针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法.该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象.结果表明:①本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了 96.31％,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了 8.45％、7.53％;②2015-2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了 27.46％;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了 8.06％和7.44％,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了 25.72％、86.64％,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37％,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④2020年1-5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了 66.67％以上,2020年3-5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1-5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著.该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考.

工业热源;OPTICS算法;温度特征模板;BP神经网络;VIIRS Active Fire;京津冀及周边地区

李博;范俊甫;韩留生;孙广伟;张大富;张盼盼

山东理工大学建筑工程学院,淄博255000;国家海洋技术中心,天津300112

地球信息科学学报

[1]李博;范俊甫;韩留生;孙广伟;张大富;张盼盼-.一种工业热源提取方法:利用温度特征模板的BP神经网络)[J].地球信息科学学报,2022(03):533-545

温度特征模板

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