基于卫星遥感的天然放射性环境快速普查与靶区圈定方法与流程

本技术涉及地球物理探测，尤其是涉及一种基于卫星遥感的天然放射性环境快速普查与靶区圈定方法。

背景技术：

1、天然放射性来源于岩石与土壤中的铀、钍、钾等核素，其含量受基岩岩性与构造发育控制，在花岗岩及碱性岩发育区高于周边。人群长期居于天然放射性水平较高的区域，会经由室内氡的吸入与建筑材料的外照射受到附加照射，国土辐射环境本底调查、居住区氡风险筛查与建筑石料源区排查因而都需先掌握该水平的空间分布。

2、这类调查的对象为县域乃至更大范围的连续国土面积，而能给出可溯源量值的地面手段受人力与周期限制，一次作业只能覆盖很小一部分，实际作业因而先以低成本手段对全域快速普查、圈出重点区域，再把有限的详查力量投向其中。该方式能否成立，取决于快速普查能否给出覆盖全域、可用于分级排序的水平分布，并指明哪些结论须由地面核实。

3、现有的快速普查手段分属两类。地面逐点巡测、车载走航与航空伽马能谱测量由探测器接收地表伽马光子、按能窗反演核素含量，量值可溯源，但探测器须搬运至被测位置附近方能读数，覆盖率因而被搬运成本绑定，地面巡测的单点视野仅十米量级，车载走航的轨迹被路网锁死，航空测量的测线间距远大于沿测线采样间隔，成果面均依赖测点间的空间内插，而放射性水平在岩性接触带呈阶跃变化，渐变内插必然抹平该带。遥感蚀变异常提取不搬运探测器，覆盖成本低若干数量级，但输出为无量纲相对强度，地形阴影与地表湿度的响应与真实蚀变同量级，植被覆盖度升高后地表信号被冠层压住，且蚀变与核素富集之间是统计相关而非因果等价，产出只能作为线索。两类分处覆盖率与定量性此消彼长的两端，要可溯源的量值就须把探测器送至现场并接受由此压低的覆盖率，要全域覆盖就须放弃量纲与可溯源性，因而给不出既覆盖全域、又可据以分级排序、还能标明何处结论可信的水平分布，地面详查力量无从确定投向。

技术实现思路

1、为了在不逐点搬运探测器的条件下给出覆盖全域、可据以分级排序、并能标明何处结论可信的天然放射性水平分布，本技术提供一种基于卫星遥感的天然放射性环境快速普查与靶区圈定方法。

2、本技术提供的一种基于卫星遥感的天然放射性环境快速普查与靶区圈定方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于卫星遥感的天然放射性环境快速普查与靶区圈定方法，依次包括以下步骤：

4、s1.获取覆盖目标区域的多源卫星遥感数据，以及承载所述目标区域内部分区域天然放射性水平实测值的历史实测标签数据；

5、s2.从所述多源卫星遥感数据中提取放射性关联特征集，所述放射性关联特征集包括多个表征天然放射性核素富集地质背景的代理特征；

6、s3.将所述目标区域划分为多个地质单元，以所述历史实测标签数据在各所述地质单元内分别训练由所述放射性关联特征集到天然放射性水平的分区映射模型；

7、s4.利用各所述分区映射模型对所述目标区域执行全域反演，生成放射性水平预测面与预测不确定度面；

8、s5.将所述放射性水平预测面的取值超过预设风险阈值的区域确定为高值区，把所述高值区中所述预测不确定度面的取值低于预设可信阈值的部分圈定为确定靶区，把所述高值区中的剩余部分圈定为待核查区；

9、s6.将按所述待核查区执行地面详查得到的详查实测数据作为新增标签并入所述历史实测标签数据，对所述待核查区所属的所述地质单元的所述分区映射模型执行增量更新，基于经所述增量更新后的所述分区映射模型重新执行所述s4与所述s5，输出所述确定靶区。

10、通过采用上述技术方案，伽马射线不能穿透整层大气，卫星无法直读地表放射性量值，因而以蚀变、构造与地形等可观测量构成放射性关联特征集，由部分区域的历史实测值把代理特征与真实水平挂钩，量值源自地面实测而覆盖扩至全部像元；分区训练使受岩性控制的非平稳关系在各单元内成立；预测不确定度面与放射性水平预测面并列参与分割，模型不可信之处单列为待核查区；详查实测值回流为新增标签驱动增量更新，每轮详查缩小一次不可信范围，普查与详查形成闭环。

11、可选的，所述s5中，还将所述预测不确定度面分解为认知不确定度分量与偶然不确定度分量，所述认知不确定度分量表征由标签稀缺形成的可经补充观测收敛的不确定度，所述偶然不确定度分量表征由标签噪声传播形成的不可经补充观测收敛的不确定度；对所述待核查区中所述认知不确定度分量大于所述偶然不确定度分量的部分输出补充观测建议，所述补充观测建议包括建议观测位置、建议观测类型与观测优先级；对所述待核查区中所述偶然不确定度分量大于所述认知不确定度分量的部分输出数据质量受限标注。

12、通过采用上述技术方案，不确定度按可否经补充观测收敛拆为两分量，认知不确定度分量主导处给出补充观测建议，偶然不确定度分量主导处标注数据质量受限，值得投入详查者与投入也难收敛者被区分。

13、可选的，所述s6中，所述详查实测数据为按所述补充观测建议对所述待核查区中所述认知不确定度分量大于所述偶然不确定度分量的部分执行地面详查得到的数据；每一轮重新执行所述s4与所述s5之后，评估是否满足预设收敛条件：本轮所述待核查区中不存在所述认知不确定度分量大于所述偶然不确定度分量的部分时，判定为满足所述预设收敛条件；本轮所述待核查区中存在所述认知不确定度分量大于所述偶然不确定度分量的部分时，将本轮所述待核查区的面积相对上一轮所述待核查区的面积的下降幅度与本轮所述认知不确定度分量的总量相对上一轮所述认知不确定度分量的总量的下降幅度均低于预设收敛限判定为满足所述预设收敛条件，且首轮判定为未满足所述预设收敛条件；满足所述预设收敛条件时终止下一轮所述增量更新，并输出不可判定区清单，所述不可判定区清单包括此时剩余的所述待核查区，以及所述待核查区中所述偶然不确定度分量在所述预测不确定度面取值中的占比。

14、通过采用上述技术方案，闭环获得终止条件，认知不确定度分量主导的部分消失或两项下降幅度同时低于预设收敛限时停止迭代，剩余未定部分以不可判定区清单显式移交，避免无休止的详查投入。

15、可选的，所述历史实测标签数据包括历史航空伽马能谱数据，所述s3包括子步骤s31-s34：

16、s31.对所述历史实测标签数据执行标签时效性核查，所述标签时效性核查基于多时相的所述多源卫星遥感数据对各标签点位执行地表扰动检测，并对检出地表扰动的标签降权或剔除，得到核查后标签；

17、s32.按所述历史航空伽马能谱数据各测点的探测视野斑响应函数将所述放射性关联特征集加权聚合至探测视野斑尺度，得到斑块尺度特征，所述探测视野斑响应函数的作用宽度按各所述测点的飞行高度记录与所在位置的地形起伏逐点确定；

18、s33.在各所述地质单元内按特征分布配额对所述核查后标签执行抽样，校正所述历史航空伽马能谱数据的测线走廊偏置，得到训练样本集；

19、s34.基于所述训练样本集与所述斑块尺度特征在探测视野斑尺度训练所述分区映射模型；

20、所述s4中，以所述多源卫星遥感数据的原始像元分辨率应用各所述分区映射模型。

21、通过采用上述技术方案，历史航空伽马能谱数据经标签时效性核查、探测视野斑聚合与偏置校正转为可用面状弱标签，训练在探测视野斑尺度完成而应用回原始像元分辨率，尺度错位不传入放射性水平预测面。

22、可选的，所述历史实测标签数据还包括地面实测点数据与化探解混标签，所述化探解混标签由水系沉积物元素含量数据经汇水域解混分配得到；所述s34中，还按各标签的噪声方差对所述训练样本集执行加权训练，所述历史航空伽马能谱数据对应的噪声方差由伽马计数的泊松统计特性、飞行高度衰减因子与所述探测视野斑响应函数的作用宽度推算得到，所述地面实测点数据对应的噪声方差由测量仪器的精度指标确定，所述化探解混标签对应的噪声方差由所述汇水域解混分配的残差确定，各标签的噪声方差统一至同一含量量纲后参与所述加权训练。

23、通过采用上述技术方案，来源不同、精度不同的三类标签按各自的测量物理推算噪声方差并统一量纲后加权训练，精度低的标签不再与精度高的标签等权拉偏模型。

24、可选的，所述s2中，还对所述放射性关联特征集执行特征级多时相稳健合成，所述特征级多时相稳健合成包括：对各所述代理特征的多时相序列取稳健统计量作为特征取值，将各像元的时序变异系数作为特征质量权重输出，并对所述多时相序列执行周期分量分解以区分周期性物候变化与突变性地表扰动；将所述突变性地表扰动的检测结果提供给所述s31的所述地表扰动检测。

25、通过采用上述技术方案，代理特征在特征层完成多时相稳健合成，时序变异系数转为特征质量权重继续参与建模，周期分量分解把物候起伏与地表突变区分开并回供标签时效性核查。

26、可选的，所述s2包括子步骤s21-s24：

27、s21.按植被覆盖度与预设覆盖度阈值的比较结果，将所述目标区域的像元划分为低覆盖像元与高覆盖像元；

28、s22.对所述低覆盖像元通过光谱主通道提取所述放射性关联特征集，所述光谱主通道基于短波红外波段的蚀变光谱特征；

29、s23.对所述高覆盖像元通过替代通道提取所述放射性关联特征集，所述替代通道基于合成孔径雷达后向散射特征、地形构造特征与邻域岩性推断特征中的至少一种；

30、s24.从所述低覆盖像元中选取所述光谱主通道与所述替代通道均可用、且地形阴影与地表湿度均不超出预设干扰限的像元作为桥接样本，对所述桥接样本通过所述替代通道提取所述放射性关联特征集，以所述桥接样本拟合所述替代通道的输出与所述光谱主通道的输出之间的映射关系，完成桥接标定，使所述替代通道的输出与所述光谱主通道的输出具有一致量纲。

31、通过采用上述技术方案，高植被覆盖像元改由替代通道提取特征，并以两通道均可用且干扰受限的重叠像元完成桥接标定，两通道输出落在同一量纲上，植被区不再被整片掩膜剔除。

32、可选的，所述s24中，还统计所述桥接标定在各所述桥接样本上的拟合残差，并按各所述桥接样本的植被覆盖度对所述拟合残差建立随植被覆盖度单调递增的通道差异不确定度模型；所述s4中，还按各所述像元的植被覆盖度以所述通道差异不确定度模型取值，得到通道差异不确定度分量，并将所述通道差异不确定度分量注入所述预测不确定度面。

33、通过采用上述技术方案，桥接标定自身的拟合残差按植被覆盖度建成单调递增模型并注入预测不确定度面，替代通道推断份额越重的位置其不可信程度在分流环节即被计入。

34、可选的，在所述s5之后，对所述确定靶区包含的各图斑还执行以下源类型判别操作：

35、统计各所述图斑内所述放射性关联特征集的取值落在所述分区映射模型的训练特征分布之外的像元占比，得到外推占比；

36、在多时相的所述多源卫星遥感数据中检测各所述图斑的出现时间与范围演变信息；

37、将所述外推占比超过预设外推限、且检出所述出现时间的所述图斑判别为人为源，归入人为放射性源靶区并输出源项调查建议，所述源项调查建议包括所述出现时间与所述范围演变信息；

38、将所述外推占比不超过所述预设外推限、且未检出所述出现时间的所述图斑判别为地质源，归入地质靶区并输出地面详查建议。

39、通过采用上述技术方案，以图斑的出现时间与模型外推占比两项判据分流源类型，人为堆场类靶区转入源项调查，地质成因靶区转入地面详查，两类后续工序不再混同。

40、可选的，在所述s3和所述s4之间，还包括：在相邻的两个所述地质单元之间的接触带两侧设置过渡带；所述s4中，对位于所述过渡带内的各像元，按各所述像元对相邻的两个所述地质单元的隶属度，加权融合相邻的两个所述地质单元各自的所述分区映射模型的预测结果；所述过渡带的宽度按所述接触带的地质类型差异化设定，断层接触对应的所述过渡带的宽度小于侵入渐变接触对应的所述过渡带的宽度。

41、通过采用上述技术方案，接触带两侧以隶属度加权融合相邻单元的模型输出，分区硬边界产生的伪跳变被抹去，而过渡带宽度随接触类型取值使断层处的真实阶跃得以保留。

42、可选的，所述s5中，以图斑对象为单位执行圈定，对各所述图斑施加最小面积约束，统计各所述图斑的形状主轴与所在位置局部构造走向之间的一致性，对所述一致性低于预设一致限的所述图斑降低靶区优先级；执行形态学运算时，结构元的取向按所述局部构造走向自适应确定。

43、通过采用上述技术方案，圈定结果沿构造走向延展，逐像元阈值分割产生的孤立碎斑被抑制。

44、可选的，所述汇水域解混分配包括：基于数字高程模型提取各水系沉积物采样点的汇水域，按所述汇水域内各像元的面积、岩性与侵蚀强度确定分配权重，以正则化反演将所述水系沉积物元素含量数据分配至所述汇水域内的各像元，得到所述化探解混标签。

45、通过采用上述技术方案，汇水域出口处的混合读数被还原为上游各像元的分担值，既有化探成果转为面状弱标签。

46、可选的，所述s3中，对所述历史实测标签数据的数量低于预设样本量门限的所述地质单元，采用与该地质单元地质属性相邻的另一所述地质单元的所述分区映射模型执行所述全域反演，并提高该地质单元在所述预测不确定度面中的取值。

47、通过采用上述技术方案，缺标签地质单元仍获得预测取值，且该取值同步标注为低可信，经分流进入待核查区。

48、可选的，各所述分区映射模型采用分层结构共享同一组模型参数先验，所述历史实测标签数据的数量较少的所述地质单元按所述模型参数先验的约束训练所述分区映射模型。

49、通过采用上述技术方案，小样本地质单元借共享参数先验完成训练，在保留分区差异的同时降低过拟合。

50、可选的，所述s4中，还对各像元执行特征空间外推检测，将所述放射性关联特征集的取值落在所述分区映射模型的训练特征分布之外的像元归入所述待核查区。

51、通过采用上述技术方案，模型在训练分布之外作出的预测被排除于确定靶区，外推位置的失效转为可见。

52、可选的，所述代理特征包括蚀变光谱特征、构造线性体密度特征、构造线性体交汇度特征、地形因子特征与热惯量特征。

53、通过采用上述技术方案，代理特征分别从矿物蚀变、构造导流通道与地表物质组成指向核素富集背景。

54、可选的，所述s3中，所述地质单元由区域地质图与遥感岩性分类结果融合得到。

55、通过采用上述技术方案，分区边界既承接已有地质填图成果，又由遥感岩性分类补充其精度不足处。

56、可选的，在所述s6之后，对所述确定靶区包含的各图斑按所述放射性水平预测面的取值、图斑面积、人口暴露权重与交通可达性执行综合评分，按所述综合评分排序输出详查优先级清单。

57、通过采用上述技术方案，靶区从并列清单转为带次序的作业清单，详查按风险与投入产出比逐级推进。

58、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

59、1、以卫星代理特征替代无法星载直测的伽马读数，借稀疏历史标签在地质单元内建立映射并全域反演，由放射性水平预测面与预测不确定度面双重约束分流靶区，使全域覆盖与可分级量值兼得。

60、2、详查实测数据回流为新增标签驱动分区映射模型增量更新，配合不确定度分解、收敛判据与不可判定区清单，使普查与详查构成逐轮收敛的闭环，未收敛部分显式移交。

61、3、标签时效性核查、探测视野斑响应函数聚合、噪声方差加权与通道桥接标定，使既有历史资料在不新增实测的条件下可用，植被遮挡与人为源混入带来的偏差被纳入可见的不确定度。