự khác biệt nhỏ ở vùng rìa đỏ và vùng cận hồng ngoại do sự biến đổi của thảm thực vật bề mặt. Phổ trung bình trong Hình 2 được tính toán và lưu ở định dạng thư viện phổ để phân tích thành phần pixel hỗn hợp sau đó (Hình 3).

Hình 4. Bản đồ nhiệt thể hiện sự phân bố lưới chắn bụi tại các công trường xây dựng ở Tây An và các khu vực lân cận.(Ngày 6 tháng 4 năm 2025)