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基于無人機(jī)熒光傳感器的水環(huán)境監(jiān)測

更新時間:2019-12-26      點(diǎn)擊次數(shù):1774

介紹

  石油泄漏對海洋生態(tài)系統(tǒng)的重大影響引起了*的關(guān)注。海上鉆井平臺和船舶事故是溢油的主要來源[1]。石油是由環(huán)烷烴、烷烴和芳香烴組成的富烴聚合物混合物,具有非常復(fù)雜的物理化學(xué)性質(zhì)。在石油泄漏的初幾天,石油浮在水面上。然后在物理輸送、溶解、乳化、氧化和降解的作用下,其組分發(fā)生變化。快速、可靠的溢油檢測與識別對海洋溢油控制至關(guān)重要,遙感技術(shù)為溢油檢測的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)[2,3]。有幾個可用的測量方法,例如紅外/紫外線傳感器和雷達(dá)系統(tǒng),已經(jīng)被證明能夠在飛機(jī)上檢測溢油。此外,還引進(jìn)了MODIS和MERIS衛(wèi)星等太空設(shè)備,實(shí)現(xiàn)了溢油檢測,并具有厚度測量能力[4]。油液快速可靠的檢測和識別是海洋溢油控制的關(guān)鍵,遙感技術(shù)為溢油檢測的發(fā)展做出了重要的貢獻(xiàn)[2,3]。幾種現(xiàn)有的測量方法,例如IR/UV傳感器和雷達(dá)系統(tǒng),已被證明能夠在飛機(jī)上操作時檢測漏油。此外,還引進(jìn)了MODIS和MERIS衛(wèi)星等太空設(shè)備,并啟用了溢油探測,并具有厚度測量能力[4]。

   激光誘導(dǎo)熒光(LIF)技術(shù)為環(huán)境監(jiān)測提供了一種新的、更為強(qiáng)大的技術(shù)手段??梢岳迷孱惡褪托孤┑臒晒馓卣鱽硌芯克w。在[5-8]中介紹和回顧了一些早期的工作,隨后的事態(tài)發(fā)展在[9-14]中得到例證。使用LIF技術(shù)的EMETE傳感儀器主要采用波長在308至355nm之間的脈沖激光源進(jìn)行激發(fā),這種儀器也可用于植被監(jiān)測(參見15]),并且在文化遺產(chǎn)領(lǐng)域也有應(yīng)用(參見[16])。激光誘導(dǎo)熒光法利用特定的光譜特征,提供了識別不同類型的釋放油和研究風(fēng)化等作用的影響的可能性[17-20]。

現(xiàn)有的油液檢測方法主要是為機(jī)載或星載應(yīng)用設(shè)計的。被動成像相機(jī)嚴(yán)重依賴于日光條件?,F(xiàn)有的基于激光的機(jī)載熒光監(jiān)測系統(tǒng)比較復(fù)雜,且要求較高。盡管一個單獨(dú)的機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)可以應(yīng)用在相當(dāng)大的范圍內(nèi)[14],但它體積龐大,不易操作。這在很大程度上與通常使用脈沖激光的事實(shí)有關(guān),導(dǎo)致系統(tǒng)沉重而昂貴,即使根據(jù)[20]中的分析,適用于無人機(jī)(UAV)運(yùn)行的輕量化解決方案現(xiàn)在看來是可行的。

  利用熒光進(jìn)行的石油污染遙感幾乎*是利用脈沖激光系統(tǒng)進(jìn)行的,因此,使用門控和增強(qiáng)型探測器可以方便地抑制背景輻射。隨著基于半導(dǎo)體材料[21]的連續(xù)波藍(lán)光和紫外激光器的發(fā)展,我們有可能制造出簡單的熒光傳感器,首先用于實(shí)驗(yàn)室研究[22],然后用于遙感熒光應(yīng)用[23]?;谶B續(xù)波激光的非彈性高光譜激光雷達(dá)系統(tǒng)識別石油污染,在實(shí)驗(yàn)室[24]中使用了一個類似于先前用于對水中藻類和浮游動物進(jìn)行距離分辨監(jiān)測的系統(tǒng)[25]。我們在這里報告關(guān)于一個功能齊全、結(jié)構(gòu)緊湊、成本低廉的激光誘導(dǎo)熒光系統(tǒng)的構(gòu)筑,該系統(tǒng)由現(xiàn)成的商用無人機(jī)操作。我們近描述了一個基于無人機(jī)的、具有距離分辨能力的高光譜連續(xù)波激光雷達(dá)系統(tǒng),并展示了樹木的熒光高度剖面圖[26]。攜帶激光雷達(dá)系統(tǒng)的無人機(jī)已被廣泛使用,也有商業(yè)用途,如[26]所述,但似乎僅適用于彈性后向散射地形和城市剖面。由于表面監(jiān)測(例如水面上的油)不需要測距,因此光學(xué)系統(tǒng)可以調(diào)整到合適的固定飛行高度,熒光監(jiān)測系統(tǒng)可以變得更簡單、重量更輕。

下面,我們將介紹使用這種新型熒光傳感器進(jìn)行的初步實(shí)驗(yàn)室測試,它被部署在跨河大橋上,使用無人機(jī)對自然水域和污染物的進(jìn)行空中監(jiān)測。 

 

儀器說明

圖1 a 帶有熒光傳感器系統(tǒng)的無人機(jī);  b 激光誘導(dǎo)熒光記錄系統(tǒng)圖

 

圖1a 顯示了與無人機(jī)集成的系統(tǒng)。利用工業(yè)計算機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)控制和數(shù)據(jù)存儲。圖1b為激光誘導(dǎo)熒光系統(tǒng)示意圖。

利用海洋光學(xué)USB4000小型光譜儀對光譜信號進(jìn)行連續(xù)檢測。光譜儀操作的狹縫寬度為200μm,光譜分辨率為10nm。利用標(biāo)準(zhǔn)鎢光源校準(zhǔn)光譜檢測響應(yīng)。無人機(jī)配備了用于無人機(jī)推進(jìn)和LIF系統(tǒng)運(yùn)行的電池,并允許25分鐘的連續(xù)檢測。熒光傳感器的總重量為1.5kg。

 

測量方法

固定范圍測試測量

首先,我們從三樓的窗戶向下,在11米固定的傳感器-目標(biāo)分離距離下測試了我們的熒光傳感器系統(tǒng)。如圖2a所示,該系統(tǒng)垂直俯視位于樓下地面的水桶。直徑為53cm的水桶中裝滿90cm深的自來水。然后,我們研究了添加碳?xì)溆蜁r光譜的變化。原油和船用柴油是海洋環(huán)境中的油品。然而,出于實(shí)際的原因,我們在試驗(yàn)中使用了機(jī)油。我們研究了不同油脂的熒光特性,如我們的早期工作,參見[8]。

在不攪動水的情況下加15次機(jī)油,使浮油層越來越厚。每次往桶里倒入40毫升純油。然后,總含量從0到520毫升,相應(yīng)的層終達(dá)到2.4毫米的厚度。適當(dāng)設(shè)置分光計的曝光時間,平均每個光譜記錄15次。0-320毫升的時間為1s。為了避免過度曝光,將360到520毫升的曝光時間設(shè)置為0.5s。后,在曝光時間設(shè)置為0.3s的情況下對純油進(jìn)行測量。對于列出的曝光時間,測試測量的結(jié)果如圖2b所示。

在沒有油的情況下記錄的光譜(下方藍(lán)色曲線)對應(yīng)于水的自然背景熒光,歸因于溶解的有機(jī)物(DOM),峰值接近500nm。此外,在480nm激勵下,我們觀察到與H2O水分子的O-H伸縮振動相對應(yīng)的激光誘導(dǎo)拉曼峰,其斯托克斯位移約為3350/cm。在440nm處出現(xiàn)較寬的峰值是由用來截斷412nm強(qiáng)激發(fā)激光的長通濾波器的固有熒光引起的。在隨后的現(xiàn)場測量中,濾波器被移除,因此產(chǎn)生了這種雜散信號。

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image003_kao_bei_.png

圖2 a 建筑物中熒光傳感器測量的照片; b 15種不同量的發(fā)動機(jī)機(jī)油插入充滿水的汽包后的遠(yuǎn)程LIF光譜。

對于0–320毫升的記錄,曝光時間為1.0s,但對于360–520毫升的曲線,曝光時間減少到0.5s,后將純油設(shè)置為0.3s


從光譜曲線上可以觀察到機(jī)油的特性和熒光峰的增加,在500nm左右再次達(dá)到峰值。它疊加在寬的DOM熒光分布上。隨著油量的增加,水拉曼峰變小,在強(qiáng)烈的油熒光的作用下難以分辨。這是因?yàn)?12nm輻射的吸油作用,阻止了光線到達(dá)水下。同時,油的熒光增強(qiáng),并很快強(qiáng)烈地控制了DOM熒光。為了顯示光譜的發(fā)展,形成F500和F480強(qiáng)度之間的比率,如圖3b所示。從光譜中提取的油熒光峰強(qiáng)度如圖3c所示,水拉曼峰強(qiáng)度如圖3d所示。

記錄數(shù)據(jù)的處理方法如圖3a所示。C(F500)是500 nm處的油熒光。A(F480)為480nm處的熒光強(qiáng)度,B為獨(dú)立的水拉曼信號。在圖3b中觀察到F500和F480之間的增加比率,其中在單獨(dú)的試驗(yàn)中測量了10 ml和20 ml數(shù)據(jù)點(diǎn)。隨著更多的油的加入,這個比例會飽和。在評估油熒光時,如圖3c所示,直接使用500 nm處的熒光強(qiáng)度,由于較厚的層對DOM的作用很微弱,所以直接使用了500 nm處的熒光強(qiáng)度。為了從我們的測量結(jié)果中得到的(獨(dú)立的)水拉曼峰強(qiáng)度,首先,我們將水拉曼帶(470-490 nm)的強(qiáng)度值設(shè)置為零。然后我們采用插值的方法將曲線擬合到非拉曼部分的合成光譜中,同時考慮濾波后的熒光,實(shí)現(xiàn)了背景光譜。然后,從測量光譜中減去所得到的背景光譜,得到拉曼峰。結(jié)果如圖3d所示。為了補(bǔ)償不同的曝光時間以使得所有的東西都在同一尺度上,光譜強(qiáng)度被歸一化為2.1節(jié)開頭所述的不同曝光時間。我們注意到,即使對于相對較厚的油膜,油的熒光仍會增強(qiáng),并且仍然存在剩余的水拉曼信號,這反映了油在412nm波長處吸收相對較低的事實(shí)。這些曲線有一些不規(guī)則之處,很可能是由于超過三層樓的實(shí)驗(yàn)裝置可能不穩(wěn)定。

 

基于橋梁的河水測量

我們在廣州珠江大橋上用熒光傳感器進(jìn)行了測量,以獲得更真實(shí)的情況。探測距離為9m,在曝光時間為0.5s的條件下,測量了天然珠江水和一個裝滿純油的淺浮筒,容器直徑為90cm,高度為25cm。在容器的底部,放了一塊黑布。與所有后續(xù)的登記中一樣,測量結(jié)果是在沒有阻擋有色玻璃濾光片的情況下獲得的,測量結(jié)果如圖4所示。

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image005_kao_bei_.png

圖3 a 在DOM/油和濾光熒光存在下提取的自立水拉曼信號; b 500-480nm比值柱狀圖; c 500nm油熒光柱狀圖。

 

圖4a為橋基布置示意圖,圖4b為激光束照射河面的照片。圖4c為熒光傳感器記錄的光譜。由于富營養(yǎng)化水體中含有豐富的微藻,天然河流深水熒光顯示出強(qiáng)烈的DOM信號,并在680nm左右出現(xiàn)明顯的葉綠素峰值。在480nm處觀察到由412nm激光誘導(dǎo)的水拉曼峰,由于探測到的水體積相同,提供了方便的校準(zhǔn),這使得我們可以觀察到,河水的DOM信號強(qiáng)度是廣州自來水的6倍左右,其光譜如圖2b所示。將浮油容器置于熒光傳感器激光束下,其寬帶熒光增強(qiáng)約5倍,拉曼和藻類信號如預(yù)期般消失。值得注意的是,在開放的海洋環(huán)境中,隨著DOM信號的降低,與溢油的對比明顯增強(qiáng),可以通過選擇一個優(yōu)化的、相當(dāng)?shù)偷募ぐl(fā)波長進(jìn)一步增強(qiáng),其中石油有更強(qiáng)的吸收。

 

基于無人機(jī)的河水測量

基于無人機(jī)的測量在珠江上空進(jìn)行,在無人機(jī)下方安裝了熒光傳感器。曝光時間設(shè)置為0.5s。為了避免污染河流,我們再次將兩個浮式容器固定在河流表面,如圖5a所示。黃色斑點(diǎn)標(biāo)記的是裝滿1L純油的容器,導(dǎo)致典型的層厚為1 - 2毫米。紅點(diǎn)表示另一個裝滿10升濃度為0.03 g/l的羅丹明610染料稀溶液的容器。染料溶解在天然珠江水中,所得層厚為1-2厘米。飛行路線設(shè)置為四次往返,飛行面積10m×20m(長×寬),無人機(jī)平均飛行速度約3 km/h。測量場景如圖5b所示。

測量結(jié)果如圖6a中的四個典型光譜所示。在兩個浮式容器上的測量中觀察到500 nm處的油熒光和580 nm處的染料特征峰。無人機(jī)掃描還覆蓋了河邊的灌木叢,記錄到685nm和745nm處的強(qiáng)葉綠素峰,這是陸地植被的特征。自然珠江深水LIF光譜在圖6b中擴(kuò)大,水拉曼峰為480nm。水體中的DOM熒光和藻類葉綠素信號突出出現(xiàn),如圖4b所示,與水拉曼峰上歸一化類似。

圖7顯示了無人機(jī)在珠江充油集裝箱上空飛行的慢速線性掃描結(jié)果。持續(xù)時間為50s,每次記錄的曝光時間為0.5s。我們注意到,與周圍的水葉綠素信號相比,油熒光信號非常顯著(當(dāng)油信號消失時出現(xiàn))。

在進(jìn)一步的測量中,我們監(jiān)測了染料的局部釋放擴(kuò)散到珠江的地表水。一桶羅達(dá)明610染料濃度為0.03 g/L的4.5L水從橋上倒入珠江,同時無人機(jī)在下游盤旋,熒光傳感器不斷記錄。光譜儀的曝光時間設(shè)為0.5 s。無人機(jī)在距離染料注入點(diǎn)10 m和5 m的高度飛行,如圖8a所示。圖8b顯示了來自測量序列的光譜記錄示例。

圖9顯示了一個完整的基于無人機(jī)的珠江水的時間記錄,同時一桶含染料的水(0.03 g/l)以類似的方式倒入江中。時間持續(xù)約80s,光譜儀的曝光時間為0.5s,將圖9中的染料信號與圖6a中的染料信號進(jìn)行比較,與典型的詢問層厚度進(jìn)行標(biāo)度,并對合理穩(wěn)定的河藻熒光進(jìn)行歸一化處理,得到10μg/L左右的靈敏度,如果選擇一個能更好地重疊染料吸收譜的激發(fā)波長,可以使其提高一個數(shù)量級。

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image007_kao_bei_.png

圖4 a 珠江大橋熒光傳感器系統(tǒng)測量示意圖;b 照片顯示激振412nm光束的彈性后向散射和河流表面的白油熒光;c 珠江深水和浮動容器內(nèi)機(jī)油的LIF光譜

 

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image009_kao_bei_.png

圖5 a 基于無人機(jī)的熒光傳感器在珠江上的掃描地圖;b 無人機(jī)在河上飛行時的現(xiàn)場測量照片,激光束照射水面產(chǎn)生熒光的現(xiàn)場測量照片。

 

 

我們描述了一種體積小、重量輕的熒光傳感器,它提供了高質(zhì)量的淺水水層熒光光譜,具有來自石油、溶解有機(jī)物(DOM)、藻類等的光譜特征,并允許使用水拉曼信號進(jìn)行內(nèi)部校準(zhǔn)[27,28]。整個系統(tǒng)的重量只有1.5kg,使用高功率連續(xù)波半導(dǎo)體激光器和小型數(shù)字光譜儀就可以實(shí)現(xiàn)。

該系統(tǒng)與一艘小型無人機(jī)航母集成。為了獲得無人機(jī)飛越水面上方幾米處的測距光譜,如我們近的論文[26]中對植被監(jiān)測所述,基于Scheimpflug原理的CW激光雷達(dá)系統(tǒng)可用于水生應(yīng)用,在水生應(yīng)用中存在許多挑戰(zhàn),例如水生動物[29]。然而,對于水上石油的研究和染料彌散的水文研究[30],本文所描述的小型系統(tǒng)提供了傳統(tǒng)脈沖激光熒光傳感器和連續(xù)激光Scheimpflug系統(tǒng)的良好替代,并且在性能和簡單方面具有一定的優(yōu)勢。

如果連續(xù)波半導(dǎo)體激光器工作在400nm以下,就可以實(shí)現(xiàn)眼睛安全系統(tǒng)。當(dāng)前版本的熒光傳感器系統(tǒng)只能在夜間使用,這與帶范圍選通、允許在白天使用、同時在低環(huán)境光照條件下仍能更好地工作的脈沖激光雷達(dá)系統(tǒng)相比,是一個明顯的缺點(diǎn)。利用足夠高的連續(xù)波功率,并結(jié)合合適的調(diào)制方案進(jìn)行背景減除,日光操作應(yīng)該是可行的,大大擴(kuò)展了現(xiàn)有的能力。顯然,有限的射程和飛行時間限制了大面積的監(jiān)視。然而我們的研究表明,機(jī)載熒光成像的成本可以顯著降低,使得基于無人機(jī)的遠(yuǎn)程LIF技術(shù)成為一種可行的診斷選擇,特別是在有限區(qū)域的研究中。

 

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image011_0.png

圖6 a 無人機(jī)熒光傳感器系統(tǒng)在珠江上空捕獲的光譜圖; b 珠江水的擴(kuò)展LIF光譜。我們注意到,利用圖5a所示路徑記錄的所有這類光譜,可以構(gòu)建一個200m2區(qū)域的非常粗略的“地圖”

 

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image013_1.png

圖7 基于無人機(jī)的充油容器線性掃描2D地圖

 

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image015_kao_bei_.png

圖8 a 從橋上倒出一桶摻有少量羅達(dá)明610染料(0.03 g/l)的水時,對珠江水進(jìn)行定點(diǎn)掃描的照片,右下角為欄桿; b 無人機(jī)記錄的光譜,觀察事件,當(dāng)染料被自然稀釋時,藻類信號保持不變

 

說明: http://www.oceanoptics.cn/sites/default/files/image017_kao_bei_.png

圖9 無人機(jī)對珠江水進(jìn)行二維掃描,同時倒入一桶含有少量羅達(dá)明610染料(0.03 g/l)的水。當(dāng)河水從無人機(jī)下面流過時,無人機(jī)正在盤旋。

 

本文摘自:

Zheng Duan, Ying Li, Jinlei Wang,等. Aquatic environment monitoring using a drone-based fluorosensor[J]. Applied Physics B, 2019, 125(6).

 

參考文章:

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2. R. Goodman, Overview and future trendsin oil spill remote sensing. Spill Sci. Technol. Bull. 1, 11 (1994)

3. M. Fingas, C.E. Brown, Chap. 6. Oilspill remote sensing: a review, in Spill science and technology, ed. by M.Fingas (Gulf Professional Publishing, Boston, 1990)

4. A. Pisano, F. Bignami, R. Santoleri, Oil spill detection inglintcontaminated near-infrared MODIS imagery. Remote Sens. 7,1112 (2015)

5. X. Wang, Z. Duan, M. Brydegaard, S.Svanberg, G.Y. Zhao, Drone-based area scanning of vegetation fluorescenceheight profiles using a miniaturized hyperspectral lidar system. Appl. Phys. B124, 207 (2018). (APHB-D-18-00319)

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