红外高光谱资料云检测方法研究

从红外高光谱资料的特点和应用现状出发,通过用晴空时观测光谱和背景光谱偏差矢量最小原理研究了特定云状下不同云量、云高和云水含量对观测光谱的影响,提出了一种新的红外高光谱资料云检测方法。从云污染视场中检测出不受云影响的通道,并用通过辐射传输模式(Radiative Transfer for(A)TOVS,RTTOV)模拟的大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)资料和实测数据进行了方法可行性和有效性验证。结果表明,该方法能有效地提高云污染区域红外高光谱资料的利用率,可为有云覆盖情况下的大气参数反演提供有效途径。     

热红外高光谱成像仪光谱匹配盲元检测算法

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响,红外焦平面阵列不可避免地存在盲元,严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像,空间维只剩一维,与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标,有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发,以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据,在数据规则化处理的基础上,自动提取有效像元目标的伪光谱曲线,采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验,结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息,检测精度较高,盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。     

红外高光谱成像系统光学设计及检测

为了建立一套星载红外精细分光光谱成像系统的地面实验装置,设计了一套红外高光谱推扫式成像光学系统.该系统由望远物镜和分光计两部分组成,选用锗和硒化锌两种红外材料,采用平面闪耀光栅分光,光机系统后接制冷型红外面阵探测器.其光谱覆盖7.7～9.3μm(根据红外焦平面阵列FPA的光谱响应范围而定),视场角达12°,光谱分辨率为54 nm,空阃分辨为0.75 mrad,光机模块尺寸为100min×300mm×100mm.整机的测试结果表明:光学系统成像质量完好,光谱分辨率SRF达到了预先设计的要求值,噪声等效温差NEDT接近300mK.该系统的设计及整机测试为红外高光谱成像系统的进一步实用化提供了技术基础.     

红外高光谱成像的光谱聚焦

文中将光学系统中能量聚焦的概念引申至光谱维,提出在红外高光谱成像系统中通过信号处理获取感兴趣目标与其环境的光谱特征差异,结合调控目标函数得到光谱聚焦调控参数,进而控制成像系统中的可调谐部件自适应调谐到最有利于探测和识别的若干个光谱通道,实现光谱聚焦。文中提出了一种可实现光谱聚焦的系统构型,重点探讨了光谱聚焦的机制和实现途径,给出了关键分系统的技术方案。利用光谱聚焦可以实现光谱自适应探测,提高光谱成像信息利用效率,降低信息处理的资源需求,有助于提高系统的实时性和小型化,对于弹载、无人机载等高实时性、无人参与的应用具有十分重要意义。     

可编程高光谱红外焦平面列阵

红外探测器可产生用于温度测量和热探测的热图像。它们可以用于军事、工业和医学等不同领域。从结构上看,红外探测器又可分为单元、小列阵、长线列阵或者二维列阵。 本发明提供的是一种量子阱红外焦平面列阵,它是     

局部非负稀疏编码的高光谱目标检测方法研究

基于稀疏编码的高光谱图像处理算法能够挖掘高光谱高维数据空间中潜在的数据相关性,能自然地贴近光谱信号的本质特征。本文提出基于非负稀疏编码的高光谱目标检测算法。与经典稀疏编码模型相比,非负稀疏编码对编码系数进行非负约束,一方面使得线性编码具有明确的物理解释,另一方面增强了系数的可分性与稳健性。算法首先通过双窗口设计构造局部动态字典,然后利用目标和背景在动态字典上编码的稀疏性差异进行阈值分割最后通过统计判决实现目标检测。仿真数据以及真实数据实验结果证明了算法的有效性。      

高光谱红外探测器组件的研究进展

描述了国外高光谱红外焦平面探测器组件的发展状况和工程应用情况,并介绍了国内高光谱红外焦平面探测器组件的研究进展。通过分析高光谱红外焦平面探测器的性能特点,提出了高光谱红外焦平面探测器的研究重点。     

长波红外高光谱非均匀性校正及光谱特征提取

长波红外高光谱系统既可分析目标成分又能感应其温度信息,广泛应用于遥感领域.该系统响应波段为7.7-9.5 μm,共32个波段,光谱分辨率达53 nm,可用于地质勘探,环境监测等领域.由于长波红外器件工艺问题,探测器在成像之前必须进行非均匀性校正.通过对比基于焦平面和基于光谱的校正方法,说明后者能够很好地保持目标的原始光...     

基于卫星红外窗区数据的云顶高度反演方法

云顶高度是云最基本且十分重要的参数,同时也是研究空域容量、航线高度配备和天气预测预警等的重要参数。简单描述了基于卫星资料反演云顶高度的主要方法的原理和优缺点,然后介绍了单红外窗区法、太阳光反射率-红外窗区法、H2O-红外窗区法和红外分裂窗查算表算法的原理和优缺点,并对相关卫星的业务算法进行了简要评述。接着对单红外窗区法反演对流云云顶高度进行了检验。结果表明,单红外窗区法反演不透明厚云的精度和相关性都很高。最后分析了影响各方法精度的原因,并对后续云顶高度反演方法进行了展望。     

FY-3B红外分光计亮温资料的云检测算法研究

结合风云三号B星(FY-3B)载红外分光计(InfraRed Atmospheric Sounder,IRAS)资料的通道特性,分析了云在不同波段的光谱特性。与通道亮温偏差阈值法不同,利用通道多光谱信息以及基于平滑梯度和通道信噪比的方法对FY-3B/IRAS资料进行云检测方法研究,更有效地识别出了有云视场点。对2013年1月9日00时至1月14日00时共5天的IRAS资料数据进行了偏差订正,然后采用以上方法进行了IRAS资料云检测。结果表明,经过云检测后的通道亮温偏差服从高斯分布,满足后期变分同化IRAS通道亮温的要求。     

地基红外高光谱遥感大气温湿廓线反演研究综述

作为气象学和气候学研究的重要参量,温湿廓线在辐射传输过程、层结稳定度、对流有效位能、降水过程以及云的形成和演变过程中具有重要作用。目前,对大气温湿廓线的遥感探测主要有激光雷达、微波辐射计以及红外高光谱分辨率探测器等探测技术。总结了地基红外高光谱遥感大气温湿廓线在仪器、反演算法等方面的研究进展,重点介绍了统计反演算法和物理反演算法的基本原理,具体分析了不同算法在反演精度、稳定性和计算时间等方面的技术特点。最后,对目前地基红外高光谱遥感大气温湿廓线反演中存在的问题及未来的发展趋势进行了探讨。     

基于最小剩余法的FY-3B/IRAS资料云检测研究

由于红外探测器的观测易受云的影响及快速辐射传输模式对云亮温的模拟不精确,在同化风云三号B星(Feng Yun-3B)红外分光计(Infrared Atmospheric Sounder, IRAS)的亮温资料时,首先需要进行云检测,以获得晴空视场点或晴空通道信息。基于最小剩余法(Minimum Residual Method, MRM)对IRAS资料进行了云检测研究,该方法不仅能判识视场点是否有云,还能得到视场点的云参数(有效云量)。同时,采用FY-2E卫星云图对云检测效果进行了验证。结果表明,将该方法用于IRAS资料云检测是可行的。     

被动傅里叶变换红外光谱仪遥感污染云团

在定量遥感污染云团光谱的模型下，对被动傅里叶交换红外光谱仪（FTIS）遥测目标气体和背景光谱做定量分析，讨论了试验场地大气条件、目标气体柱数密度和目标气体等效辐射温度对定量分析结果的影响。     

全天空红外云探测在航空气象中的应用

利用合肥新桥机场温湿度、云高、能见度以及全天空云图仪数据资料, 分析了 2019 年 7 月至 2020 年 4 月机 场上空各类云的红外特征以及云、雾演变规律。结果表明: (1) 在云判别上, 云底高度越高, 红外云图上表现亮度越暗, 反之亦然。且不同类型的云具有各自独有的红外特征。 (2) 不同高度的波状云最大云块平均最短直径表现为层积云云 块是高积云的 2∼4 倍, 高积云是卷积云的 2∼4 倍。碎层云主要呈现出团状, 具有蓬松棉花状结构; 而碎雨云相对破碎, 一般为烟带状或散片状。 (3) 云与雾有明确的转化过程。辐射雾一般发生在云层刚散开期间, 天空至少一半为晴空的 时段, 且雾逐步抬升为云, 并持续消散。当天空形成不均匀缺口, 表明雾开始消散, 其可作为能见度迅速回升的一个重 要指标。非对流降水云层演变呈现出云高由高到低, 云层由分散纹理状变为均匀层状, 降水前期均会出现“均匀层状”, 地面相对湿度呈现出陡增现象。     

基于GMS-5卫星资料的云检测方法研究

由于云对地球气候变化起着重要作用,对云进行监测是研究全球气候 变化的重要环节。目前,各国的气象专家和爱好者们都十分关注对云的监测研究,因此云检 测已经成为了当前的热点话题。利用日本的GMS-5气象卫星资料进行了云检测研究。采 用红外亮温法对云进行粗检测,然后利用相似离度法、空间一致性检测以及可见光反射率进行晴 空检测。最终结果表明,通过结合使用这三种方法进行云检测,能够很好地判断是晴空辐 射还是含云辐射。     

基于二维正态云模型算法的红外图像弱小目标检测

针对红外图像弱小目标检测的特点,采用二维正态云模型算法。首先利用一维云的特性建立二维云模型,由两个相互独立的一维云模型函数组成,目标像素的分布点为一个云滴,整个像素分布区域形成的云团反映了图像中目标的特性;接着依据目标判别条件函数来通过函数发生器产生正态云模型;最后在红外图像弱小目标检测误差函数下构造各云层的目标函数。实验仿真显示本文算法对红外图像弱小目标检测效果最好,能检测率高,虚警率低,耗时少。     

云杂波背景下红外弱小目标的改进检测算法

根据目标和背景的时域特性,建立了不同像素类型的时域模型。提出了一种基于时域廓线的云杂波背景下红外弱小目标的一种改进算法。首先,采用基于时域方差滤波预处理方法,滤除平稳背景;然后采用基于时域廓线的目标检测方法,根据时域剖面线上的拐点值变化,转化为大小相当的正负脉冲来检测目标。理论分析和实验结果表明,文中算法对于不同云杂波背景具有广泛的适应性。