РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО МЕТОДА МОДЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ ПОЧВЫ НЕФТЕПРОДУКТАМИ

Х. Г. Асадов, Р. А. Эминов, Н. З. Мурсалов

Аннотация


Метод дистанционного зондирования в ближнем и среднем инфра- красном диапазонах может быть использован для обнаружения сле дов загрязнения почвы нефтепродуктами прямыми и косвенными способами. При этом при применении прямых методов используют непосредственно спектральные признаки отражения углеводородов, а в косвенных методах используются спектральные признаки отраже- ния растительности, подверженных влиянию углеводородов. Для оценки степени загрязненности широко используются статистиче- ские и информационные модели оценки. Статья посвящена исследо- ванию возможности формирования нового информационно-регрес- сионного метода модельной оценки степени загрязненности почвы нефтепродуктами. Предлагается метод модельной информационно- регрессионной оценки в качестве комбинации известного метода информационной оценки верности статистической модели в несколь- ко сокращенном виде и метода линейной регрессионной оценки. Показано, что согласно предлагаемому методу минимальная погреш- ность оценки достигается при равенстве разностей модельных оце- нок с исключением континуальной составляющей и наблюдаемых значений, также с исключением континуальной составляющей при- менительно ко всем спектральным областям, выбранным спектраль- ным признакам загрязнения почвы нефтью и нефтепродуктами.

Ключевые слова


загрязненность почвы;модельная оценка;информативность;спектр поглощения;углеводороды;soil contamination;model assessment;information content;absorption spectrum;hydrocarbons;

Полный текст:

PDF

Литература


Lammoglia T., Filho C.R.D.S. Spectroscopic Characterization of Oils Yielded from Brazilian Offshore Basins: Potential Applications of Remote Sensing // Remote Sensing of Environment. 2011. No. 115 (10). P. 2525 - 2535

Bihong F., Zheng G., Ninomiya Y., Wang C., Sun G. Mapping Hydrocarbon Induced Mineralogical Alte- ration in the Northern Tian Shan Using ASTER Multispectral Data // Terra Nova. 2007. No. 19 (4). P. 225 - 231

van der Werff H., van der Meijde M., Jansma F., van der Meer F., Groothuis G.-J. A Spatial-Spectral Approach for Visualization of Vegetation Stress Resulting from Pipeline Leakage // Sensors. 2008. No. 8. P. 3733 - 3743

Winkelmann K. On the Applicability of Imaging Spectroscopy for the Detection and Investigation of Contaminated Sites with Particular Consideration Given to the Detection of Fuel Hydrocarbon Contamination in Soil: Ph.D. Thesis. Brandenburischen Technischen Universitat Cottbus. 2005

van der Meijde M., Knox N.M., Cundill S.L., Noomen M.F., van der Werff H.M.A, Hecker C. Detection of Hydrocarbons in Clay Soils: A Laboratory Experiment Using Spectroscopy in The Mid- and Thermal Infrared // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2013. No. 23. P. 384 - 388

van der Meijde M., van der Werff H., Jansma F., van der Meer F., Groothuis G.-J. A Spectral-Geophysical Approach for Detecting Pipeline Leakage // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2009. No. 11. P. 77-82

Noomen M., Skidmore A., van der Meer F., Prins H. Continuum Removed Band Depth Analysis for Detecting the Effects of Natural Gas, Methane, and Ethane on Maize Reflectance // Remote Sensing of the Environment. 2006. No. 105. P. 262 - 270

Ng W., Malone B.P., Minasny B. Rapid Assessment of Petroleum-Contaminated Soils with Infrared Spectroscopy. Centre for Carbon, Food & Water, Faculty of Agriculture & Environment, University of Sydney. NSW 2006, Australia

Akaike H. A New Look at the Statistical Model Identification // IEEE Trans. Autom. Control. 1974. No. 19. P. 716 - 723




DOI: http://dx.doi.org/10.17122/ngdelo-2018-5-108-114

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2018 Х. Г. Асадов, Р. А. Эминов, Н. З. Мурсалов

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

УФА, УГНТУ, 2017