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近日，中國科學院合肥物質科學研究院團隊，在氣體遙感三維成像方面取得進展。團隊構建了多平臺適配、重建速度快、部署便捷的泄漏氣體立體探測網絡，提升了泄漏氣體的快速空間定位和分布重建的能力。氣體遙感成像技術憑借其高靈敏度、高分辨率、非接觸式等優勢，被應用于危害氣體的遠程定量檢測。然而，現有的氣體遙測成像系統僅能獲取氣體濃度的二維投影，無法快速、準確地獲取氣體云的體積、分布、擴散情況和空間位置等信息。針對氣體快速泄漏場景，團隊提出利用兩臺多光譜成像系統協同探測的解決方案，實現了泄漏氣云的三維成像。為快速探測泄漏氣體，團隊研制出多光譜氣體遙測成像系統。該系統集成光學鏡頭、濾波輪、氧化釩非制冷紅外焦平面探測器、電源模塊、主控電路、電機等組件，在成像速度和分辨率上具備優勢。搭配Yolo V10模型后，系統可以實現實時的氣云泄漏檢測。結合團隊開發的非軸對稱逆阿貝爾重建方法，氣體云團重建時間控制在200毫秒。仿真試驗結果顯示，重建的結果與仿真數據的峰值信噪比為25.633、結構相似性為0.940。這表明，該方案能夠提供高質量的氣體云團分布特征，并可以滿足泄漏氣云三維遙測成像的需要。針對大尺度空間氣體泄漏場景，團隊利用單臺紅外遠程遙測系統即可完成氣體空間定位和分布重建。傳統氣體羽流的空間定位和分布重建方法，都需要來自多臺儀器或多角度的測量數據，增加了部署成本，并使得實際部署過程復雜。此外，紅外遠程遙測系統的分辨率和計算機存儲容量，限制了氣體羽流重建的空間分辨率。為了破解上述問題，團隊依托自主研發的ZK-FTIR-GS1000型氣體遙感成像儀，提出了基于深度學習的三維氣體羽流重建生成網絡。該網絡采用八叉樹表示來模擬氣體羽流的稀疏三維分布特征，能夠從粗到細地輸出氣云三維結構，且僅需要較小的計算和內存資源支撐。現場實驗證實，該方法可以確定泄漏氣體羽流的空間位置及分布范圍，并適配大尺度場景應用需求。上述工作將進一步拓展氣體遙感三維成像技術的多領域應用，有望為安全生產、生態環保等領域提供更高效的技術保障。相關研究成果相繼發表在Environment International、Remote Sensing上。研究工作得到國家重點研發計劃等的支持。論文鏈接：1、2多光譜成像系統示意圖