使用移动LiDAR数据根据Jeffries-Matusita距离标准的约束下基于K-平均集群的天然气储存微泄漏的检测
Xinda Wang1, Kangning Li1, Jinbao Jiang1
1College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology-Beijing, Beijing, 100083, China.
Journal of environmental management
|September 22, 2024
概括
移动激光雷达可以有效地检测天然气泄漏引起的植被结构变化. 这种方法准确地识别了受压力的工厂,为监测气体储存设施中的微泄漏提供了一种新的方法.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 植物生理学 植物生理学
背景情况:
- 天然气泄漏会影响植被的光谱反射率和结构.
- 现有的监测方法往往忽视了植被对气体应激的结构反应.
- 结构特征用于识别气压植被的有效性尚不清楚.
研究的目的:
- 为了证明移动LiDAR在检测由于天然气压力的植被结构变化的实用性.
- 通过结构参数提出和验证一种用于识别气体压力植被的新算法.
- 评估植被结构特征对于微泄漏监测的潜力.
主要方法:
- 使用现场实验中的LiDAR数据对植被结构进行定量分析.
- 阶层分类以确定最佳的结构参数,表明天然气应力.
- 杰弗里斯-马图斯塔 (Jeffries-Matusita) 距离标准限制K-平均集群 (JCKC) 用于像素级识别.
主要成果:
- 天然气压力显著改变了植被结构 (p=0.05).
- 关键的结构参数,如高度,均性和对比度,有效地表明压力.
- 该JCKC模型实现了高的识别准确度 (豆类98.95%,草类96.22%) 与精确的定位.
结论:
- 植被结构特征是天然气压力的有价值指标.
- 移动LiDAR和JCKC算法提供了一种强大的方法来检测气体诱导的植被变化.
- 这种方法显示了监测天然气储存微泄漏在植被环境中的巨大潜力.
