在钻井过程中，水基钻井泥浆会透过泥饼渗入地层从而污染地层水。为了取得纯净的地层水样品，需要对其污染程度进行实时监测。取样前，流体由水基泥浆滤液逐渐过渡到纯净地层水，通过获取滤液、纯地层水以及混合流体的吸光度可实时计算地层水受到污染的程度。鉴于井下地层水污染率在线监测可看作时间序列预测问题，采用了Elman神经网络模型对吸光度数据进行训练，从而预测纯地层水吸光度。采用海上实井数据进行了验证，将基于Elman神经网络预测得到的地层水吸光度与泵抽初期采集的钻井液泥浆滤液吸光度相结合，可以计算出实时的地层水污染率，并将其与实验室水分析结果进行了对比。结果表明，它们的一致性很好。与传统算法相比，新方法高效可靠，具有广泛的适用性和较好的应用价值。

利用三波长偏振激光雷达和气溶胶在线监测仪器的协同观测，获取了2021年1月14日—16日寿县国家气候观象台一次沙尘过程气溶胶垂直分布、粒子数浓度、质量浓度、散射特性和能见度观测数据，并结合常规地面气象观测资料，分析了沙尘过程气溶胶微物理、光学特性及垂直分布的阶段性演变特征。结果表明：沙尘过境期间气溶胶粒子总数浓度峰值为5431 cm^-3，PM₁₀质量浓度峰值为447.2 μg/m³，PM_2.5和PM₁₀的质量浓度比为0.43±0.10。沙尘、霾和晴空阶段下的气溶胶谱分布均可表示为2个细粒模和1个粗粒模的叠加，沙尘阶段气溶胶粒子数显著高于晴空和霾阶段，2个细粒模的粒子几何平均半径基本一致，在粗粒模中，沙尘阶段的粒子几何平均半径为2.24 μm，明显大于晴空阶段的1.74 μm和霾阶段的1.79 μm。沙尘阶段气溶胶总散射系数平均值大于霾阶段和晴空阶段，其后向散射比较小，空气中以较大的沙尘粒子为主。3个波长的气溶胶消光系数垂直分布变化趋势基本一致，沙尘阶段气溶胶层高度扩展至近地面3.0 km，退偏振比基本大于0.1，Angstr?m指数在0.1~0.4范围。

为了获取大气复合污染下臭氧和气溶胶的垂直分布信息，利用紫外多波长激光雷达对河北望都县进行了臭氧和气溶胶的同步观测。结果表明：双波长差分吸收反演算法中大气后向散射项引起的臭氧质量浓度误差最大，最大平均质量浓度误差为16 μg/m³；三波长差分吸收算法可以减小部分气溶胶的影响。基于反演的臭氧质量浓度，对激光雷达三个波长的消光系数进行臭氧吸收的剔除，得到了各波长的气溶胶消光系数，并且气溶胶参数的反演结果与AERONET的气溶胶光学厚度（AOD）数据一致性较好。最后基于紫外多波长激光雷达反演结果、HYSPLIT后向轨迹分析和MERRA-2再分析资料对望都县典型污染天气进行了分析。通过反演300 m处的臭氧质量浓度和300 m以上的AOD，发现二者变化趋势相反，并且AOD对紫外辐射的抑制作用在中午表现最明显。观测期间，望都县大气污染可能受到西北方向污染物输送的影响。

采用长程差分光学吸收光谱技术,对青岛市海尔路和银川东路交叉路口的污染气体进行实时连续监测,获得2017—2018年大气主要污染物NO2、O3和 SO2的含量,并与附近环境监测站的同步监测数据进行对比。结果表明,二者具有很高的一致性,NO2和O3的小时平均结果相关系数分别为0.78和0.798,月平均结果相关系数分别为0.91和0.84,其中NO2的浓度分布呈现明显的早晚双峰特征。与实时获得的车流量数据进行相关性分析,结果显示:NO2浓度与交通流量呈强正相关,相关系数达到0.95;NO2浓度存在工作日高于周末的显著“周末效应”。

随着红外成像技术对时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率及光学稳定性需求的不断提升, 四者之间的制约矛盾愈加激化。分子滤光器是一种具有梳状离散透射谱型的滤波器件, 依靠分子能级跃迁对光波长的分辨实现选择性透射, 其效果是“光学”的, 机理是“量子”的, 为该矛盾的解决提供了新的途径。基于分子光谱理论, 给出了差量吸收型、磁致旋光型及多普勒调制型三类分子滤光成像技术的工作机理与理论模型, 结合研究团队相关工作, 分别介绍了差量吸收型分子滤光在机动车尾气遥感监测、磁致旋光型分子滤光在燃烧诊断以及多普勒调制型分子滤光在星载大气风场温度场遥感领域的应用, 最后分析了三种机理滤光方法的技术特点与适用性。

土壤受重金属污染后, 会影响农作物及食品安全, 危及人体健康, 因此寻找快速、 高效甄测土壤重金属污染信息的方法尤为关键。 传统化学分析方法存在过程繁杂、 费时耗力等缺点, 而高光谱遥感因光谱分辨率高、 信息量大、 快速无损等特点在环境监测等应用方面优势明显。 由于电磁遥感信号反射、 辐射过程复杂, 通过仪器获取的土壤高光谱数据难以直接解析出重金属污染信息, 因而, 研究并寻求一种能够有效挖掘土壤重金属污染信息的方法对高光谱遥感监测污染意义重大。 不同浓度铜(Cu)污染会使土壤理化性质改变, 引发土壤光谱产生微弱变化, 该研究目的是对Cu污染土壤光谱的特征及弱差信息进行识别、 提取与分析, 进而挖掘光谱中的重金属污染信息。 采用包络线去除(CR)对光谱进行预处理, 通过定义局部极大值均值(LMM)与半波高(HWH), 结合时频分析的短时傅里叶变换(STFT)及能量谱密度(PSD), 构建LH-PSD甄测模型。 通过模型对极相似土壤光谱进行处理, 所获PSD分布图使光谱间的微弱差异可视化显现, 并显著区分了相似光谱, 验证了模型对光谱特征及弱差信息的甄别能力和有效性。 同时应用该模型, 对不同Cu污染梯度的土壤实验光谱进行重金属污染信息的提取与分析, 研究结果表明, LH-PSD甄测模型中, LMM与HWH可有效提取光谱间差异特征并以阶梯状显现。 经模型处理后得到的可视化PSD分布图能直观定性判别土壤是否受重金属Cu污染, 即当土壤受重金属Cu污染后, 相同采样频数下, 在频率为100与600 Hz附近PSD分布会出现明显空缺分离, 随着Cu污染浓度的增加, 在100~600 Hz之间PSD的分布呈逐渐稀疏态势。 能量值E可定量化监测土壤Cu污染程度, 即随着土壤中Cu污染浓度的增加, E值呈下降趋势, 且与Cu含量的相关系数达到-0.910 5, 显著相关。 为检验模型的可靠性, 研究结合栽种玉米作物的土壤光谱, 经LH-PSD甄测模型对其进行分析, 所得可视化的PSD分布图结果与实验分析中基本一致, 且能量值E的监测结果与土壤中Cu含量相关系数达到-0.973 9, 相关性显著, 验证了模型的可靠性。 因此, LH-PSD甄测模型实现了对土壤光谱从光谱域到时频域的甄析, 为深度挖掘重金属污染的光谱特征及弱差信息提供一种新思路。

为了精确测量吸收光谱, 并尽量减小温度与湍流波动对光谱测量结果的影响, 采用谱线模拟仿真模拟和20kHz高频扫描的方法, 选取中红外基频跃迁带内低温度敏感性谱线P(10), 进行了理论分析和实验验证, 取得了发动机CO吸收光谱及其体积分数随时间变化的数据, 变化范围为(153±123)×10-6。结果表明, P支谱线扫描范围内可降低48.28%目标气体温度变化对体积分数反演的影响。该方案能够为发动机尾气CO激光遥感测量提供一个高速、精准、实时的监测方案。

基于近红外被动差分吸收光谱技术(IR-DOAS)反演了大气中水汽柱浓度。从Hitran数据库中获取高分辨率截面,利用Voigt线型进行不同温压条件下的线性展宽,获得不同反演吸收截面。以仰角为90°的光谱作为参考谱,对光谱进行反演,获取垂直柱浓度。通过与太阳光度计(CE-318)进行对比发现,结果具有很好的趋势一致性,线性相关系数为0.99,且IR-DOAS的反演值与CE-318结果的差值在IR-DOAS反演误差范围内。将其应用于水汽斜柱浓度的空间分布获取发现,垂直方向水汽斜柱浓度随仰角的变化呈梯度变化,水平方向水汽斜柱浓度随观测方位角的变化几乎不变,分布均匀。

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一.重金属污染会引发农作物光谱畸变，但不同污染程度的作物光谱在形态上仍具有极高相似度，所以监测其畸变的关键问题之一是如何提取相似光谱间污染的弱差信息.本研究将变分模态分解(VMD)理论引入到光谱信息弱变化监测中，并结合包络线去除(CR)与欧式距离(ED)方法构建了光谱弱差信息的VMD-CR-ED测度模型，通过与光谱角(SA)与光谱相关系数(SCC)等常规光谱测度算法进行应用比较，证明VMD-CR-ED模型在有效区分玉米叶片的不同胁迫程度方面更具有优越性.同时，分析了VMD-CR-ED模型与玉米叶片光谱8个特征子波段的相关性.最后，基于检验数据验证了VMD-CR-ED测度模型在农作物铜铅污染监测方面具有可行性和可靠性.

霾监测是环境治理中的关键技术之一。目前地面观测站进行霾监测的耗费较大,基于多光谱遥感的霾识别精度较低。将深度学习用于高光谱遥感数据的霾监测,提出一种基于深度残差网络的高光谱霾监测方法,利用深度网络提取霾光谱曲线特征,再使用残差学习等方法降低网络训练难度,得到了霾监测模型。苏州地区Hyperion高光谱数据集上的实验表明,与其他遥感霾监测方法相比,所提方法的霾识别精度更高。