多光谱测温法的实验研究——发射率模型的自动判别

在多光谱辐射温度计的数据处理中需要假设发射率与波长的数学模型,本文提出一种自动判别发射率与波长数学模型的新方法,并通过实验证明了此方法的确是一种解决目标真温及光谱发射率等测量问题行之有效的方法。     

风云三号红外高光谱探测仪的光谱定标

风云三号D星(FY-3D)于2017年11月15日成功发射,是我国第二代极轨气象卫星,其上搭载了红外高光谱大气探测仪(HIRAS),实现了地气系统的高光谱分辨率红外高精度观测,由于光谱频率的精确性会直接影响辐射精度,红外干涉仪器必须进行逐通道的光谱定标。首先对干涉图数据进行傅里叶变换获得粗定标结果,再基于仪器参数计算仪器线型函数,进行光谱精校正,开发了风云三号D星HIRAS的光谱定标技术,并用发射前和在轨数据进行了精度验证。光谱定标方法能有效订正由于仪器离轴探元设计引起的光谱位置偏差,基于地面单色激光测量数据验证,长波4个探元20×10~(-6)左右的偏差可订正到0.5×10~(-6)(1和2探元)和7×10~(-6)(3和4探元)以内;中波1四个探元50×10~(-6)左右的偏差可分别订正到6×10~(-6)(1和3探元)、8×10~(-6)(2探元)和13×10~(-6)(4探元)以内;基于在轨数据验证三个波段光谱订正后光谱精度偏差和标准差均可达到5×10~(-6)以内。三个波段光谱定标结果均满足卫星使用技术指标10×10~(-6)的要求,有效保证了辐射精度评估和后端遥感产品开发应用的要求。     

高光谱短波红外地物光谱仪的光机设计

基于平场凹面光栅分光和线列阵探测器探测的最新设计方案,进行了短波红外波段地物光谱仪的光机设计。仪器采用光纤导光,两个独立单元分别探测,最大限度地简化了光学及结构设计。更换前置光学系统改变探测视场, 视场内的辐射经过前置光学系统均匀地照亮入射光纤,保证了两探测单元的视场相同。根据入射光通量、光谱分辨率和狭缝的关系确定入射狭缝的大小,仪器光谱覆盖900~2 400 nm,光谱分辨率优于12 nm,适合野外短波红外波段的探测。     

基于三维整数小波变换的高光谱图像编码方法

高光谱图像是一种数据量很大的三维图像,在存储和传输之前必须对其进行有效的压缩。本文提出了一种基于三维整数小波变换的高光谱图像压缩编码方法,首先利用三维整数小波包变换去除高光谱图像的空间和谱间冗余,然后对变换后的每个子带的小波系数构造子带重要性树,通过子带重要性树的分裂对小波系数进行三维嵌入零块编码,最后为了进一步提高编码性能,把编码输出的二进制符号送入算术编码器并结合高效的上下文模型进行熵编码。对4组场景的AVIRIS高光谱图像进行测试,结果表明该方法的编码性能略优于3DSPIHT和3DSPECK算法,同时该方法还支持高光谱图像从有损到无损的渐进传输。     

红外高光谱干涉仪辐射定标误差敏感性因子的仿真分析

鉴于对高精度高时空分辨率大气探测资料日益增长的科研和业务需求,我国正大力发展星载红外高光谱探测系统。星载红外高光谱干涉仪光机结构复杂,仪器状态会显著影响其定标精度。本文通过理论分析和仿真实验,分别讨论了内黑体发射率、低温黑体发射率、内黑体与环境温度差、非线性系数以及直流电压演算等误差敏感性因子影响辐射定标精度的特征。分析表明定标辐射偏差的绝对值与内黑体/低温黑体发射率呈线性关系,且与内黑体与环境温度差、非线性系数、直流电压呈正相关;提高内黑体发射率和低温黑体发射率到0.985以上、控制内黑体与环境温度差在0.6 K左右、控制干涉仪的非线性效应系数低于0.04,这些方案均是实现0.1 K辐射定标精度的必要条件;辐射定标参数对定标辐射的影响特征结合地面真空实验的定标参数估计,可以迭代得到已测得和未知的定标参数的最优估计,从而提高定标精度。本文的研究结果对于红外高光谱干涉仪的参数设计以及辐射定标误差来源的识别和订正有着十分重要的意义。     

基于红外光谱的汽车废气排放诊断技术

提出了红外光谱诊断技术用于诊断汽车废气排放物的温度和组分浓度.进而以分子光谱辐射吸收指数宽带模型为基础,分析研究了火焰温度和组分浓度的红外光谱诊断原理和计算方法,并且进行了试验研究.结果表明该诊断技术不仅可以同步诊断火焰温度和组分浓度,而且实时性和诊断精度也较好.     

基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类

针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验,分别对每个邻域组内像元进行空间加权的稀疏表示。然后,采用概率支持向量机(SVM)分类,同时提供像元的分类标签及其置信度。最后,以此置信度为权重,对多尺度分类图进行加权融合,生成最终的分类图。实验显示,本文算法能够增强光谱特征表示的稀疏性和鲁棒性,提高总体分类精度;在小样本训练下,单类的分类精度可提升30%左右,表明该算法在高光谱应用中具有较强的实用性。     

FY-3A中分辨率光谱成像仪热红外通道的多探元辐射定标

FY-3A中分辨率光谱成像仪(MERSI)红外通道采取40探元跨轨并行扫描方式,针对其辐射定标要比传统单元探测器的辐射定标复杂的问题,研究了MERSI红外通道的多探元辐射定标方法。首先,基于星上黑体观测进行逐探元的辐射定标处理,消除探元辐射响应差异条纹;然后,利用各探元与基准探元光谱响应对不同温度黑体光谱辐亮度建立比值关系,基于其随着辐亮度呈非线性变化的关系,对逐探元定标后图像进行探元光谱差异的辐亮度归一化补偿,从辐射机理上最大限度地消除图像条纹,实现了多探元观测目标辐射信号的光谱响应差异归一化。为了验证MERSI红外通道辐射定标精度,文中还利用同时过星下点观测(SNO)交叉定标方法,将MERSI定标结果与美国Terra中分辨率成像光谱仪(MODIS)定标结果进行比对,结果显示,相对于后者,MERSI的红外通道亮温高1K左右,认为这可能与两者的通道带宽不同有关。     

野葛与粉葛的二维红外相关光谱鉴别

采用傅立叶变换红外(FTIR)光谱法并结合二维红外相关光谱(Two-dimensional Infrared Correlation Spectroscopy)分析技术,对野葛与粉葛进行无损快速鉴别研究。野葛和粉葛均为葛藤属植物,其外形极其相似,加工成粉末后更易混淆,但两种葛根的疗效并不完全相同,因此通过红外光谱法可对其进行无损快速鉴别研究。两种药材在一维红外光谱上略有差别,因此需要借助二阶导数光谱和二维红外光谱对其进行进一步的研究。结果表明,通过野葛与粉葛的红外光谱并结合二维相关光谱完全可以将其区别开来。该方法快速、准确,对中药的鉴别提供了一种新的方法和手段。     

多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类

对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法。首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示每项特征,在分类器内实现特征自动融合,根据子核与理想核、子核之间距离求取核组合的权重,使用训练集所构成的字典在特征空间内对待测样本进行线性表示,根据每类地物的重构误差确定待测像元所属地物类别。实验结果表明:对于Indian Pines影像和Pavia University影像总体分类精度分别达到99.51%和97.96%,较传统方法明显提高,并且对于小样本地物识别精度也都能达到90%以上。本文算法对于高光谱影像地物具有更强的识别能力,并且具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于空间-光谱字典的不完备高光谱图像重构

提出了一种新的空间-光谱字典学习方法,用于不完备高光谱图像的重构.根据高光谱图像具有丰富的空间和谱间相关性的特点,将高光谱图像分割成三维重叠的小立方体块,从中学习出能够对这些块进行稀疏表示的空间-光谱字典.首先固定字典,用非负正交匹配追踪法计算稀疏系数;然后固定系数,用梯度下降法更新字典,上述两步交替进行直到算法收敛.依据这种分块模型学习出的字典更符合高光谱图像的特点.在谱向上字典原子为物质的光谱反射曲线,在空间向上字典为普通二维空间块字典.最后将字典应用于不完备高光谱图像的重构,实验结果表明,该方法以较低的采样率获得了良好的重构效果.     

有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类

为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络 的高光谱影像分类方法。 首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大 模型的感受野,并提取多尺度特征。 然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失 问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。 最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层 和 Softmax 层完成分类。 另外,本文在全连接层后加入 dropout 正则化防止出现过拟合。 在 Indian Pines 和 WHU-Hi-Longkou 数 据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA 分别为 98. 75% 和 98. 82% 。 实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样 本情况下,分类效果最优。     

基于数学形态学和小波阈值的红外温度图像去噪方法

针对普通小波阈值去噪方法不能较好地保留红外图像边缘信息的问题,提出一种数学形态学边缘检测和小波阈值去噪相结合的方法,即红外图像先经过小波变换,在高频子带中做数学形态学边缘检测,确定边缘信息的位置,再进行阈值去噪处理。结果表明,与普通小波阈值去噪方法相比,该方法较好地保留了红外图像的边缘信息,去噪效果明显,且改善了均方误差和峰值信噪比,对摩擦副表面红外温度图像进行去噪,可获得较为准确的温度场。     

用于红外光谱测定的药用塑料瓶热压成膜制片方法

设计了一种小型平台加热温度显示控制装置,用于对药用塑料瓶进行热压成膜制片。该装置操作方便,制成的药用塑料瓶溴化钾片,得到的红外光谱图质量良好。     

基于小波的振动热像检测缺陷特征增强

振动红外热像检测中直接获取的原始热像往往信噪比比较低,对比度较差。为了抑制各种噪声的不良影响,提高振动红外热像的缺陷检测能力,运用小波分析法对V形铝合金结构裂纹振动红外热像检测的热像序列进行处理并重建。结果表明:通过小波分析图像增强得到的重建图像可有效地进行缺陷识别,提高了原始热像的缺陷信噪比,增强了对比度,从而提高了振动红外热像的缺陷检测能力。     

多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索

提出了一种基于多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索方法。选用symlets小波,对分别存在高斯白噪声、椒盐噪声及泊松噪声的散斑位移图像进行多级小波分解,采用不同的降噪策略处理后再进行相关搜索。计算结果表明,多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索方法与传统空域相关搜索方法相比,其测量精度提高了一个数量级,相对误差可以控制在1%以内;同时,其计算效率提高了1倍。     

机械制造环境下无人机热红外图像空间分辨率降尺度处理

在机械制造业领域,由于无人机的应用环境较为复杂,其获取的热红外图像易受到外界因素的影响,致使难以获取光谱指数与红外温度之间的关系,使得尺度转换精度偏低.为此,提出面向机械制造环境的无人机热红外图像空间分辨率降尺度自动化处理方法.针对复杂机械制造场景,首先通过图像辐射校正、几何校正、几何配准三个步骤对无人机热红外图像进行...     

基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法

针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足,提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配,并分别作多尺度Red-Black小波分解,然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合,最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构和IHS逆变换得到融合结果图像,采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱质量和空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.     

基于3D SPIHT的高光谱图像压缩技术研究

高光谱图像作为一种三维图像,其海量数据给存储和传输带来了极大的困难,必须对其进行有效压缩。本文将三维多级树集合分裂（3D SPIHT）算法应用于高光谱图像的压缩。首先根据高光谱图像的特点进行波段分组以得到处理单元,对各组分别进行三维小波变换,去除谱间和谱内冗余,利用3D SPIHT算法对变换后小波系数进行编码,去除系数之间的冗余。通过采用整数小波和浮点小波分别进行无损和有损压缩仿真,实验结果表明,3D SPIHT算法有损压缩较好,且算法具有嵌入式、可伸缩性等优点,但无损压缩性能要逊于基于预测的方法。