Resumen

La imagen hiperespectral en el infrarrojo de onda larga (LWIR) es un medio que está demostrando su valía en la caracterización de efluentes gaseosos. De hecho, la resolución espectral y espacial de los instrumentos de adquisición está disminuyendo constantemente, lo que facilita cada vez más la caracterización de gases en el dominio LWIR. La mayoría de los algoritmos de la literatura explotan la contribución de la pluma a la radiancia correspondiente a la diferencia de radiancia entre los píxeles con y sin pluma. Sin embargo, la radiancia fuera de la pluma no es observable utilizando una sola imagen. En este documento, proponemos un nuevo método para recuperar la concentración de gases traza a partir de datos hiperespectrales infrarrojos aéreos. Más particularmente, el método delineado mejora el enfoque de estimación de radiancia de fondo existente para tratar con escenas heterogéneas correspondientes a escenas industriales. Consiste en realizar una clasificación de la escena y luego aplicar un método basado en análisis de componentes principales para estimar la radiancia de fondo en cada grupo derivado de la clasificación. Para determinar la contribución de la clasificación a la estimación de la radiancia de fondo, comparamos los dos enfoques en datos sintéticos y en la adquisición aérea con Hyper-Cam LW de Telops Fourier Transform Spectrometer (FTS) sobre la liberación de etileno. Finalmente, mostramos un mapa de concentración de etileno recuperado y estimamos la tasa de flujo de la liberación de etileno.

• Materias:Espectroscopia Nanocompuestos Oxidación electrolítica Espectrometría de masas Parámetros cinéticos
• Subjects:Spectroscopy Nanocomposites Electrolytic oxidation Mass spectrometry Kinetic parameters
• Palabras claves:Imágenes hiperespectrales; LWIR; Efluentes gaseosos; Radiancia; Concentración de gases traza; Radiancia de fondo
• Keywords:Hyperspectral imaging; LWIR; Gaseous effluent; Radiance; Trace gas concentration; Background radiance