本發(fā)明涉及一種大氣顆粒物的微物理模型構(gòu)建技術(shù)方法，用于灰霾和沙塵等天氣下大氣顆粒物的微觀物理化學(xué)特性模擬。

背景技術(shù)：

真實大氣中的顆粒物具有形態(tài)隨機、成份多樣，混合方式復(fù)雜等特點，其微觀物理化學(xué)特性是制約大氣參數(shù)遙感反演和輻射強迫評估精度的關(guān)鍵因素之一。在遙感反演和氣候評估中，一般將大氣顆粒物的微物理模型簡化為體積等效球或多層球體(bohren,2008)。但是，基于這種簡化模型的反演結(jié)果，與實際觀測數(shù)據(jù)相比具有較大的誤差(etal.,2012)。

近年來，越來越多的研究關(guān)注于如何模擬出更加接近于實際觀測結(jié)果的大氣顆粒物的微物理模型，從而獲得更加精確的光學(xué)特性(adachietal.,2010)?；诠潭ㄐ螒B(tài)的假設(shè)，已經(jīng)有一些研究將沙塵氣溶膠顆粒假設(shè)為橢球體，將黑碳氣溶膠顆粒假設(shè)為多球團簇進行微觀物理化學(xué)特性的模擬，獲得比球形假設(shè)更接近實測的光學(xué)散射特性(nousiainenetal.,2006；liuetal.,2008；liuetal.,2013；dongetal.,2015)。但是，基于這種常規(guī)的固定形態(tài)假設(shè)的氣溶膠顆粒微物理模型模擬獲得的光學(xué)特性結(jié)果仍然與實測結(jié)果具有一定的差異，無法滿足實際的需求。

為了模擬更加接近真實情況的大氣顆粒物特性，近期研究開始關(guān)注沒有固定形態(tài)約束的大氣顆粒物的微物理模型構(gòu)建。liuetal.(2015)在黑碳氣溶膠粒子微物理模型構(gòu)建過程中加入頸縮效應(yīng)(necking)，以模擬獲得更加接近實測的微觀理化特性和光學(xué)散射特性。zubkoetal.,(2015)利用不規(guī)則聚集粒子方法構(gòu)建了具有隨機形態(tài)和粗糙表面的氣溶膠粒子微物理模型和光學(xué)散射模型，模擬計算獲得了更加接近實測的光學(xué)特性。wuetal.(2016)假設(shè)團簇中的各個小粒子也具有非球形形態(tài)，模擬獲得了比多球團簇模型更加接近實測的黑碳質(zhì)量吸收截面。

與此同時，在一些具備實驗條件的實驗室，研究學(xué)者開始采用電子透射顯微鏡圖像三維重建的方法，以獲得更加接近實際情況的氣溶膠粒子形態(tài)。lindqvistetal.(2014)提出利用多視角的電子透射顯微鏡圖像構(gòu)建立體像對，直接獲得氣溶膠粒子的三維微觀模型，以模擬更加接近實測的光學(xué)散射特性。但是，該技術(shù)對于氣溶膠采樣和電子透射顯微鏡操作的要求較高，特別是多視角電子顯微鏡圖像數(shù)據(jù)的獲取較難，局限較大。

因此，在不斷模擬更加接近實測理化光學(xué)特性的研究中，有必要研究一種直接基于實測的氣溶膠顆粒物散射模型構(gòu)建方法，能夠通過電子透射顯微鏡獲得的單張二維投影圖像較為準確地建立氣溶膠顆粒物的微物理模型，進一步改進固定形態(tài)約束的氣溶膠散射建模方法，可以更好地應(yīng)用于無定形氣溶膠顆粒物的光學(xué)特性計算和分析，提高大氣參數(shù)遙感反演和輻射強迫評估的精度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

提出了一種從實測的氣溶膠顆粒形態(tài)出發(fā)，不預(yù)設(shè)常規(guī)的球形、橢球、團簇等固定形態(tài)限制，直接模擬出無定形氣溶膠顆粒微觀物理化學(xué)特性的方法?；诘湫蜌馊苣z顆粒在電子透射顯微鏡圖像上的二維投影，結(jié)合實測獲得的化學(xué)成份、體積大小和表面粗糙程度等輔助參數(shù)，考慮不同類型氣溶膠粒子的理化特性，模擬出無定形氣溶膠粒子的微物理模型。

具體步驟如下：

(1)基于電子顯微鏡等實驗手段獲得的氣溶膠顆粒微觀圖像，首先利用圖像分割技術(shù)確定氣溶膠粒子在顯微鏡圖像上的精確位置與區(qū)域，提取不同氣溶膠成份的幾何信息。

(2)利用先驗知識和人工判讀等手段進行面向?qū)ο蟮膱D像分類，確定分割對象相對應(yīng)的氣溶膠化學(xué)成份。

(3)基于圖像分類結(jié)果，結(jié)合體積大小、表面粗糙度和含水量等輔助信息，利用圖像陰影恢復(fù)深度信息，然后從單視角二維投影圖像直接重建出三維微物理模型。

(4)通過交互手段，引入氣溶膠不同化學(xué)成份在不同波長和相對濕度等條件下的復(fù)折射指數(shù)等理化參數(shù)，從而構(gòu)建氣溶膠粒子的微物理模型。

(5)通過生成多個微物理模型，進行優(yōu)化獲得更加通用的氣溶膠顆粒微物理模型，解決由于氣溶膠采樣和顯微鏡觀測角度的原因可能導(dǎo)致氣溶膠三維重建的結(jié)果與實際狀態(tài)不一致的問題，以獲得更加真實的模擬結(jié)果。

(6)基于不同時間的氣溶膠粒子的微物理模型，研究氣溶膠粒子大小、微觀形態(tài)、化學(xué)成分、混合方式及吸濕增長等特性，分析氣溶膠生成老化過程中物理化學(xué)特性變化規(guī)律。

附圖說明

圖1為典型氣溶膠顆粒的顯微鏡圖像(從左到右：煙塵、沙塵、海鹽)；

圖2a為基于形態(tài)學(xué)屬性斷面獲得的煙塵形態(tài)特征(從上到下為面積、慣性矩、標準差；從左到右為1、3、5、7、9)；

圖2b為基于形態(tài)學(xué)屬性斷面獲得的沙塵形態(tài)特征；

圖2c為基于形態(tài)學(xué)屬性斷面獲得的海鹽形態(tài)特征；

圖3為采用自適應(yīng)多特征均值漂移的圖像分割結(jié)果；

圖4為三維重建獲得氣溶膠顆粒的深度信息；

圖5為經(jīng)過多次模擬優(yōu)化的通用氣溶膠顆粒微物理模型。

具體實施方式

下面，參考附圖，對本發(fā)明進行更全面的說明，附圖中示出了本發(fā)明的示例性實施例。然而，本發(fā)明可以體現(xiàn)為多種不同形式，并不應(yīng)理解為局限于這里敘述的示例性實施例。而是，提供這些實施例，從而使本發(fā)明全面和完整，并將本發(fā)明的范圍完全地傳達給本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員。

1、氣溶膠微觀圖像分割

由于氣溶膠粒子通常沒有固定形態(tài)，幾何分布隨機，結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣。因此，本發(fā)明基于電子顯微鏡獲得的氣溶膠顆粒微觀圖像，首先通過采用多特征均值漂移的圖像分割方法，以確定氣溶膠粒子在顯微鏡圖像上的精確位置與區(qū)域。其中，基于形態(tài)學(xué)屬性斷面獲得豐富的形態(tài)特征，利用角點和邊緣檢測技術(shù)獲得精確的幾何信息，利用灰度共生矩陣生成相應(yīng)的紋理特征，結(jié)合多種特征有助于分割精度的提升。

(1)擴展形態(tài)學(xué)屬性斷面(eaps)是利用不同類型屬性特征的形態(tài)屬性特征斷面(aps)疊加擴展應(yīng)用。每個ap是基于圖像變換后得到的各個特征層(frs)進行特征的計算。

eap＝{ap(fr1),ap(fr2),...,ap(frc)}(1)

ap算法是在形態(tài)學(xué)屬性濾波的基礎(chǔ)上提出的一種特征提取算法，其基本思想是利用一系列不同屬性的形態(tài)學(xué)屬性濾波器對圖像進行濾波來提取圖像的結(jié)構(gòu)信息，通過對不同屬性濾波結(jié)果進行綜合，可以近似全面地描述圖像的空間幾何結(jié)構(gòu)。對于一幅灰度圖像f，根據(jù)一定的規(guī)則t，ap算法進行n個形態(tài)屬性粗化運算和n個特征細化運算。

濾波器在執(zhí)行ap算法時基于給定的參考值λ對圖像屬性進行二值預(yù)測，如果所比較的屬性值大于參考值λ，則圖像區(qū)域保持不變，相反則設(shè)置圖像灰度值為相近區(qū)域的值，從而合并相鄰的區(qū)域。因此，計算每個ap需設(shè)置一系列的參考閾值{λ1，λ2，…λn}，以進行一系列的屬性粗化和細化運算。

在ap算法中，屬性的選擇具有多樣性，包括與區(qū)域形狀相關(guān)的屬性，如面積、外接矩、慣性矩等，也包括諸如灰度均值、熵及標準差等區(qū)域灰度相關(guān)的屬性。通過選擇不同的屬性，ap算法便可捕獲圖像中不同類型的特征。

利用獨立分量和主成分分量提取eaps特征前，對分量數(shù)據(jù)進行整型處理，將數(shù)據(jù)值拉伸到[0,1000]的范圍，以適用于eap算法需求。根據(jù)所用實驗數(shù)據(jù)區(qū)域的地物特征，本文選擇的形態(tài)屬性特征包括面積、標準差、慣性矩，所設(shè)置的屬性參數(shù)λ的值分別是：λa＝[200，400，600，1000]，λs＝[20，30，40，50]，λi＝[0.2，0.3，0.4，0.5]。為了對比分析實驗結(jié)果，對影像數(shù)據(jù)原始4個波段進行aps特征提取，每個ap包括27個特征層，4個波段共包括108個特征層，對經(jīng)ica變換和pca變換后的2個獨立分量數(shù)據(jù)進行eaps特征提取，2個分量各包括54個特征層。

(2)分割采用的meanshift算法，其本質(zhì)是在依據(jù)不同的標準對特征空間進行聚類，設(shè)采樣數(shù)據(jù)形成的d維的特征向量集合sd＝{sk，k＝1,2，…}，其中s＝[ss，sr]t，一般空間域向量ss為2維，range域向量sr的維數(shù)設(shè)為p，則d＝p+2，在該集合中，概率密度函數(shù)的parzen窗估計為

在上式中，帶寬矩陣h可由帶寬系數(shù)h來簡化表示，h＝h2i，同時采用剖面函數(shù)k來表達核函數(shù)k(x)＝k(||x||²)，則式(3)可以表示為

由核函數(shù)的可分離性，

其中，c為歸一化常量，和分別表示空域和range域的不同寬帶系數(shù)。

核密度估計的含義是：把每個數(shù)據(jù)點為中心的局部核函數(shù)的平均值作為該數(shù)據(jù)點概率密度函數(shù)的估計值，或者：核估計是在被估計點為中心的窗口內(nèi)計算被估計點加權(quán)的局部平均。帶寬參數(shù)h決定了窗口的大小，即局部鄰域的大小。

改進的均值漂移算法在原基礎(chǔ)上考慮了光譜信息(紅、綠、藍)和紋理信息。在基本公式(5)不變的情況下，主要對其核函數(shù)進行改進，加入多特征參量后公式如下：

hs,hspe,ht—控制著平滑解析度

c—歸一化常數(shù)

s—空間維度，二維圖像

spe—光譜特征(維度)，spe＝1表示這是一個灰度圖，spe＝3表示rgb彩色圖

t—紋理特征(維度)，由灰度共生矩陣表示圖像的紋理特征

2、面向?qū)ο蟮臍馊苣z微觀圖像分類

基于預(yù)先獲得的訓(xùn)練樣本和先驗知識，例如沙塵等大顆粒氣溶膠具有帶有棱角的不規(guī)則幾何形態(tài)、黑碳等小顆粒氣溶膠具有多個小球粒子相互聚集而成的團簇形態(tài)等，結(jié)合人工判讀等手段，進行面向?qū)ο蟮膱D像分類，確定分割對象相對應(yīng)的氣溶膠化學(xué)成份。

采用正則化最小二乘方法(regularizedleast-squaresclassification)進行面向?qū)ο蠓诸?，獲得初始結(jié)果，然后利用交互手段進行微調(diào)。

對于訓(xùn)練樣本{(x1，y1)，...，(xn，yn)}，正則化最小二乘方法在再生核希爾伯特空間hk(k是核函數(shù))，使得函數(shù)f滿足以下策略：

其中，函數(shù)f的解為假設(shè)ki,j＝k(xi,xj)，然后將f*(x)兩邊平方，可以得到將其帶入最小化策略則有：

通過求導(dǎo)，令導(dǎo)數(shù)等于0，解出方程:

(k+λni)c＝y(tǒng)(9)

由此，對于訓(xùn)練樣本中的每個點，都利用其他n-1個點來建立分類器，計算分類誤差，不斷調(diào)整λ的值直到分類器的誤差為最小。

3、氣溶膠顆粒的微物理模型構(gòu)建

根據(jù)顯微鏡的比例尺，獲得不同氣溶膠成份在顯微鏡圖像上的長、寬、邊界長度、內(nèi)/外接圓半徑等幾何信息。結(jié)合化學(xué)成份、體積大小、表面粗糙度等輔助信息，參考典型成份氣溶膠粒子的形態(tài)參數(shù)，利用圖像陰影恢復(fù)深度信息，從單視角二維投影圖像直接重建出三維微物理模型。

由于顯微鏡圖像拍攝過程中，光照方向和強度并不固定，較多時候是由氣溶膠顆粒后面向外射出，直接利用傳統(tǒng)陰影恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)的sfs方法(shapefromshaping)獲得的效果并不好。因此，針對前面的分類結(jié)果，先進行直方圖調(diào)整，把背景調(diào)至暗色，而氣溶膠顆粒則調(diào)至亮色。而且，由于氣溶膠邊緣的亮度通常較大，因此通過引入先驗形態(tài)解決中間凹陷的情況。

先驗形態(tài)主要包括：海鹽多為棱柱，一般以四棱柱、六棱柱等為主；煙塵多為球體，但是同時獲得的粒子大小差異可能較大；沙塵多為不規(guī)則形態(tài)，棱角分明，要獲得完全真實的微物理模型非常困難，通常擬合成橢球體或棱柱等形態(tài)，加上部分形態(tài)變化。

4、通用微物理模型生成與應(yīng)用

由于氣溶膠采樣和顯微鏡觀測角度的問題，可能導(dǎo)致氣溶膠三維重建的結(jié)果與實際狀態(tài)不一致，因此需要基于先驗知識進行修正。并且，通過生成多個微物理模型進行優(yōu)化的方式，以獲得更加真實的模擬結(jié)果。

由于相同時間和區(qū)域里具有同樣類型的氣溶膠顆粒在形態(tài)上基本保持一致，因此基于多個微物理模型，可以修正單個氣溶膠顆粒的不確定性，獲得更加通用的氣溶膠顆粒微物理模型，用于光學(xué)散射特性的模擬。

將多個顆粒放大到一個大小，然后進行三維疊加平均處理，獲得多個形態(tài)在三維空間內(nèi)的出現(xiàn)概率，通過設(shè)置閾值，將大于等于閾值的空間點作為通用模型的部分，而小于閾值的則不考慮。通過多個模型的優(yōu)化，獲得氣溶膠顆粒人通用模型。

本發(fā)明提出的方法創(chuàng)新點之一在于基于電子透射顯微鏡圖像，利用圖像分割技術(shù)提取氣溶膠粒子的理化特征，結(jié)合相應(yīng)的輔助參數(shù)和先驗知識，基于圖像陰影恢復(fù)單張圖像的深度信息，利用三維重建技術(shù)構(gòu)建出氣溶膠粒子的微物理模型。

本發(fā)明是針對基于顯微鏡圖像的氣溶膠顆粒微物理模型構(gòu)建方法，具有遵循自然規(guī)律的技術(shù)特征，該方法解決了氣溶膠顆粒微物理模型構(gòu)建的技術(shù)問題，并不屬于專利法25條2款所述的智力活動的規(guī)則和方法。