Passive standoff detection by differential FTIR radiometry: an overview of the CATSI project with recent results

Retrieval algorithm of quantitative analysis of passive Fourier transform infrared (FTRD) remote sensing measurements of chemical gas cloud from measuring the transmissivity by passive remote Fourier transform infrared

“…The esti-mation of cloud temperature and the acquirement of absorption coefficient from the infrared database are the primary sources of error in concentration retrieval. This algorithm is the base of the passive remote systems (CATSI, [18] SIGIS [23] ) which can be mounted on moving platforms, such as vehicles, ships, and aircrafts, etc. These systems may be used to detect the released gases and aerosols in chemical accidents, battlefield, terrorist attacks, etc.…”

“…To measure the radiation spectrum of the background where the gas cloud is not present; [18] To simulate the radiation of the background by using the MODTRAN and FASCOD3 if the background is the sky; [19,20] To calculate the baseline of the brightness temperature spectrum in the spectral range of the transitions of the gas cloud to determine the radiance of the background. Figure 10 is the brightness temperature spectrum of Fig.…”

Inversion method of target gas cloud transmittance based on atmospheric profile synthesis background

“…扫描傅里叶变换红外(FTIR)遥测成像技术 [1][2][3] 是具有空间和光谱维度探测能 力的一种新型气体成像技术，它具有远距离、非接触式采样、高灵敏度和高分辨 率等优点，对于化工园区定点 360 度覆盖式气体泄漏常态化监测具有极大的应用 价值。扫描 FTIR 遥测成像技术在对场景目标成像过程中，由于仪器架设位置和 2 目标监测区域的高度等因素，经常出现扫描像素对应的红外背景来自天空辐射， 天空红外背景具有冷空特性，且各种大气分子具有程长辐射累积特征 [4] ，因此与 近地面的被测目标成分有较大的温差，也使得从实测天空红外辐射中提取目标特 征的难度加大。 在扫描 FTIR 遥测成像系统对目标的常态化监测过程中，获取背景光谱是对 目标气体特征提取、识别和定量分析 [5][6][7] 的前提条件，目前有多种背景提取方法可 供参考或应用。Theriault [8] 提出了测量同等条件下干净背景谱的方法，该方法简 单有效，但在复杂场景下的实用性和实时性低。Dennis [9] 和 Wayne [10] 分别采用中 分辨率大气辐射传输模型(MODTRAN)和快速大气信息程序(FASCODE)根据测 量环境模拟生成了背景光谱，该方法可确保仿真背景的纯净性，但仅能模拟低仰 角下的天空背景且实时性低。高闽光 [11] 提出了测量热烟羽上风口背景谱的方法， 该方法对时间和空间临近要求很高。Harig [12,13] 认为被测气体特征是线性叠加在 背景光谱上的，通过目标、干扰物和背景基线拟合测量谱来提取气体特征，这种 方法的时间复杂度低，具有良好的实时性，但标准光谱仅能够仿真设定的大气状 态和观测参数。焦阳 [2] 通过实测光谱实时提取背景的方法反演被测污染气体透过 率，该方法只适用于低平天空或对地观测。李大成 [14] 使用 ECMWF 廓线 [15] 计算 低仰角(小于 35°)下各种大气条件的光谱特征，利用 Lasso 算法 [16] 进行快速特征 优选，选择最优目标与背景组合重构测量光谱，以提取目标特征，该方法实时性 较高，然而相比于短时间临近区域的实测背景依然存在较大差异，此外还需要建 立包含各类场景的背景库。上述背景提取算法对于单点测量或小范围内探测具有 良好的效果，然而对于具有复杂工业环境、大范围成像监测等情况 [17] 适用程度极 低。 含量之间存在近似的线性关系 [4] 。综上考虑，温度廓线与湿度廓线是红外向下辐 射需要考虑的首要因素。 MODTRAN [18,20] 噪声 RMS 的五倍，误警率则低至 1/500000 [18,20] 。从表 3 可知，插值生成的背景…”