自然状态下水泥路面温度与其发射率耦合关系研究

地表发射率是地表温度遥感反演中不可缺少的参数之一。常规获取地表发射率的遥感方法中,存在温度和发射率病态反演的问题;而实验室实测方法在恒定的自然条件下测定,对于遥感实用有一定的局限性。为解决上述问题,本研究利用温度和发射率相互耦合的关系,剔除温度效应的影响,提高发射率的精度,进而提高遥感反演地表温度的精度。对于不同地表物质而言,发射率和温度耦合关系又不同,本研究针对典型的城市人造地表类型之一——水泥路面,基于合理的自然状态下水泥路面发射率和温度观测实验,筛选理想大气环境下实测数据;利用最优发射率与温度分离算法取代光谱仪自带算法,提取精度较高发射率数据;分析时序水泥路面温度和发射率数据的耦合关系,建立耦合模型,并进行验证。研究结果表明：水泥路面的发射率二阶导数与温度相关性最高,相关系数为-0.925 1。以发射率二阶导数为自变量的逐步回归模型为最佳关系模型,判定系数R2达到0.886,验证结果的均方根误差RMSE为0.292 1。水泥路面温度与其发射率耦合关系模型的建立为提高遥感反演地表温度的精度提供了一种途径。     

基于相关性的中红外温度与发射率分离算法

温度和发射率是耦合在一起的.在精确获得大气参数的情况下,由传感器的辐射测量反演地表的温度与发射率,仍然是一个病态问题,必须采取一定的策略进行温度与发射率的分离.因此,温度与发射率的分离是红外遥感的核心问题.文章在分析无太阳直射光影响时大气下行辐射和含有大气残留的地表发射率之间关系的基础上,提出了一个针对野外测量中红外高光谱数据的温度与发射率分离算法.该算法利用大气下行辐射和含有大气残留的地表发射率之间的相关性作为判据来优化地表温度,进而获得地表发射率.基于模拟的中红外高光谱数据,对算法的精度进行评价.结果表明,该算法能够获得较高的地表温度和发射率反演精度;具有较广的适用范围,对测量过程中大气下行辐射变化不敏感;同时算法具有一定的抗噪性.     

基于维恩近似修正的热红外温度和发射率反演算法

温度和发射率是热红外遥感中的两个最重要的参数.提出了一种基于维恩近似修正和阿尔法获得法(ADE)的温度和发射率的反演方法.对维恩近似从基本原理上进行修正,利用ADE计算光谱大致形状以确定发射率最大最小的波段,推导出了在修正维恩近似后各个波段发射率的关系,再利用这个关系以及最大最小值差(MMD)模型计算实际的发射率.在MMD模型的选择上,比较了两种模型的精度,选择了精度较高的模型应用到算法中.从算法的计算精度以及与别的方法的比较中可见,算法的精度和稳定性都比较好,温度的反演误差在1K以内,发射率反演误差在0.015以内.     

热红外发射率光谱在盐渍化土壤含盐量估算中的应用研究

利用傅里叶变换红外光谱仪对绿洲盐渍化土壤进行野外测量,采用光谱平滑迭代法对温度和发射率进行分离,得到了盐渍化土壤的热红外发射率数据。通过对盐渍化土壤发射率光谱的特征分析,得出8～13 μm土壤发射率随盐分含量的增加而减小,发射率光谱对盐分因子的响应在8～9.5 μm较敏感。分析了原始发射率光谱、一阶导数、二阶导数和标准化比值与含盐量之间的相关性,表明土壤发射率与含盐量呈负相关关系,发射率一阶导数与含盐量的相关性最高,相关系数最大为0.724 2,对应波段为8.370 745～8.390 880 μm。建立了土壤发射率一阶导数与盐分含量的二次函数回归模型,模型拟合的决定系数为0.741 4,验证结果的均方根误差为0.235 5,说明利用热红外发射率光谱反演土壤盐分含量的方法可行。     

超光谱红外卫星资料同步反演不同地表类型的大气廓线、地表温度和地表发射率

大气温度、水汽、地表温度和地表发射率是大气和地表的本征信息量。利用卫星红外资料精确反演大气温湿廓线有利于准确预报天气和研究气候变化,同时地表温度和地表发射率光谱的反演为研究植物生长与作物产量、地表水分蒸发与循环、能量平衡、地表成分及物理性质、气候变迁与全球环境提供重要参数指标。把大气和地面作为一个整体系统来考虑,建立一种能同步反演大气温度廓线、大气水汽廓线、地表温度和地表发射率的反演方法,利用超光谱红外卫星资料(atmospheric infrared sounder, AIRS),针对我国新疆地区沙漠和雪地两种典型发射率地表同步反演大气温度廓线、水汽廓线、地表温度和地表发射率。反演方法首先线性化地球-大气系统红外辐射传输方程, 提出通过经验正交函数构建大气廓线和地表发射率光谱,有效减少反演变量数,建立同步物理反演模式,然后以美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的预报结果(初始大气温度、水汽廓线以及地表参数)作为初始值,最后通过牛顿迭代得到最优化解。反演观测区域覆盖我国新疆塔克拉玛干沙漠和准噶尔盆地,分别选择位于塔克拉玛干沙漠腹地的塔中探测站(纬度38.98°, 经度83.64°)和准噶尔盆地的阜康荒漠生态系统国家野外科学观测研究站(纬度44.2°, 经度87.9° )为反演地面验证点。反演结果表明,塔克拉玛干沙漠地表温度明显高于准噶尔盆地地表温度,与实际情况相一致;根据反演的8.6和13.4 μm处的地表发射率分布情况,可以看出在8.6 μm处沙漠地表发射率明显低于雪地发射率,在6～15 μm范围内,反演的沙漠地区(塔中站)地表发射率和雪地地区(阜康站)地表发射率与美国喷气推进实验室测量的沙漠发射率光谱和雪地发射率光谱相一致。研究表明,把大气和地面作为一个整体系统来考虑,把地表发射率加入到反演中,通过比较和分析沙漠地区(塔中)和雪地地区(阜康)的大气廓线反演结果与当地气象探空值和传统反演方法反演值,改进了大气温度廓线和水汽廓线反演精度,特别是边界层温度和水汽改进尤为明显;同时分析表明在发射率光谱变化较大的沙漠地区, 大气廓线反演精度的改进比雪地要高,这是由于地表发射率光谱在沙漠、戈壁地区变化较大,而雪地的发射率光谱变化不大。用该方法针对地表发射率光谱变化较大的地区(沙漠)同步反演大气廓线、地表温度和地表发射率,可以更有效的提高大气温度廓线、水汽廓线的反演精度。该研究结果可以为数值天气预报和我国未来超光谱红外卫星应用提供服务和有力支持, 具有十分重要的意义。     

组合优化算法在冲击温度反演中的应用

冲击物理温度是武器弹药性能测试、极端环境材料状态的重要参量,温度的精准获取在国防建设和工业制造领域有重要意义。冲击过程由于持续时间短、较难接触式测量以及温度范围广等特性,常规测温方法较难满足要求。利用多光谱辐射测温法,获取材料辐射强度值,以普朗克辐射定律为基础建立温度反演模型,从而获取目标的冲击物理温度值。实际中,由于不同目标发射率存在一定随机性,在模型反演温度时误差较大。冲击压缩下材料的结构可能发生相变,发射率随之变化,因此直接将发射率模型假定用于冲击物理温度求解,很难准确的获取温度值。基于约束优化理论,将多光谱测温实验中温度求解问题转为约束优化问题。针对每个通道获取到的温度值应该相同,将物体发射率限制在特定范围,利用约束优化算法计算获取目标温度和发射率,克服了未知发射率对于冲击物理温度求解的障碍。同时,将平衡优化器算法(EO)与序列二次规划法(SQP)相结合应用于温度模型的求解中,避免了单一算法求解稳定性差和速度慢的缺点,提高了温度反演的效率和准确性。对四种常见的发射率模型在3 000 K时的发射率数据进行了仿真验证,结果表明温度反演误差均小于1%,反演时间小于3 s。最后利用本算...     

多光谱真温快速反演方法

材料的未知发射率是辐射测温的一大障碍,它导致了无法依靠单组测量数据获得材料的真实温度,人们只能通过假定材料发射率模型来计算出材料的亮度温度等非真实温度。基于这样的背景,Gardner J等科学家们提出了多光谱测温法并不断完善其理论,如今多光谱测温广泛应用于高温和超高温测量、高温目标的热性能测量、真实温度动态测量等。2005年,孙晓刚提出了二次测量法,二次测量法属于多光谱真温反演算法的一种,其通过两组测量数据之间的迭代运算解决了反演真温与反演各波长下材料发射率的难题,并且通过构建大量发射率模型来确保各波长下反演出的发射率的精度,但是其在数学运算和软件运行中需要构建数量庞大的发射率模型库、通过匹配库中所有发射率模型来得到真温最优解,这不仅需要大量计算时间而且占用大量软件资源。提出了新的多光谱真温快速反演方法,理论推导出了的材料辐射能量当量与发射率之间的不等式方程组,在二次测量法算法中添加了对发射率模型库优化筛选步骤,这一措施能够筛选掉发射率模型库中不合理的模型以缩小发射率模型库的规模,从而节省大量计算时间和软件资源。首先进行了0.400~1.100波段的仿真实验,实验中分别对六种发射率模型进行了多光谱真温快速反演方法和二次测量法的反演结果对比,结果表明,对于同一个被测目标在相同的温度初值和相同的发射率搜索范围下,真温快速反演方法不仅保证了反演精度,而且相比于二次测量法减少了29%～64%的发射率模型数和26%~57%的计算时间。进行了0.574～0.914波段的实测对比实验,实验结果表明对于相同条件下,真温快速反演方法在保证精度的前提下,相比于二次测量法减少了42%～48%的发射率模型数和35%~49%的计算时间。实验证明真温快速反演方法可行,对于大规模多光谱真温测量和在线多光谱真温测量有重要价值。     

基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法

基于二次测量的多光谱辐射测温反演算法由于无需事先假设发射率模型而受到广泛关注,但需要较长的迭代时间,并且需要设定合适初始温度和发射率范围。为此提出了基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法。将二次测量法中发射率连续迭代转变为发射率偏差约束后迭代,拟合了光谱发射率偏差和温度偏差之间的函数关系,依据此函数关系确定每次迭代所产生的发射率偏差,从而迅速减小发射率搜索范围,提高计算效率。针对四种光谱发射率模型的仿真结果表明,与二次测量法相比,新算法无需设定温度初值范围,在保证反演精度的前提下,运算效率提高60%以上。     

中红外波段地表发射率特性分析

陆表温度(LST)在地-气相互作用过程中扮演着重要的角色,是全球变化研究的关键参数。陆表发射率是陆表温度反演的关键输入参数之一。中红外谱区(3~5 μm)介于可见光-近红外谱区(0.38~2.5 μm)与热红外谱区(8~14 μm)之间,地物的发射率在该谱区表现出独特的光谱特性,可用于霜冻监测、矿物成分分析等研究。由于传感器在中红外谱区探测到的能量既有来自于地物自身发射的热辐射能量,又有反射的太阳辐射能量,这两部分的能量分离机理比较复杂,因此中红外谱区发射率特性分析的相关文献较少。本文针对单一均匀地表和具有混合像元的复杂地表计算了MODIS红外通道的有效发射率,发现通道有效发射率在单一均匀地表下与温度的耦合效应不强烈;但在复杂地表下,通道有效发射率与混合像元内的成分比例以及成分的地表温度具有耦合效应。在误差允许的范围内,混合像元的有效发射率可以忽略成分地表温度的影响。发射率误差对陆表温度反演精度的敏感性随着波长的变化而变化。在热红外波段,敏感性是其在中红外波段的2倍左右,说明利用中红外波段进行陆表温度反演具有一定的优势。     

联合MODIS与MISR遥感数据估算叶面积指数

多光谱传感器MODIS与多角度传感器MISR同时搭载在美国EOS观测计划的Terra卫星上,不同的观测方式使得两个传感器的数据组合后形成互补的多光谱多角度观测数据集,为地表参数的遥感估算提供了更多的对地观测信息.该文通过研究组合MODIS与MISR两种观测数据估算陆地表面植被覆盖区域叶面积指数的方法,发展了在物理模型反演的框架内引入基于伴随模型和信赖域优化的反演模式,改进了叶面积指数的遥感估算效果,提高了模型反演的运算速度.对试验区反演结果的验证说明融合两种数据源可以提高叶而积指数的估算精度.基于伴随模型和信赖域优化的地表参数反演方法,为应用于大范围遥感图像数据的模型反演提供了一种有效的途径.     

基于约束优化的多光谱辐射真温反演算法

多光谱辐射测温是通过测量待测物某点的多个光谱辐射强度信息,通过普朗克公式反演获得真实温度。但是,通过普朗克公式获得的多光谱辐射测温方程组,是欠定方程组,即N个方程,N+1个未知数(N个未知的光谱发射率ε_λi和1个待求真温T)。目前,多采用事先假设一组发射率模型(发射率-波长或发射率-温度模型),假设模型与实际情况如果相符,则反演结果能够满足要求,如果假设模型与实际情况不符,则反演结果误差很大。但是,发射率模型受温度、表面状态、波长等诸多因素影响,难以事先确定发射率模型。因此受未知光谱发射率的制约一直是多光谱辐射测温理论面临的主要障碍,能否在无需任何光谱发射率假设模型的情况下,实现真温和光谱发射率的直接反演一直是多光谱辐射测温理论研究的热点和难点。通过对参考温度模型的分析表明,多光谱辐射测温反演过程的实质是寻找一组光谱发射率,使得每个通道方程解得的真温都相同,如不相同则继续寻找合适的光谱发射率,直到每个通道解得的真温都相等。为此,提出将多光谱辐射测温参考温度模型的求解过程转换为约束优化问题,即在光谱发射率0≤ε_λi≤1的约束条件下,通过梯度投影算法不断寻找光谱发射率,带入多光谱辐射测温参考温度模型方程组后,计算温度反演值的方差,直到每个光谱通道方程获得的温度值应该近似相等,此时各个光谱通道的温度反演值方差最小,这样就把多光谱辐射真温和发射率的反演问题转换为约束优化问题。约束优化算法是解决这一类问题的主要方法,但为了满足Ax≥b的约束条件,将0≤ε_λi≤1分解为ε_λi≥0和-ε_λi≥-1的两个约束条件,从而满足了约束优化问题Ax≥b的约束条件。这样就可以通过约束优化算法在无需任何光谱发射率假设模型的条件下,直接求解真温和光谱发射率。实验采用六种不同光谱发射率分布模式(随波长递增、递减、凸波动、凹波动、“M”型波动、“W”型波动)的材料为研究对象,以验证新算法对不同材料光谱发射率分布反演的适应性,利用Matlab的minRosen函数,选择光谱发射率的初始值均为0.5(取中间值,提高计算效率)。针对六种不同光谱发射率模型的仿真结果表明,新算法无需任何有关发射率的先验知识,对不同发射率模型反演结果均表现较好,在真温1 800 K的情况下,绝对误差均小于20 K,相对误差均小于1.2%,新算法具有无需考虑任何光谱发射率先验知识、反演精度较高及适合于各种发射率模型等优点,进一步完善了多光谱辐射测温理论,在高温测量领域具有良好的应用前景。     

多光谱测量材料冲击辐射特性的温度反演算法

材料的冲击辐射温度是高温-高压作用下状态方程研究的重要物理参量,对武器研制、科学研究和工业制造意义重大。针对冲击辐射温度具有瞬时非接触、测量环境噪声复杂、温度反演发射率不可测等特点,设计了一种新的温度反演方法,以提高温度获取精度。根据约束优化理论,将乘子罚函数法与粒子群算法相结合,实现两种模型的串联,并改进粒子群-乘子罚函数算法。结果表明该混合模型求解方法充分结合了两种单一算法的优势,提高了冲击辐射测试数据的温度反演精度与运算效率,为研究材料冲击辐射的真实温度提供了保障。     

起伏地形的高光谱遥感地气耦合辐射建模研究

邻近效应会影响高光谱遥感的定量化应用,而地气耦合辐射是邻近效应的重要组成部分。高光谱遥感数据多受地形背光和阴影的影响,不利于描述地物的光谱特性,并且地形的相互遮蔽使得辐射在大气、地表之间的耦合过程变得更加复杂。为了满足高光谱数据模拟快速性的要求,在深入分析辐射传输过程的基础上,利用邻近地物和目标地物的相对方位以及局地地形特征描述背景等效反射率,计算地气耦合辐射对传感器入瞳辐亮度的贡献,从而在起伏地形下实现了精确的地气耦合辐射建模。将此建模方法应用于高光谱遥感成像仿真,通过对实测图像的模拟,验证模型的有效性。结果表明,模拟图像与实测图像在视觉效果上具有较好的一致性;在地形起伏区域,仿真中采用改进后的地气耦合模型可提高模拟图像与实测图像的光谱相似度,同时在地形平坦区域保持了较高的仿真精度。     

基于牛顿迭代法高温光谱温度和发射率的反演研究

针对基于光谱数据进行温度与发射率分离过程中存在的n个方程包含n+1个未知数这一欠定问题,提出利用牛顿迭代法来实现材料表面真温及发射率的反演计算,通过给定温度和发射率初值,利用泰勒级数的线性项建立迭代公式,通过迭代得到温度和发射率的近似解。分别利用理论热辐射谱和腔黑体的实验数据进行验证,结果表明,任意给定温度和发射率初值均可获得与真实温度接近的计算温度值,相对误差小于0.09。发射率反演结果与真实发射率线形一致,当温度和发射率初值越接近真实温度和发射率时,发射率反演结果越精确。该方法消除了发射率假定模型限制,有望应用于高温及超高温下各种材料真实温度和光谱发射率研究。     

地表双向反射对天基矢量辐射探测的影响分析

矢量辐射传输方程定量描述了辐射在地表-大气耦合介质中的传输过程,是定量遥感的基础.在处理辐射和离散介质相互作用时,如何处理多次散射、辐射偏振效应和耦合地表模型是研究的重点,直接影响定量化遥感反演的精度.文中基于逐次散射近似法求解了矢量辐射传输方程,求解过程中耦合典型地表的非偏双向反射（BRDF）模型和偏振双面反射（BPDF）模型.采用相对误差因子定量分析了地表双向反射效应和大气偏振效应对天基矢量辐射的影响.为进一步研究地表-大气耦合介质系统的偏振特性及地表大气参数的定量遥感反演提供理论支持. 关键词： 矢量辐射传输方程 逐次散射近似 定量遥感 偏振遥感     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。     

遥感数据误差对地表参数定量反演可靠性的影响——以太湖叶绿素a反演为例

地表参数的遥感反演误差的大小由遥感数据误差和反演模型误差共同构成,数据误差不是简单地“加减”到反演误差中,而是经过反演模型改造后融入到反演误差中。因此,在地表参数定量反演过程中,用回归系数最大或均方根误差最佳代价函数来描述地表参数与遥感反射光谱之间的关系将不太可靠。从理论上指出了最高回归系数或最小均方根误差评价方法失效的根源在于反演模型的形式,以2003年10月27日太湖实测数据为例进行了论证。研究表明,虽然TM2/TM3算法比TM2/TM1算法的回归系数高,但其对数据误差的放大效果是TM2/TM算法的2.28倍,这导致了反演结果的均方根误差比TM2/TM1算法大了7.938 5 μg·L-1;另外从定量反演结果来看,基于TM2/TM3算法和基于TM2/TM1算法的反演结果完全相反,与以往研究成果对比可知,基于TM2/TM1算法的反演结果更符合实际。因此,数据误差应该作为一个约束条件,加入到代价函数的求解过程中,才能增加反演结果的可靠性。     

基于多元极值优化的多光谱温度测量方法

多光谱测温依据黑体辐射定律,通过辐射光强、多组波长即能推测出温度值,克服了比色测温要求光谱单一和比色光谱相近的约束,在工程实际中得到了广泛的应用。在多光谱温度反演的过程中,光谱发射率的求解及多光谱数据处理是精确测温的关键。目前,光谱发射率的求解大多以光谱发射率假设模型为主要的方法,当假设模型与实际情况接近时,反演的温度与光谱发射率精度很高,当二者不相符时,反演的结果与实际情况相差甚大,对于复杂材料和燃烧过程中材料性能动态变化情况下的测温,以光谱发射率假设模型的方法存在盲目性;近年来,基于神经网络的深度学习的方法应用于多光谱测温,避免了光谱发射率假设模型,可建立温度与多光谱的非线性统计规律关系,但需要海量数据与超强算力支撑,且建模过程复杂。针对上述问题,提出了一种基于多元极值优化的多光谱温度测量方法(MEVO),该方法利用不同温度下多光谱信号之间的关联性,通过分析在多光谱温度反演过程中各通道测量温度之间的联系,基于多光谱辐射测温原理以及温度反演过程中各通道数据之间的信息关联,建立多元温差关联函数,通过关联函数的寻优,建立高精度测温模型。该方法将建模过程简化为多元温差函数的寻优问题,避免了...     

PSO聚类算法的京津冀地区气溶胶光学厚度反演

气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶浓度和大气浊度的重要表征参数。通过遥感手段实现大气气溶胶光学厚度的反演是大气监测与治理过程中的重要方式,其中遥感反演AOD的重点和难点是如何选择适合卫星传感器成像特点的方法和符合研究区域的气溶胶类型。针对传统暗目标法无法直接应用于高分四号(GF-4)卫星多光谱遥感数据的问题,通过研究得出了GF-4卫星多光谱数据中红、蓝波段等效地表反射率的分布和两者之间的线性关系,结合AOD反演原理改进暗目标法使其适用于GF-4卫星多光谱遥感数据;分析6S辐射传输模型输入参数中气溶胶类型对AOD反演精度的影响,结果表明气溶胶类型是影响AOD高精度反演的关键要素之一;利用粒子群(PSO)聚类算法对京津冀地区气溶胶特性实测样本进行聚类分析,通过分析各个气溶胶类型聚类结果的占比和半衰期变化情况,最终确定聚类得到的C1、 C4型和6S模型内置的大陆型气溶胶类型进行京津冀地区的AOD反演。为了验证不同气溶胶类型AOD反演结果的精度,将反演结果与MODIS气溶胶产品和气溶胶自动观测网(AERONET)地基站点数据进行对比验证,通过相关系数、绝对误差等评价标准对不同气溶胶类型的适用性和特点进行评价。实验结果表明,以细粒子为主导的C4型气溶胶更满足京津冀地区夏秋两季的气溶胶特点,与AERONET地基数据的一致性较好,进一步证明了PSO聚类算法能够有效减小气溶胶类型的差异对AOD反演精度的影响。     

基于参考温度的多目标极小值优化原理的多光谱真温反演

多光谱辐射测温法是一种能够反演出辐射体真实温度(真温)的非接触式的温度测量方法,这种方法通过采集不同波长下被测目标的亮度温度信息,利用相关的算法反演被测目标的真温,多光谱高温计就是利用这种方法反演被测目标真温的最重要的测量工具之一。经过近半个世纪的不懈努力与探索,国内外众多学者在此领域取得了长足的进步。由于光谱发射率都小于1,因此采用辐射高温计不能直接测量得到被测目标的真温,只有通过处理多个光谱通道的波长和亮度温度,利用多光谱辐射测温数据的处理方法才可以获得被测目标的真温。在真温的反演的过程中,一般都需要找到光谱发射率与波长或温度等变量之间的函数关系,用含有波长或温度等变量的表达式代替光谱发射率,这类方法模型选取缺乏足够的理论支持,对于非专业人员,选择合适的光谱发射率模型存在一定的难度。由于光谱发射率具有瞬时多变性,假设的光谱发射率模型与实际光谱发射率的变化之间往往存在一定的差异,有可能导致真温反演产生较大的误差。另外,光谱发射率与波长或温度等变量之间的数学模型是需要通过大量的实验和经验才能确定,这种数学模型通用性较差,尤其是当待测辐射体发生改变时,这种数学模型也就失去了意义。因此,找到一种无需假定光谱发射率与波长或温度之间数学模型而且又具有一定通用性的多光谱真温反演方法成为一种迫切的需要。对于多波长高温计的N个光谱通道,每一个光谱通道的测量数据满足一个数学方程,对于N个光谱通道可以构成一个欠定方程组。为了求解这个方程组,将优化的思想引入多光谱求解过程中,提出了一种基于参考温度的多目标极小值优化原理的多光谱真温反演方法,将多光谱真温的求解问题转化为多目标极值优化问题,实现了无需假设光谱发射率模型的真温和光谱发射率的反演。与传统的二次测量法相比,新方法在反演精度上与二次测量法大体相同,但在反演速度上得到了较大幅度的提高。借助于以往学者测量的真实数据,利用基于参考温度的多目标极小值优化原理的多光谱真温反演方法实现了真温和光谱发射率的反演。新方法在反演速度上得到了较大幅度的提高,借助于以往的固体火箭发动机羽焰温度真实的测量数据,利用基于参考温度的多目标极小值优化方法实现了真温的反演。