渤海近岸水体后向散射系数反演模型

水体后向散射系数bb是重要的海洋光学参数,在以悬浮物为主要组分的浑浊二类水体中,其对于水体光学性质起着决定性的作用,该参数的遥感反演对于海洋光学与水色遥感研究具有重要意义.利用2005年渤海近岸水体实测数据集,建立了基于水体遥感反射率光谱数据的后向散射系数bb(λ)经验反演模型(λ=442 nm,488 nm,532 nm,589 nm,676 nm),经实测数据检验,bb(442)和bb(589)反演平均相对误差约为30%;bb(488)和bb(676)反演半均相对误差优于40%;bb(532)反演半均相埘误差约为57%.通过分析模型对于输入误差的敏感性发现,当输入端引入±5%的误差时,模型反演值的误差波动在绝大多数情形下可控制在±10%以内,模型足稳定可靠的.模型适用于渤海近岸浑浊水体,可用丁水体光学参数的时空分布特征分析以及基丁固有光学参数的水色组分遥感反演.     

黄渤海悬浮颗粒物粒径的遥感反演研究

悬浮颗粒物粒径是重要的海洋光学参数,在以悬浮颗粒物为主的黄渤海海域,对水体生物、化学过程等起着重要的作用,该参数的卫星遥感反演也对海洋光学与水色遥感研究具有重要意义。利用2014年5月和11月的黄渤海47组实测数据,建立了基于静止海洋水色卫星(GOCI)波段设置的遥感反射率(Rrs)与悬浮颗粒物中值粒径(D50)反演模型,555 nm波段幂函数的反演效果最佳,决定系数R2为0.72,绝对误差SMAPE为6.35%,经实测数据检验,均方根误差SRMSE约为0.17,相对误差变化范围为-5%~5%。对反演模型引入5%误差进行敏感性检验,绝对误差、均方根误差分别控制在2%以及0.002以内,具有较好的稳定性。将此模型运用于2013年6月GOCI卫星数据,反演出悬浮颗粒物中值粒径D50的时空分布图,呈现从近岸向远海粒径逐渐变大的趋势。     

基于双光路原理的海水IOPs高光谱测量仪方案

设计了基于双光路原理的海水固有光学参数测量仪。该仪器可同步测量水体光谱吸收系数a、光束衰减系数c和体散射系数b。其中吸收系数a采用反射式吸收管测量,光束衰减系数c采用全吸收式样品池测量,体散射系数b根据c=a+b计算。光信号由光纤收集、光谱仪分光后用CCD探测器测量。光谱分辨率为4nm,灵敏度为0 001m-1。该仪器直接在水下工作,由水泵抽取被测海水,水下最大工作深度为200m。测量数据可以自动记录,同时也可以通过水下电缆实时传输到调查船实验室。     

基于LSSVM的土壤重金属定量分析

为了提高土壤定量分析的精度,分别把偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)与激光诱导等离子体技术相结合对土壤中的Cu元素进行分析。对比分析了CuⅠ324.75 nm和CuⅠ327.40 nm两条特征谱线,最终选择CuⅠ324.75 nm作为分析谱线。首先对实验参数进行优化。通过对比激光能量、采集延时与信噪比之间的关系,确定最佳能量为90 mJ,最佳采集延时为1 000 ns。然后在最佳实验条件下采集五个不同浓度样品的特征光谱,并用内标法、 PLS和LSSVM建立定标模型。对比三种模型的拟合系数、均方根误差和平均相对误差,发现由于土壤基体效应和自吸收效应的影响,内标法的定标模型性能较差,拟合程度未达到实验要求,而均方根误差和平均相对误差的数值过大,无法满足实验对于精确度和稳定性的要求。用PLS对定标模型进行校准,相对于内标法而言,定标模型的精确度和稳定性均有明显的提高,R~2由0.870 1提高到0.985 1,训练集和预测集的均方根误差均下降到了0.1 Wt%量级,平均相对误差虽有所下降,但仍然无法达到实验要求,说明PLS虽然可以在一定程度上提高定标模型的精确度,但在提高稳定性方面仍有欠缺,并不能很好的降低土壤的基体效应与自吸收效应。与内标法和PLS的定标模型相比, LSSVM定标模型的精确度和稳定性最好,R~2提高到了0.997 6,模型中的数据点基本分布在拟合曲线上,具有良好的线性相关性。相比于内标法, LSSVM定标模型训练集的均方根误差由3.448 8 Wt%下降到0.018 7 Wt%,预测集的均方根误差由1.280 7 Wt%下降到0.149 1 Wt%,体现稳定性的平均相对误差降低了6.24倍。与PLS定标模型相比, LSSVM定标模型的各个参数均有大幅降低,特别是平均相对误差由7.455 6%下降到2.137 0%,可以满足稳定性要求。说明在提高定标模型精确度与稳定性方面, LSSVM算法更具有优势,能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响。     

基于立体舒适度的立体图像感知距离估计

提出了一种基于立体舒适度的双目图像感知距离估计方法.首先,推导双目立体图像的立体深度;然后进行主观实验获取实际人眼感知到的深度,分析其与立体深度间的差异;最后,将立体舒适度作为生理因素,建立感知距离、立体深度与视觉舒适度之间的关联关系,并得出感知距离的计算模型.在IVY公共数据集上进行实验验证,结果表明:当视觉舒适度值较高时,模型预测值的平均绝对值误差与均方根误差较主观评测值分别减少了0.0049、0.0073;而当视觉舒适度值较低时,平均绝对值误差与均方根误差分别减少了0.0721、0.0594.本模型结果更接近人类主观感知到的深度.     

基于光学浮标的赤潮生消过程半分析监测方法

赤潮爆发时水体叶绿素a质量浓度升高,引起浮游植物吸收系数、光束总吸收系数等水体固有光学性质(IOP)的变化,并导致水体表观光学性质(AOP)的改变。海洋光学浮标可实现水体表观光学性质的定点连续时间序列观测,基于此发展相应的模型方法有望实现赤潮生消全过程的监测。利用一次赤潮生消过程的海洋光学浮标数据,发展了一种赤潮半分析监测方法。该方法首先由光学浮标数据得到的水体光谱漫衰减系数Kd(λ)和遥感反射率rrs(λ),结合经验确定的水下光场平均余弦进行水体光束总吸收系数a(λ)的半分析估算,然后再半分析反演浮游植物吸收系数aph(λ)和叶绿素a质量浓度。经检验,该方法估算a(675),aph(675)和叶绿素a质量浓度的中值相对误差分别为8.6%,34.9%和38.9%。将本方法与半分析方法(QAA)和统计回归方法进行了对比分析,本方法的优势在于反演精度较高,所采用的经验参数大都源自辐射传输理论计算、不依赖于浮标数据且对反演结果的影响有限。     

无偏振片液晶透镜深度估计

设计了一种无偏振片液晶透镜的离焦深度测量（DFD）方法。分别建立液晶透镜成像下的o光和e光的高斯模糊退化模型,将其加权求和得到自然光在液晶透镜成像下的模糊退化模型,求取自然光和e光下深度估计对噪声的偏导,并进行数值仿真,结果表明,自然光模型比e光模型抗干扰能力更强,小模糊光斑比大模糊光斑抗干扰能力更强。在无偏模糊均衡滤波器（UDE）算法的基础上,利用导向滤波对偏差进行滤波,并对置信度模型进行修正,引入实例分割对估计结果进行优化。搭建了放大率恒定的液晶透镜光学成像系统,实现了自然光条件下利用液晶透镜的深度测量。实验结果表明,本文方案和e光条件下UDE方法相比,均方根误差降低了56%。     

圆盘透明度在水下激光成像系统性能评估中的应用

水下激光主动成像系统的探测能力不仅与探测系统自身参数有关,还与水质等环境因素有关。为评估水质对水下激光成像系统探测能力的影响,根据圆盘透明度成像模型,研究了吸收系数、散射系数、漫射衰减系数等水体水质参数与圆盘透明度的关系,给出了圆盘透明度与水下激光主动成像系统最大探测深度的表达式。实验表明,ICCD距离选通水下激光主动成像系统最大探测深度值与理论计算值相对误差小于20%。基于成像理论的圆盘透明度模型反映了水下激光成像系统探测能力与水体水质参数的关系,可用圆盘透明深度来评估水下激光成像系统的探测能力。     

由脉冲波形与传播损失反演海底声速与衰减系数

根据黄海中部一次浅海声学实验获得的脉冲波形和传播损失数据进行海底声速和衰减系数的反演。本文在反演过程中：（1）考虑了海水深度的测量误差对反演结果的影响,并提出了一种消除该影响的方法。（2）反演得到的该海区海底衰减与频率呈非线性关系。（3）本文讨论了非均匀海底模型对海底反演结果的影响。     

叶绿素浓度垂直不均一分布对于分层水体表观光学特性的影响

以往大部分海洋光学和海色研究都是以海洋光学有效成分及固有光学特性垂直均一分布的假设为基础进行的,然而海洋观测表明海水成分的垂直不均一性大量存在。文章通过Hydrolight辐射传输模拟研究了叶绿素浓度垂直不均一分布对海水表观光学特性的影响。叶绿素浓度垂直不均一分布由高斯模型来近似模拟,选择成熟的一类水体生物光学模型,利用Hydrolight辐射传输代码模拟表观光学特性,将垂直不均一廓线情况下模拟的表观光学特性值与具有本底值的均一廓线情况所模拟的相应值进行了比较。结果表明,水表面以下的叶绿素浓度最大值增加了蓝光波段的遥感反射率,减小了绿光波段的遥感反射率,而且改变了水体中辐射的方向分布,在叶绿素浓度最大值处,下行辐射漫衰减系数和平均余弦廓线分别出现峰值和谷值。     

二元制冷剂R134a+DME在温度范围(253.15~273.15)K的汽液相平衡研究

本文采用汽液双循环法测量了新型环保制冷剂R134a+DME在(253.15~273.15)K时的汽液相平衡数据。所测实验数据采用PR+LCVM+Wilson模型进行了关联,汽相组分的平均绝对误差绝对值为0.0043,最大绝对误差绝对值为0.0222;体系压力的平均相对误差绝对值为0.65%,最大相对误差绝对值为1.05%。关联结果和实验数据一致性较好,说明此模型能很好地描述该体系在实验条件下的汽液相平衡数据。从实验结果发现,R134a+DME是一种共沸制冷剂,处于共沸点时R134a摩尔组分0.4左右,而且该混合物在整体组分变化范围内的温度滑移也非常小。     

改进BP神经网络算法对煤矿水源的分类研究

煤矿安全对煤炭工业的健康持续发展至关重要,而煤矿水灾又是煤矿事故的重大隐患,因此煤矿水源数据的处理对于预防矿井突水事故具有重要意义。实验在激光器的辅助下利用激光诱导荧光技术获取7种水源的数据信息,设定激光发射功率为100 mW,向被测水体发射波长405 nm激光,获取实验水样210组的荧光光谱数据,为了剔除光谱在采集过程受到的荧光背景、检测器噪声以及功率波动等影响,利用SG平滑、多元散射矫正（MSC）预处理对数据进行降噪以及提高光谱特异性,由于初始数据运算量过大并对数据压缩、消除冗余和数据噪音,利用主成分分析（PCA）分别对7种水样进行建模降维处理,从而得到小数据并且保持原有信息的数据特征。为了识别煤矿水源的突水类型,对于降维后的数据利用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络,PSO算法通过对新粒子的适应度值和个体极值、群体极值适应度值的比较更新个体极值和群体极值的位置,将最优初始权值和阈值赋予BP神经网络,从而对待测水样的种类进行预测分析。普通的PSO优化BP神经网络,容易出现早熟收敛,故在改进的PSO算法中引入变异因子来提高模型寻找更优解的可能性。实验证明：SG,MSC以及Original三种预处理方式中,SG算法表现良好,提高了模型的相关性。在SG预处理的前提下,BP的决定系数R2为0.984 5,平均相对误差MRE 7.39%,均方根误差为7.25%;PSO-BP的决定系数R2为0.999 8,平均相对误差MRE 0.17%,均方根误差 0.08%;IPSO-BP的决定系数R2达到0.999 9,平均相对误差MRE和均方根误差RMSE皆为0.01%。结果表明：经SG预处理过后的光谱数据,比MSC预处理效果更精确,改进的粒子群优化算法更适用于该实验的矿井水源分类。     

基于矩变换的生物组织光学特性参量反演

针对漫射模型在近光源区具有较大模型误差,导致光学特性参量反演准确度较低的问题,提出了一种利用矩变换,改变原始数据形态,提高反演准确度的方法.比较了不同阶次条件下的光学特性参量反演准确度和拟合残差的统计分布状况,分析了不同信噪比下重构系数的相对误差.对25组数据的研究结果表明:3阶矩变换可显著提高两个光学参量(μa、μ′s)的估计准确度.在无噪音条件下,吸收系数μa重构的平均相对误差为7.04%;有效散射系数μ′s重构的平均相对误差为5.55%,相比于自然对数变换,μa降低了8.57%;μ′s降低了32.73%.在信号噪音满足一定条件情况下(大于50dB),3阶矩变换仍然能获得较高的光学参量反演准确度.矩变换方法能有效地提高光学特性参量反演估计准确度.     

大气非均匀路径中图像退化光学模型

均匀路径中图像退化光学模型广泛应用于大气中退化图像的复原,而对于斜程观测情况,视线路径中的光照和光学性质是非均匀的,即使在水平路径中也会面临不均匀的状况。从平面平行大气辐射传输理论出发,建立了非均匀路径中图像退化光学模型,并在典型大气、观测条件下对模型进行了仿真分析。结果表明,对于近水平观测,非均匀路径退化模型简化为均匀路径中的退化模型;当观测距离较小时,两个模型在表达形式上是一致的,并且相对于长波段,短波段更满足此结论;不同观测方向和太阳的方位角差对退化模型的影响只在于观测处背景光的不同;此外,退化模型依赖于近地面水平能见度。     

抗干扰并行物方差动轴向的高精度三维形貌测量

分析并行物方差动轴向测量方法在样品表面反射率变化以及照明光不均匀情况下的两种乘法性误差,并提出一种误差修正模型。构建表征乘法性扰动干扰的图像灰度矩阵的数学表达式,通过对数差动消去乘法性扰动干扰误差,以达到误差修正的目的。最后通过两组对比实验,对误差修正模型进行实验验证。对高度为4.739μm、周期为50μm的台阶样品进行形貌测量,测量的相对误差由修正前的2.91%降低到修正后的0.78%。在低倍数物镜和光照不均匀测量条件下,对表面反射率不均匀的硬币进行快速三维形貌实验,该方法测量结果与光学表面轮廓仪测得的结果相比,相对偏差为1.62%。两组实验结果表明,本文方法能较好地修正乘法性误差的影响,可提升适应性。本文方法可为智能制造在线检测提供适用性强、高效率、高精度的微观形貌检测。     

湖泊水体叶绿素偏振高光谱反演模型研究

光进入水体中,经反射、 散射和吸收后,出射的偏振光与水体的物理、 化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化,可以作为高光谱遥感的有益补充,有利于动态定量监测湖泊复杂水体成分的变化。研究工作以巢湖为例,利用水面高光谱偏振多角度测量数据,在偏振光学理论和生物光学模型的基础上,建立了湖泊水体叶绿素三波段偏振高光谱半分析模型,并对模型进行检验。结果显示,偏振高光谱三波段组合与叶绿素浓度拟合的相关系数为0.844,均方根误差5.14 μg·L-1,平均相对误差31.44%,比传统的三波段辐射强度模型分别提高了4.1%,2.05 μg·L-1和5.46%,表明三波段偏振半分析模型对叶绿素a浓度具有较强的预测能力,体现出运用偏振高光谱信息监测湖泊水质的优势。     

TIE和角谱迭代用于光学元件表面划痕深度检测

针对散射法在检测光学元件表面划痕时只能得到其光场分布而无法直接得到划痕深度信息的问题,将角谱迭代算法、光强传输方程（TIE）和角谱迭代结合的算法应用到光学元件表面划痕深度检测中。首先,采集光学元件表面的光场分布,分别利用两种重建算法得到表面划痕的相位分布,通过表面划痕对相位的调制特性计算出划痕深度;然后,从强度误差、相关系数及相对均方根误差来对两种算法的有效性进行评价;最后,通过实验验证了光学元件表面划痕深度重建结果的准确性。结果表明,与角谱迭代算法相比,TIE和角谱迭代相结合的算法重建划痕深度的相对误差更小,重建效果更好,重建精度更高。     

辐射传输计算中散射相函数截断近似方法对比分析

基于成熟的相函数近似方法 Delta-M和Delta-fit,解释了结合相函数矩不变要求和特定角度范围误差最小化要求这一组合方案Delta-combine的物理含义,并分析了不同要求衔接点位置对散射强度的影响。在此基础上,以Cloud和Haze散射相函数为例,对Delta-M、Delta-fit和Delta-combine近似方法计算辐射强度和辐照度的效果进行对比,进而统计分析了三种相函数近似方法在不同光学厚度情况下的适用性。结果表明,随着组合衔接点的后移,Delta-combine方法强度绝对误差均方根(RMS)减小,相对误差RMS先减小后增大;Delta-M、Delta-fit和Delta-combine,三种方案均能够保证能量平衡;对不同光学厚度,Delta-M和Delta-combine方法计算的强度绝对误差RMS比Delta-fit小;对于相对误差,当光学厚度较小时,Delta-fit效果较好,随着光学厚度增大,Delta-combine方法最优。     

基于NPP-VIIRS卫星数据的渤黄海浊度反演算法研究

浊度是水环境和水质状况的重要监测指标。卫星遥感技术具有宏观的空间覆盖性和重复的定期采样性,是一种有效的监测水体浊度的方法。基于NPP-VIIRS卫星的遥感反射率,建立了一个适用于渤黄海的水体浊度遥感反演算法,并将其应用到VIIRS卫星图像上,研究了渤黄海水体浊度的时空分布特征。结果表明:该算法具有较高的反演精度(决定系数R~2为0.97,均方根误差为16 NTU,平均绝对误差为23 NTU,平均相对误差为34.63%)。渤黄海水体浊度在空间尺度上基本呈现近岸高、远岸低的分布特征;在时间尺度上,冬季浊度维持在一个较高的水平,春季浊度高值区逐渐收缩,夏季达到最低,只在沿岸区域仍有较高的浊度,而秋季浊度又逐渐升高。     

基于神经网络反演中国南海海域透明卷云参数

基于中分辨率成像光谱仪/云和气溶胶探测激光雷达（MODIS/CALIOP）的匹配数据集,提出一个分类神经网络进行透明卷云的识别,利用两个回归神经网络对透明卷云的光学厚度和云顶高度进行反演。结果表明,分类网络的精确度可达到84%,检测率达到79%。对成功识别的透明卷云参数进行了反演,得到透明卷云光学厚度的平均绝对误差为0.2,均方根误差为0.25,相关系数为0.79。对云顶高度进行了反演,得到云顶高度的平均绝对误差为0.61 km,均方根误差为0.74 km,相关系数达到0.87。本研究利用MODIS/CALIOP匹配数据集以及神经网络算法,可得到透明卷云的分布以及其参数特性,为其在南海海域上空的分布情况提供了数据支撑,有助于相关研究人员了解该地区透明卷云的分布情况,提高辐射计算的精度。