基于最大熵估计Alpha谱缩放与平移量的温度与发射率分离算法

在热红外波段, 为了使温度与发射率分离过程不依赖数据库提供的经验信息, 并且实现更高的反演精度和更快的计算速度, 研究了一种新的温度与发射率分离算法. 首先, 在维恩近似原理的基础上, 求解了Alpha谱分布, 并利用Alpha谱描述光谱发射率的形状信息. 其次, 改进了最大熵温度与发射率分离算法: 应用最大熵估计模型对Alpha谱缩放与平移量进行估计, 减少了待估计参数的数量, 大幅简化了求解过程. 最后, 进行了算法的数值仿真实验: 求解了典型地物目标的温度与光谱发射率, 并且分析了算法对系统噪声的鲁棒性. 仿真数据表明: 发射率估计的最大RMSE为0.017, 温度估计的最大绝对误差的绝对值为0.62 K; 对系统添加测量信噪比为11的高斯白噪声, 发射率估计的相对RMSE为2.67%, 温度估计的相对误差为1.26%. 结果表明: 本文所述算法求解精度高, 计算速度快, 具备良好的鲁棒性.