挥发性有机物（VOCs）作为大气污染防治的重点对象，其定义可从监测技术和法规标准两个维度进行界定。 在环境监测领域，VOCs特指通过氢火焰离子检测器（FID）测得的非甲烷总烃，涵盖烷烃（如丙烷）、芳烃（如苯系物）、烯烃（如丙烯）、卤代烃（如二氯甲烷）、酯类（如乙酸乙酯）、醛类（如甲醛）、酮类（如丙酮）等八大类有机化合物。 我国现行《挥发性有机物无组织排放控制标准》（GB 37822-2019）则从环境管理角度，将VOCs明确定义为：参与大气光化学反应的有机化合物，其判定标准需同时满足20℃时蒸气压≥10Pa或标准大气压下沸点≤250℃的物理特性（甲烷及国家豁免物质除外）。该定义既包含光化学反应活性特征，又明确了可量化检测的挥发性参数指标，为VOCs污染防治提供了科学依据。 常见VOCs种类详见下表：...

    图像融合旨在将来自不同源图像的互补信息融合在一起，生成一幅具有更高质量、更多信息量和更清晰的图像。红外图像能反映物体的热辐射信息，可见光图像则提供丰富的纹理和色彩细节。通过融合，可增强图像的可读性和信息量，广泛应用于目标检测、监控等领域。         图像融合旨在将来自不同源图像的互补信息融合在一起，生成一幅具有更高质量、更多信息量和更清晰的图像。红外与可见光图像融合（IVIF）是图像融合领域的研究热点。 据麦姆斯咨询报道，近期，江苏海洋大学电子工程学院的科研团队在《激光与光电子学进展》期刊上发表了以“红外与可见光图像融合：统计分析，深度学习方法和未来展望”为主题的文章。该文章第一作者为吴一非，通讯作者为杨瑞。     本文将依次回顾红外与可见光图像融合传统方法和基于深度学习的方法，并对前沿深度学习方法做重点论述。同时，对图像融合领域的性能评价方法进行系统分类和介绍；最后，对全文进行了总结以及对IVIF方法的展望。   图像融合方法  ...

    环境领域的监测正在不断发展，在这种转变的过程中光学气体成像（OGI）热像仪发挥了的关键作用。光学气体成像（OGI）是一种强大的技术，它利用专门设计的红外相机来直观地检测和监测气体泄漏。通过捕获和分析气体发出的红外辐射，OGI热像仪可以识别肉眼不可见的泄漏。这种非侵入性方法是利用各种气体的特殊光学特性使排放气体可见。与传统的泄漏检测方法相比，光学气体成像技术具有显著优势，使其成为相关行业的广泛使用工具。OGI热像仪有两种类型，制冷型和非制冷型，两者之间的区别在于，制冷型OGI热像仪非常灵敏，可以检测甲烷和超过400种VOC，从非常小的泄漏到大的泄漏。非制冷型OGI热像仪的灵敏度较低，通常可以检测到大部分甲烷，只能检测到中到大型泄漏。    设计OGI热像仪涉及多领域的技术和多功能场景的使用，以确保气体检测的最佳性能。这份全面的指南是工程师和开发人员的路线图，概述了创建满足环境监测多样化需求的尖端OGI热像仪的关键设计注意事项和最佳实践。 OGI热像仪设计指南    光...

    多光谱成像和高光谱成像是两种不同类型的遥感或成像方式或方法，两者都能提供不同层次的光谱信息和应用，但两者有存在一些明显差别。多光谱成像捕获有限数量的离散光谱波段或通道中的数据，通常为可见光波长和少数近红外波长，其主要特征为：     有限的光谱信息：多光谱图像捕获有限数量的离散光谱波段或通道中的数据，通常为可见光和一些近红外波长，如，红色、绿色、蓝色 （RGB） 和近红外 （NIR） 波段。     较低的光谱分辨率： 多光谱数据中的每个波段都覆盖了一系列波长，导致光谱分辨率较低，意味着区分细微光谱差异的能力是有限的。     应用广泛： 多光谱数据广泛应用于农业、林业、土地利用分类和基本遥感任务等各种应用。它适用于需要一般土地覆被分类的任务。        高光谱成像可以在宽波长范围内捕获数百甚至数千个窄而连续的光谱带的数据，其主要特征有：     高光谱信息 ：高光谱图像以更精细的分辨率提供详细的光谱信息。它们可以高精度地捕获材料...