基于激光雷达及图像分析方法的污染源自动识别技术及应用
摘要
激光雷达因具有高时空分辨率的探测优势，已成为研究气溶胶立体分布的有力工具，在生态环境监测领域被广泛应用于颗粒物污染溯源。当前利用激光雷达水平扫描工作模式进行颗粒物污染溯源的业务模式，主要是通过人工标绘雷达发现的污染热点后，推送给相关管理部门到现场进行核查，这种方式耗费大量人力成本且监管效率低。将深度学习图像分析技术应用于激光雷达水平扫描热点识别中，并基于该技术的图像分类和图像分割算法开发出一种能够自动识别污染源并进行标绘的技术，显著提高了气溶胶激光雷达污染溯源的智能化程度。在安徽省宿州市砀山县（2022年12月—2023年1月）开展的验证测试中，发现该技术识别污染源的准确率可达91.5%，能够准确地识别烟花爆竹燃放源、扬尘源、焚烧源等污染源，未来有望提升激光雷达在生态环境监测领域应用的信息化水平和监测效率。
引用本文（GB/T 7714）
陆大春 Lu Dachun, 王耀东 Wang Yaodong, 徐艳丽 Xu Yanli, 等. 基于激光雷达及图像分析方法的污染源自动识别技术及应用[J]. Chinese Journal of Lasers, 2025.
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