【摘 要】
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煤矿开采是最重要的甲烷排放源,然而其排放清单的准确性很低,一个关键的原因在于缺乏精准识别和定位该类排放源的能力。近年来,前沿研究表明可以利用卫星高光谱数据反演高分辨率的甲烷异常,从而帮助识别排放源。但是,在地表类型复杂地区该算法会完全失效。针对这一问题,率先提出一种基于L1重加权和迭代收缩阈值算法（ISTA）匹配滤波器的算法。利用高分五号（GF-5）数据在山西地区的实验表明,该方法性能显著优于现有
【基金项目】
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国家自然科学基金,41971283,41801261,41827801,4191274,41971352～～；
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煤矿开采是最重要的甲烷排放源,然而其排放清单的准确性很低,一个关键的原因在于缺乏精准识别和定位该类排放源的能力。近年来,前沿研究表明可以利用卫星高光谱数据反演高分辨率的甲烷异常,从而帮助识别排放源。但是,在地表类型复杂地区该算法会完全失效。针对这一问题,率先提出一种基于L1重加权和迭代收缩阈值算法（ISTA）匹配滤波器的算法。利用高分五号（GF-5）数据在山西地区的实验表明,该方法性能显著优于现有的其他方法。实验中,本方法识别出23个甲烷强点源,这些点源全部位于TROPOMI的甲烷高值区内,且高分辨遥感影像显示这些点源处存在典型的煤矿开采设施。该方法的提出为利用GF-5卫星数据在世界范围实现甲烷点源排查奠定了技术基础。
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