交通排放是城市空气污染的主要来源。为减轻城市空气污染,对在路移动污染源排放进行监测是采取后续相关减排措施的基础和前提。对于交通排放的检测,现有手段主要是制定机动车排放标准,并强制机动车进行定期尾气排放检测,进而根据车辆在检测机构的尾气检测结果判断其是否超标。这种检测过程中机动车以特定工况运行,同时收集其排放的尾气进行定量分析,因此该方法具有检测精度高、检测结果可重复性强、判断标准统一的特点。但是,该方法单次检测时间长,且其检测结果无法完全反映车辆在路行驶时的实际排放;同时,由于检测间隔周期长达一年或数年,因此车辆在两次定期检测之间的排放状况无法获知。为弥补这些不足,道路遥感监测技术应运而生,该技术可应用于交通路网,通过分析尾气吸收光谱以实时检测经过车辆的尾气排放,是筛选高排放源、豁免清洁车辆的有效手段。近年来,道路遥感监测技术在多个国家和地区的应用进一步深化,并在个体车辆监管、群体车辆排放估计、污染源解析等方面体现出其巨大优势。但是,道路遥感监测技术在实际应用中仍存在一些关键问题尚待解决,本文即针对道路遥感监测技术在应用于高排放源捕获方面存在的关键问题进行研究。主要内容包括两个方面:一是道路遥感监测设备在交通路网中的布点问题研究,二是基于道路遥感监测技术的高排放源识别问题研究。围绕上述两个方面,本文的主要工作包括:1、提出一种基于路网拓扑结构的遥感监测设备布点方法:首先建立基于图和超图的路网模型,通过分析在路机动车运行规律,同时考虑交通路网中实际存在的转向限制问题,将遥感监测设备布点问题转换到交通路网线图中求解,提出交通回路超图和ε-交通回路超图的构建方法,设计基于深度优先搜索和贪婪策略的布点算法,确定布点路段以捕获更多的在路机动车。2、提出一种基于车辆行驶轨迹的遥感监测设备布点方法:随着定位导航系统的普及应用,轨迹数据的获取成为可能,因此在基于路网拓扑结构的布点方法基础上,我们提出一种基于车辆轨迹的遥感监测设备布点方法。首先建立基于超图的轨迹-路段关联模型,通过特征矩阵的定义对基于车辆行驶轨迹的遥感监测设备布点问题进行建模,并提出基于可达距离的模拟退火算法实现布点路段的选取;实验证明:所提出算法可在提高车辆覆盖率的同时增加车辆平均检测次数。3、提出一种基于极限学习机的道路高排放源识别方法:首先介绍一种利用道路遥感监测方法进行高排放源识别的工作流程,其中涉及高排放源识别模型的建立;考虑车辆尾气排放数据的不均衡性,采用加权极限学习机作为基础分类模型,并设计主动样本选取算法用于高排放源识别模型的更新;在真实数据集上的实验证明所提出的高排放源识别模型建立方法可有效降低高排放源的错误识别率,从而达到较好的识别性能。4、提出一种基于单分类的道路高排放源识别方法:考虑在路车辆实际排放状况与车辆检测机构检测结果可能存在不符的情况,基于单分类支持向量机进行高排放源的识别,进一步地,考虑高排放源样本的稀缺性,设计基于半监督单分类支持向量机的高排放源识别方法,在真实数据集上的实验结果表明,所提出的半监督高排放源识别方法可提升识别性能。本文将尽可能地尝试从实际应用的角度出发,提出切实可行的方法,以期解决道路遥感监测系统在高排放源捕获方面的关键问题。通过上述内容的研究和方法的设计,本文为道路遥感监测技术应用于实际的排放监测和移动源监管提供了方法和思路。