机载高光谱相 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-21 09:30:56机载高光谱相: 机载高光谱相机是安装在飞机上的遥感设备，能获取地表物体的高光谱图像。其工作原理是通过不同波段的光谱信息反映地表物质的成分、结构等特征。机载高光谱相机广泛应用于环境监测、资源调查、农业估产等领域，具有高空间分辨率、高光谱分辨率、大面积快速覆盖等特点，为地表物质识别和分析提供了有力工具。

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Resonon+LR1601 | 机载高光谱成像和激光雷达相融合用于洋白蜡EAB危害的早期监测及新的EAB监测指数-NDVI

无人机系统的快速发展极大地增强了激光雷达在森林健康监测方面的能力。

理加联合科技有限公司 475
2022-08-01
机载高光谱成像和激光雷达相融无人机系统

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2023-11-14
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机载高光谱相问答

2025-04-10 14:00:17液相柱温箱维修怎么进行？: 液相柱温箱维修液相柱温箱作为液相色谱实验中必不可少的重要设备，其主要功能是控制色谱柱的温度，从而保证分离效果和数据的准确性。随着使用频率的增加，液相柱温箱可能会出现不同程度的故障，影响实验结果的可靠性。因此，及时的维修和维护显得尤为重要。本文将围绕液相柱温箱维修的常见问题、维修方法以及维护建议展开详细分析，以帮助用户提高设备的使用寿命和性能。液相柱温箱常见的故障类型在液相柱温箱的使用过程中，常见的故障类型主要有以下几种：温度波动异常：液相柱温箱应保持稳定的温度，温度波动可能会导致色谱实验的重复性差。温控系统出现故障，如加热元件损坏或温控仪表失灵，都会导致温度波动异常。加热系统失效：加热系统是液相柱温箱的核心组件之一。如果加热管、热电偶或电源出现问题，温箱的加热功能将无法正常运作。冷却功能故障：一些液相柱温箱配有制冷装置，以适应不同温度要求。如果冷却系统发生故障，可能无法满足实验的低温需求，影响实验结果的准确性。显示屏故障：液相柱温箱的数字显示屏出现故障，导致用户无法准确读取温度数据，甚至影响设备的正常操作。维修液相柱温箱的步骤与方法液相柱温箱的维修通常包括检查故障、替换损坏部件和调试设备。以下是液相柱温箱常见故障的维修步骤：诊断故障：需要通过设备的自检功能或检查仪器的工作状态来确定故障原因。对温控系统、加热元件、电源系统、显示屏等进行详细检查，以明确问题所在。更换损坏部件：当发现某些部件损坏时，应及时更换。例如，如果加热元件损坏，可以选择更换同型号的元件；如果温控仪表失灵，需根据故障分析更换合适的温控装置。调整设置：有时温度波动的原因并非硬件问题，而是设备的设置问题。用户可以通过调整温箱的工作参数，如温控范围、报警设置等，来解决问题。清洁与保养：长期使用的液相柱温箱可能会积累灰尘、杂质或液体，影响设备的正常运行。在进行维修时，应注意清洁设备内部，特别是加热管和冷却系统的表面，确保设备能够高效运转。校准与调试：完成维修工作后，需对设备进行校准，确保温度的准确性。可以通过标准温度计或专业设备对温箱的温控系统进行调试，确保其在规定范围内稳定工作。液相柱温箱的维护建议为了提高液相柱温箱的使用寿命和稳定性，以下几点维护建议尤为重要：定期检查与维护：定期对设备进行检查，尤其是温控系统和加热元件，及时发现潜在问题，避免故障的发生。保持清洁：使用过程中应保持设备的清洁，特别是加热和冷却系统的散热片，避免灰尘或污垢积累影响设备性能。温度设定合理：在使用过程中，根据实际需要设定合适的温度，避免长时间在极限温度下工作，减少设备的负荷。培训操作人员：操作人员应接受专业培训，了解设备的使用要求和注意事项，确保正确操作，延长设备的使用寿命。结语液相柱温箱的正常运行对于液相色谱实验的精度和可靠性至关重要。定期的维修和维护不仅能够提高设备的使用效率，还能避免不必要的设备故障带来的损失。掌握液相柱温箱的常见故障及其维修方法，并在日常使用中注重设备的保养，是确保液相色谱实验顺利进行的关键。

2023-01-10 13:08:36高光谱遥感数据处理系列（一）高光谱数据读取与可视化: 高光谱遥感数据处理系列（一）地表反射的太阳辐射包含着丰富的信息，从太阳外层大气的吸收到地球大气的吸收，经过与地物的相互作用反射回大气，最终被传感器捕获。高光谱遥感可以在每个像元获取高分辨率的光谱数据，这些光谱信息提供了一种理解事物的新的维度。下图展示了几种典型地物的光谱。可以看出不同地物展现出显著不同的光谱特征。除此之外，同种地物在不同状态下，也可能在特定波段展现出显著不同的光谱特征。通过比对光谱数据，可以实现对地物区分，状态区分，异常监测等难以通过传统遥感手段实现的应用。高光谱遥感被广泛应用于农林业、矿业、环境、保险、等领域。太阳辐射与典型地物反射率通常彩色影像有红绿蓝三个波段，多光谱影像有几到十几个波段，而高光谱影像有着几十到上百个波段。波段的增加除了提高了信息量，还使得数据量成比例增加。这种数据量对计算机的性能提出了较高的要求，更多的是要求对处理者新的思路和方法。在接下来的文章中，我们将详细介绍高光谱数据的处理流程与方法，希望能在此过程中给读者以新的思考。Hyperspectral light sheet microscopy | Nature CommunicationsENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美国Exelis Visual Information Solutions 公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL (Interactive Data Language) 开发的遥感图像处理软件。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。双击ENVI图标打开ENVI软件，可以看到ENVI软件的主界面由以下六个部分组成：①菜单栏、②工具栏、③图层管理窗格、④图像显示部分、⑤工具箱、⑥状态栏。ENVI软件的布局如图所示，首先点击依次点击①菜单栏->File->Open，在弹出的对话框中选取所需要的文件，一般的ENVI文件由两部分组成，文件本体和头文件（.hdr）。文件本体记录了文件的数据信息，而头文件中记录了关于这些数据信息的描述。使用记事本文件可以直接打开hdr文件，可以看到其中包括了：操作记录Samples：栅格列数Lines：栅格行数Bands：波段数Header offset：文件开头到实际数据起始位置的偏移量File type：文件类型Data type：数据存储类型，用数字表示bit位数Interleave：存储顺序Map Info：图像采用的投影系统参数，坐标系统及单位Coordinate System String：详细的坐标系统信息Wavelength：每个波段所对应的波长两个文件应该放在同一目录下面，ENVI在读取时会自动进行关联。任选其中一个文件都可以打开该文件，但是ENVI对两个文件的处理方式有所不同。如果选择.hdr文件，ENVI会直接载入显示文件的第一个波段，如下图所示。使用鼠标滚轮可以对图像进行缩放操作，使用②工具栏中的工具可以对图像进行拖动缩放等一系列操作。加载成功的图像会显示在③图层管理区，通过点击图像前面的勾选框来控制图像在④图像显示区的显示与否。使用如果打开文件本体，ENVI会弹出Data Manager窗口该窗口包含三个部分，分别是①波段信息、②文件信息、③RGB波段选取。①中展示了所有波段的名称，②中是经过处理后的头文件信息，③是进行RGB合成的波段选取，点击三种颜色的方框后，在①中单击选择波段，选择完成后点击Load Data。如果只想要显示一个波段的灰度影响可以在①中选中目标波段后直接点击Load Greyscale。RGB 合成象素值的彩色图，就是将三个波段的数据分别通过红、绿、蓝三个通道加载，然后进行渲染。将多波段影像数据添加到地图中之后，可使用多波段栅格数据集中的任意三个可用波段的组合来创建 RGB 合成图。与仅处理一个波段相比，通过将多个波段共同显示为RGB 合成图通常可从数据集收集到更多信息。来源：简书通常我们选取650nm、550nm和450nm分别赋给RGB通道进行合成以获得最佳的显示效果。显示效果如下图：在②工具栏中选择按钮，ENVI会在图上显示框标，并弹出光谱特征（Spectral Profile)窗口。光谱特征窗口中显示了框标中心白点所在像元的光谱曲线。如下图所示：点击光谱特征窗口中的，可以对光谱曲线进行一些操作，如平滑，计算NDVI，显示RGB波段所在位置等：小结本文介绍了高光谱影像的基本原理以及简单的读取及可视化操作。使用ENVI软件可以实现大部分简单的高光谱数据处理。在接下来的教程中，我们将从植被指数提取、高光谱滤波、非监督分类与监督分类等方面介绍ENVI软件的使用。除此以外，我们还将介绍基于Python的高光谱处理，从编程角度介绍高光谱相关知识，以及高光谱数据与大数据处理的结合。参考：【1】百度百科【2】 www.jianshu.com/p/d0765ee89b86

2023-02-03 15:37:09高光谱遥感数据处理系列（二）基于高光谱数据的植被指数计算: 高光谱遥感数据处理系列（二）反射率与植被指数来自地物反射/发射的光通过镜头被相机捕获，使得传感器被曝光。由于光电效应，传感器上的每个像素传感器上的电荷开始累计。经过相机芯片的转换，这些光信号以数字的形式存储下来，这些数字被称为DN值。辐射亮度（Radiance），简称辐亮度，指面辐射源在单位立体角、单位时间内，在某一垂直于辐射方向单位面积（法向面积）上辐射出的辐射能量，即辐射源在单位投影面积上、单位立体角内的辐射通量。辐亮度是最常用的度量光强弱的物理量之一。辐亮度可以进一步用于反射率的计算。DN值可以看作由辐亮度与相机属性主导的变量。去除DN值中由于相机属性引起的变化，将其转化为辐亮度的过程称为辐射定标。通常该过程由相机厂商进行处理，或者厂商会提供用于定标的关键参数。物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，称为反射率。不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的大小范围总是小于等于1，利用反射率可以判断物体的性质。在使用无人机进行实际观测时，通常使用地物辐亮度除以白板或反射布所在像元的辐亮度作为反射率。从空间量化植被覆盖、生物化学、结构和功能是研究和理解全球变化、生物多样性和农业的关键。实际上，遥感在很大程度上依赖于使用源自光谱反射率的植被指数 (Vegetation Indices, VI)。VI 是几个波段反射率的数学变换，旨在最大限度地提高对特定生物物理现象（例如，绿度、含水量或光合作用活动）的敏感性，同时最大限度地降低对土壤特性、太阳光照、大气条件和传感器观察等因素的敏感性。典型植物的反射光谱。植物光谱最显著的特这就是红光范围的强吸收与近红外区域的强反射，两个波段之间的快速上升波段称为红边。红光波段的强吸收是由于植被叶绿素的吸收，而近红外波段的强反射是由于植被的叶片结构导致的。通过两个波段进行差分或比值可以凸显出植被在这两个波段的反射特性的差别。同时，差分或比值运算可以去除两个波段中包含的背景信号及噪声。不同的波段或组合形式侧重展现了不同的植被特性。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。目前已经出现了上百种不同的植被指数。ENVI中包含了其中7类 27种植被指数。主界面功能区在主界面⑤工具箱中搜索栏中可以方便地对所有工具进行检索，输入 Vegetaton Indices Parameters ，打开该工具如下所示：鼠标单击所需要的植被指数，然后点击 Choose 选择文件的存储位置。此外ENVI还提供了将数据存储到内存的选项 Memeory，但是这些数据在ENVI关闭后会被删除。所以选择存储到内存时，ENVI会弹出二次确认对话框，继续选中Memeory确认即可。ENVI的帮助文件中详细展示了各种植被指数的公式及参考文献。在菜单栏 Help 中打开-> 在左侧 Contents 选项卡中的Vegetation Analysis。关于植被指数的发展和使用场景还可以参考 Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications[J]. Journal of sensors, 2017.在获取植被指数后，可以利用这些指数进行地表参数估算或者进一步进行实际应用，ENVI中提供了几种植被指数的实际应用工具，包括林木健康分析（Forest Health Vegetation Analysis）、农作物胁迫（Agricultural Stress Vegetation Analysis）、易燃性分布分析（Fire Fuel Vegetation analysis），以及植被抑制（Vegetation Suppression）。这些应用工具结合几类不同植被指数对植被进行评估，以林木健康分析为例，首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Forest Health Vegetation Analysis ，双击打开林木健康分析工具：该工具通过三类不同的植被指数：绿度指数，叶色素指数，冠层水分或光能利用率指数。ENVI内置了模型进行阈值筛选，综合分析多种指数，将植被的健康状况分为9种。波段运算如果需要使用内置植被指数以外的指数进行运算，可以使用ENVI中的Band Math工具。这里分别对窄波段和宽波段植被指数的计算进行介绍。窄波段归一化植被指数：首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Band Math，双击打开波段运算工具：在Band Math中输入所需要的表达式，这里需要注意的是，ENVI默认用b1，b2...来表示不同的变量，比如这里我们用到了两个波段680nm和800nm，分别用变量b1和b2来表示。在Enter an expression中输入(b2-b1)/(b2+b1)，点击ok，会弹出变量与实际使用波段的匹配对话框。首先在①中单击选择需要赋值的变量，接下来在②中选择所对应的波段（如果不同波段是分开存储的，选择Map Variable to Input File可以将整个文件赋给某个变量）。在有所变量选择完毕后，点击OK。结果如下图所示：宽波段NDVI：通常机载成像光谱仪的光谱分辨率可以达到亚纳米/纳米级。而常用的卫星数据如Landsat系列和MODIS产品的光谱分辨率较宽，针对这些卫星遥感产品开发的植被指数基本都是宽波段植被指数。为了使用机载成像光谱仪进行宽波段植被指数的计算需要先对波段进行聚合，这里我们以Landsat系列的宽波段为例进行手动宽波段NDVI计算（Vegetaton Indices Parameters中也提供了一些宽波段VI的计算，这里另外介绍手动波段聚合的操作方法）。Landsat 9 的传感器如下所示：Band 1 Visible (0.43 - 0.45 µm) 30-m.Band 2 Visible (0.450 - 0.51 µm) 30-m.Band 3 Visible (0.53 - 0.59 µm) 30-m.Band 4 Red (0.64 - 0.67 µm) 30-m.Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 µm) 30-m.在⑤工具箱中搜索栏中Sum Data Parameters,打开波段聚合工具。在①中选择输入文件，然后点击 Spectral Subset ，在弹出的波段选择窗格中，对要进行聚合的波段进行选取（按住Shift进行连续多选，按住Ctrl进行多选）。点击OK进行确认。Sum Data Parameters 提供了多种波段聚合函数，这里选择Mean函数进行聚合。依次对几个波段进行聚合后的，我们得到以下文件。接下来可以用Band Math进行宽波段NDVI的计算，计算方法同上。小结自遥感领域出现以来，植被指数扮演着重要的角色，并且一直在发展完善。本文介绍了反射率和植被指数的概念，植被指数的原理，使用ENVI进行植被指数计算，以及手动窄/宽波段植被指数的计算。了解其背后的植物生理学知识，是正确使用这些指数的必要条件。

2025-04-10 14:15:13液相柱温箱维护有哪些步骤？: 液相柱温箱是现代液相色谱分析中不可或缺的设备之一，它的主要作用是控制色谱柱的温度，以确保分析结果的准确性和可靠性。为了保证液相柱温箱的良好运行状态并延长其使用寿命，定期的维护和保养至关重要。本文将深入探讨液相柱温箱的维护方法，帮助用户在日常使用中有效提升设备性能，避免因温控故障而影响实验数据的质量。液相柱温箱的正常运行依赖于稳定的温控系统，因此对温箱的温度传感器和加热元件进行定期检查是至关重要的。温度传感器是监测温度变化的核心部件，其准确性直接影响到液相色谱的分析结果。定期清洁传感器表面，避免污染物积聚，能确保传感器的测量精度。应定期检查加热元件是否有损坏或老化现象，确保其加热效果正常。液相柱温箱的密封性也是影响其性能的重要因素。温箱的门封条需要保持良好的密封状态，避免空气进入影响温度稳定性。用户可以定期检查门封条的完好性，并及时更换老化或损坏的密封条。温箱内部应保持干净，避免灰尘、油污等杂质的积累，因为这些杂质不仅会影响设备的散热效果，还可能导致加热元件过载工作，影响其使用寿命。液相柱温箱的风扇和冷却系统同样是影响设备运行效率的重要部分。风扇的作用是促进空气流动，确保温箱内部温度均匀分布，因此需要定期清洁风扇叶片，避免灰尘积聚导致风扇转速下降或损坏。如果温箱配有冷却系统，检查冷却液的状态也是必不可少的，过低的冷却液液位可能导致温箱温度控制不稳定，因此需要定期补充冷却液。对于液相柱温箱的电气系统，用户应定期检查电线和插头的连接是否牢固，避免出现接触不良或电压不稳的现象。特别是在使用过程中，若发现设备运行异常或温控不稳定，应及时检查电气系统，并进行维修。定期对液相柱温箱进行校准也是维护过程中不可忽视的一环，确保设备的测量精度与实际温度一致，是保障实验结果可靠性的关键。在使用过程中，避免液相柱温箱受到外部冲击或震动，因为这可能会影响内部部件的稳定性。每次使用后，建议用户对设备进行适当的清洁和检查，确保设备处于佳工作状态。特别是在长时间不使用设备时，应关闭电源并进行清洁，避免因长时间静置而导致的部件老化。液相柱温箱的维护工作是确保设备正常运行和实验数据准确性的基础。通过定期检查和维护温箱的各个关键部件，用户可以有效提高设备的使用寿命和性能，避免因设备故障而产生的实验误差。遵循规范的操作和维护流程，不仅能保障设备的长期稳定运行，还能为科学实验提供更为可靠的保障。在日常操作中，养成良好的维护习惯，将对液相柱温箱的长期使用和实验结果的可靠性产生积极的影响。

2023-05-26 14:15:35力高泰新品 ‖ 机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台: 根据世界气象组织WMO温室气体公报（第18期，2022/10/26），世界平均地表CO2、CH4和N2O的浓度持续增高，其中CO2为415.7±0.2 ppm，CH4为1908±2 ppb，N2O为334.5±0.1 ppb。现有温室气体观测方法包括遥感卫星的柱浓度测量、大气本底浓度测量、城市高塔大气浓度测量、涡度相关通量观测、近地面大气廓线测量、土壤温室气体通量测量、地基傅里叶变换光谱法遥测等。对于更高时空分辨率的地表测量需求，如近地表温室气体泄漏监测、特定区域温室气体排放强度评估、卫星遥感温室气体数据验证等，都需要创新的观测技术和方法。目前，遥感卫星可用于大气柱浓度温室气体的测量，结合使用高塔和无人机观测，可以对区域尺度的温室气体排放进行评估。其中，由于无人机温室气体观测具有机动灵活的特点，可以帮助研究者们获取更高时空分辨率的数据，成为卫星遥感和定点高塔观测数据的有益补充。卫星、飞机和无人机的典型测量范围图源/ Bing Lu等，2020前人的部分工作包括：在固定翼飞机上（SkyArrow ERA，意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司）搭载LI-7500 二氧化碳和水汽分析仪（Gioli B等，2006，2007；Carotenuto F等，2018），测量大气边界层的CO2通量以及估算点源CO2释放强度；搭载LI-7700甲烷分析仪（Gasbarra D等，2019），研究垃圾填埋场的CH4排放。LI-7500应用于Sky Arrow ERA 测量平台图源/trevesgroup.com近些年来，随着激光光谱技术的进步，光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS）脱颖而出。这种新技术在极大提高测量精确度（详见下文的说明）的同时，实现了光腔缩小的目标。如LI-COR推出了系列高精度温室气体分析仪，光腔体积只有6.41cm3，极大缩短了测量响应时间——小于2秒；另外这种技术能耗低，仅为22w，两节锂电支持8个小时的测量。重量也仅有10.5kg，非常适合在无人机上使用。为满足新兴科研需求，北京力高泰科技有限公司与天津飞眼无人机科技有限公司合作，共同开发出了机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台。采用光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS），高精度测量N2O、CH4、CO2浓度，适合移动式大气浓度测量。2018年推出LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析仪LI-7815高精度CO2、H2O分析仪2020年推出LI-7820高精度NO2、H2O分析仪2023年推出LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析仪测量平台主要技术参数温室气体测量响应时间（T10-T90）：≤2s测量精度：CO2: 0.04ppm@400ppm（5s数据平均）CH4: 0.25ppb@2000ppb（5s数据平均）N2O: 0.20ppb@330ppb（5s数据平均）LI-7825精度δ13C 1秒信号平均为 < 0.5 ‰；5分钟信号平均为0.04 ‰δ18O5分钟信号平均为 < 0.1 ‰@400 ppmδ17O5分钟信号平均为 < 0.4 ‰@400 ppm起飞重量：45kg工作时间：>45分钟标准巡航速度：8m/smax巡航速度：15m/s抗风能力：max5级风使用环境：-20℃~45℃；可小雨中飞行测量高度：0-2000m应用案例A Pilot Experiment使用机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台，研究某工业园区的温室气体排放。测量期间假设：（1）工业园区处于不间断的常规运行状态；（2）飞行测量期间大气条件稳定；（3）大气边界层内温室气体和气象条件的垂直变化远大于水平变化；（4）测量高度的温室气体与空气混合充分，且以平流为主。根据以上条件，飞行需要满足的低度应大于粗糙度子层（通过风温湿廓线确定，或估算为研究区内建筑物平均高度的3倍），并位于近地层内。无人机应尽量保持匀速运动并平稳飞行，俯仰角不大于5°，横滚角不大于20°，尽量保持与地面的相对高度稳定（仿地飞行）。需要在大气边界层湍流发展显著的时间段开展测量，一般为上午10:00至下午4:00。同时，为了尽可能减少垂直输送方向上的误差，风速以2-3级为宜，避免在阴天、雨天等不利气象条件下开展监测。采用基于控制体积的质量守恒法对园区开展走航式测量，此方法也称为自上而下排放强度反演算法（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA）。根据对园区不同高度监测断面的测量数据，计算得到东西南北四个断面的平流通量以及垂直向上的温室气体排放强度。飞行中的机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台样地与方法Materials and Methods该样地平均海拔1400m，年降雨量小于300mm，主导风向偏西风。在2022年12月进行试飞。主要进行两方面测量：（1）背景样地大气CH4、CO2浓度垂直廓线；（2）沿工业园区外围飞行，测量垂直大气方向上CH4和CO2浓度。另外，飞行过程中会同步采集风向、风速、空气温湿度、大气压强、经纬度坐标、海拔信息等。测量航迹原始数据质量控制QA/QC采用滑动均值滤波方法对所有数据进行异常值检验，对大于5倍测量数据标准差的点位，标记为异常值并剔除，用线性插值方法进行数据插补。一个测量架次，如果异常数据超过30%，标记为无效测量，需要重新补测。实验结果Results背景样地大气廓线就CO2而言，飞行上升过程测量的CO2浓度要低于在下降过程中测量的浓度。在飞行上升过程中，近地面测得的CO2浓度高，约为715mg/m3；随着测量高度的攀升，CO2浓度存在下降的趋势，在1900m至2000m时，CO2浓度降低至约680mg/m3。在下降过程中，2000-1900米区间内存在一个小高峰，浓度约为800mg/m3，约1600m-1700m之间存在一个峰值，浓度约为900mg/m3。CO2 大气廓线CH4 大气廓线就CH4而言，飞行上升过程测量的CH4浓度要略低于在下降过程中测量的浓度。近地表的CH4浓度高，约为1.24mg/m3。随着高度增加，CH4浓度下降，在2020米左右时，CH4浓度降至1.16 mg/m3。工业园区在园区南部，测量得到3处高CO2浓度区，一处距离地表75-100m处，浓度约为495ppm；第二处距地面175-200m处，浓度约为505ppm；第三处距地面100-125m，浓度约为520ppm。CH4数据类似，距离地面100-125m处，存在CH4高浓度区域，浓度约3794.35ppb。CO2数据的空间网格化CH4数据的空间网格化排放强度计算根据标量守恒方程和散度定理，认为控制体积内的质量变化与通过控制体积表面的综合质量通量相等。可以通过在排放源周围构建控制体积，在忽略大气沉降的情况下，对控制体积四个表面和上表面进行通量计算，然后进行积分，最终获得排放控制体积内部的排放强度。数据显示，该工业园的CO2的排放强度约为12.539 kg/s ± 0.640 kg/s；CH4排放强度为 21.521 g/s ±3.424 g/s。实验结论Conclusions使用机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台，结合数学模型，能够对特定区域的温室气体排放强度进行定量评估。参考文献【1】世界气象组织温室气体公报 - 第18期【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.