基于深对流云的FY-3D/MERSI-Ⅱ反射太阳波段辐射响应评估

风云三号D星（FY-3D）中分辨率光谱成像仪Ⅱ型（MERSI-Ⅱ）已在轨运行超过5年,经定量应用反演发现部分通道辐射响应性能出现明显退化。本研究采用深对流云（DCC）目标对MERSI-Ⅱ大部分反射太阳波段辐射响应变化进行趋势评估,为提高该方法的稳定性,对基础DCC定标方法进行了优化。首先,比较了当前两种DCC双向反射分布函数（BRDF）模型的校正效果,采用月度反射率概率密度函数（PDF）众数和均值分别对反射率长时间序列稳定性进行分析。结果表明：对可见光和近红外波段使用CERES厚冰云BRDF模型校正的反射率PDF众数较优;短波红外波段反射率PDF均值较优,但对于两种BRDF模型均不敏感。其次,针对BRDF模型在短波红外波段无明显校正效果的问题,提出了一种基于反射率拟合残差和滑动平均值的去季节性方法。该方法显著改善了2018—2022年短波红外波段月度DCC反射率序列的相对标准差和波动性,分别降低了约22.2%和53%。这种去季节性方法为其他卫星光学传感器基于DCC目标的辐射定标研究提供了参考。最后,使用上述方法对MERSI-Ⅱ的11个反射太阳波段辐射响应进行定量评估,发现蓝光通道和全部...     

真空紫外反射率计用于BRDF的测量

：介绍了一种真空紫外反射率计,采用间接测量方法,在该反射率计测试了聚四氟乙烯漫反射板的双向反射率分布函数（ＢＲＤＦ）,正入射时该聚四氟乙烯漫反射板１５°到７５°的双向反射率分布函数偏差为１３％。     

基于深对流云目标的风云二号可见光通道辐射定标

介绍了一种采用深对流云目标对风云二号(FY-2)扫描辐射计可见光通道进行辐射定标的方法。以深对流云作为辐射定标参考载体,以AQUA/MODIS获得的深对流云反射率作为辐射基准参考,以GOME-2和辐射模式模拟的DCC光谱进行了光谱响应函数的修正,评估FY-2系列卫星的可见光通道辐射定标精度及其长序列衰减趋势。结果表明：(1)FY-2可见光通道存在不同程度的衰减,FY-2D,FY-2E和FY-2F的年衰减率分别约为1.67%,1.69%和0.81%;(2)与国际推荐的参考仪器AQUA/MODIS的DCC反射率基准相比,风云二号可见光通道业务定标结果与之存在显著差异,其相对偏差了分别达到了39.9%,29%和19.2%。(3)FY-2卫星在轨期间,可见光通道存在一定程度的周期性的波动和跳跃现象。借助深对流云目标很好地实现了FY-2系列气象卫星的可见光辐射定标,获取的辐射定标结果已经作为业务定标更新的重要依据。     

基于BRDF的光学表面疵病散射特性的仿真研究

为了研究精密光学元件表面微弱疵病的散射特性,基于矢量散射理论和双向反射分布函数,建立了光学表面微弱疵病的散射理论模型。通过仿真计算了双向反射分布函数随散射角的变化情况,分析了入射角度、入射光波长以及疵病自身尺寸等因素对疵病散射光特性的影响。基于仿真数据分析,针对光源参数对散射特性的影响进行仿真分析,为使用暗场成像法进行精密表面疵病检测的系统参数选择提供理论参考,疵病检测入射角范围为30°～50°最佳;在可见光范围内时,380～500 nm的波长范围更有利于疵病检测。另外还通过研究疵病尺寸发生改变时散射场变化的规律,为分辨疵病的形状大小等信息提供了参考依据。     

基于地面与低空无人机联合观测场地BRDF建模方法

双向反射分布函数（BRDF）是星载遥感器进行场地替代定标中的重要参量,随着技术的进步,低空自旋翼无人机已经成为了获取场地BRDF的便捷高效手段,通过现场测量准不变定标场的无人机多角度观测光谱数据,建立更加准确的BRDF模型还能进一步挖掘潜力。提出一种基于地-空双光谱仪联合观测加漫射板观测并消除漫射光影响的BRDF建模方法。使用无人机搭载光谱仪进行场地光谱的低空测量,获取半球空间内多角度下的场地光谱数据,同时开展地基光谱仪联合同步测量漫射参考板,连续记录照明光场的变化以及漫射光照明下的场地光谱数据。联合空地双光谱仪对目标和参考板实测的辐亮度数据,结合太阳及观察角度之间的几何观测,计算场地的多角度反射率。基于Ross-Li核驱动半经验模型对多角度反射率数据进行拟合,采用最小二乘法对模型系数进行拟合,以得到最优的场地BRDF模型,并对模型进行漫射光校正。实验证明,经漫射光校正后的BRDF模型各波段的相对偏差均值都在5%以内,相对偏差标准差在3%以内,有效消除了场地BRDF建模在漫射光照射下的干扰,提高了BRDF建模的准确性。     

基于BRDF理论的散射光谱加和性研究

依据双向反射分布函数理论,推导出散射光谱的加和性原理。散射光谱加和性是指对于材质质点之间无相互作用的平面漫反射体系,在光源与入射面材质不存在干涉、衍射、荧光、光谱上转换和光谱下转换等相互转换作用,且无光化学现象及非线性效应发生的前提下,且符合能量守恒定律的同时,由单光源或多光源照射的材料的散射光谱,等于该材料中每种材质的散射光谱的线性叠加。实验上,以几种材料的散射光谱为例,通过改变探测条件、照明条件和材质比例,进行了散射光谱加和性的实验验证,并且针对实验结果进行了误差分析。单光源条件下的最大实验误差为2.64%,多光源条件下则为2.35%,加和计算偏差均在实验误差允许范围内。由此证明了材料的散射光谱具有加和性,不受组成的材质差异性、材质的面积比例组合多样性、以及实验条件多变性影响。散射光谱加和性的首次提出,不仅为基于散射光谱的复杂结构体的特征提取及识别研究提供了确切的理论依据和有效的分析方法,而且对相关的实验分析和应用研究有着重要的借鉴和参考意义。     

Mie散射激光雷达研究大气边界层特性

基于Mie散射大气激光雷达,应用Klett算法对回波信号进行了反演,得到大气消光系数和后向散射系数。然后,通过对大气后向散射系数曲线进行拟合得到大气边界层混合层高度以及卷夹层厚度等特征参数。对比雷达实测数据与探空气球所测数据,证明二者存在较好相关性。基于实测数据讨论了四川盆地大气边界层特性对气候的影响。     

基于粗糙样片光谱BRDF的空间目标可见光散射研究

实验测量了某种卫星包覆材料和太阳能电池板样片在可见光波段(400~780 nm)的光谱双向反射分布函数.将样片的光谱双向反射分布函数对可见光波段内的太阳谱辐射照度加权平均,获得了可见光入射时目标样片表面的平均双向反射分布函数,并利用遗传算法建立了其参量化统计模型.应用此模型,结合目标的几何建模、消隐,计算了可见光入射时某卫星散射光强度的空间分布,并分析了其与卫星的几何形状、表面材料等的关系.     

空间相机常用金属材料表面的BRDF特性

为保证空间相机热设计中表面辐射换热计算准确可靠,基于两种金属材料的光学常数,结合Monte Carlo射线跟踪法应用几何光学近似对其粗糙表面的双向反射分布函数(BRDF)进行了研究。分析了不同入射光波长、不同入射角度及不同表面粗糙度对金属铝和钛材料粗糙表面的BRDF的影响。结果表明,金属铝和钛材料粗糙表面的BRDF分布具有明显的镜反射特征,入射平面内的BRDF峰值随入射光波长增加而增大,在本文研究的波长范围内,钛表面的BRDF随入射光波长增大的增幅最高达到41.0%,远高于铝表面的8.7%。当表面粗糙度较大时,光子在粗糙表面内会经历多次散射,粗糙表面内多次散射光子数比例随着表面粗糙度的增大而增加,并且随着入射角度的增大具有增加的趋势。     

基于双旋延迟器结构的偏振BRDF测量系统的设计

偏振双向反射分布函数（BRDF）不仅可以表示物体散射光辐强度的空间分布情况,还包含了丰富的偏振信息。与标量BRDF相比,偏振BRDF可以更加精确地、全面地表示物体表面的光散射情况。设计了基于双旋延迟器结构的偏振BRDF测量系统,通过同步旋转波片调制入射光和散射光的偏振态,得到一系列变化的光强值,再由光强的Fourier分解系数计算获得样品的偏振BRDF值。系统内设计了一对正交反射镜,用以减小系统中器件后向散射光的影响。通过铝板偏振BRDF的测量,说明了该系统具有较高的准确性。     

高光谱激光雷达植被叶片方向反射特性及对叶绿素反演的影响

不同于传统被动光学传感器,高光谱激光雷达发射主动式全波段高斯脉冲激光,和植被叶片表面相互作用后,不同波段后向散射强度返回至接收器并被记录下来。以往的高光谱激光雷达植被叶片反射特性研究只聚焦于零度角入射的情况,对多入射角方向反射光谱特性以及方向反射特性对叶片叶绿素含量估算带来的误差尚未进行过深入研究。利用实验室研发的32波段高光谱激光雷达获取了不同入射角下的植被叶片反射光谱,对高信噪比波段下植被叶片的复杂方向反射特性进行了深入分析,随后选择光谱指数研究了高光谱激光雷达测量条件下植被方向反射特性对叶绿素含量反演的影响。结果表明,(1)高光谱激光雷达植被叶片回波强度随入射角增大逐渐降低,但二向反射率因子并不逐渐减小,在可见光和近红外波段,二向反射率因子随入射角增大分别呈现出两种不同形状特征,可见光波段反射率因子最大值出现在0°～10°,近红外波段最大值出现在60°,反射率因子最小值均出现在45°处,最大和最小反射率因子间可差0.1左右,可见光和近红外波段10°～60°内二向反射率因子均呈现先减小后增大的趋势;(2)通过对不同入射角下光谱指数与叶绿素含量的回归分析发现,方向反射特性对反演精度有...     

基于多角度偏振相机的城市典型地物双向反射特性研究

基于高空间分辨率多角度偏振相机(directional polarimetric camera,DPC)获取的中国珠江三角地区典型地表多角度航空数据,在航空尺度上反演得到城市区域四种典型地物的三种半经验双向反射率(bidirectional reflectance distribution function,BRDF)模型的参数,并对模型精度进行分析.结果表明,三种半经验BRDF模型对多角度反射率数据都有较好的拟合能力,其中,Ross-Li模型对森林类型的拟合误差最小,Ross-Roujean模型对裸土类型的拟合误差最小,RPV模型对城市和灌木类型的拟合误差最小.在此基础上,重点分析了四种城市典型地物高空间分辨率的双向反射特性,研究发现,不同地物的反射率存在差别,但整体趋势都随着散射角的变大而变大.城市区域典型地物类型双向反射特性的研究,将为基于遥感数据探测地表和大气物理光学参数提供理论支持.     

空间目标可见光散射特性建模方法研究

针对空间目标的可见光散射特性提出一种建模方法.在分析空间目标所处的背景辐射环境基础上建立了空间目标背景辐射物理模型.对目标表面进行面元划分后,基于辐射理论引入双向反射分布函数模型来描述目标表面面元的光散射特性,将目标各个表面所有面元散射分量叠加建立了目标可见光散射特性的数学模型.建立目标本体坐标系,通过坐标变换确定目标、背景辐射源与探测器的相对位置关系,利用矢量坐标法确定目标对观测系统的“可视表面”.根据给定的目标几何结构尺寸和物性参量仿真获得了目标在轨光学特性.计算结果验证了建模的有效性.     

目标表面可见光谱BRDF的实验测量及优化建模

介绍了一种用双向反射分布函数测定仪进行目标双向反射分布函数测量的方法。运用该测量系统在可见光谱区域对样片进行了实验测量,然后对BRDF实验数据进行谱积分预处理,结合BRDF五参数半经验统计模型,利用遗传模拟退火算法,获取样片的BRDF模型参数,并获得了三维空间的BRDF分布。结果表明,获得的可见光谱BRDF模型能准确反映材料的光散射特性,符合工程要求。     

粗糙目标样片光谱双向反射分布函数的实验测量及其建模

实验测量了紫红色和白色涂漆板在400～780 nm内的光谱双向反射分布函数(光谱BRDF),分析了光谱双向反射分布函数随波长及散射角的变化趋势与目标样片光学特性的关系.应用改进的粒子群算法,结合双向反射分布函数五参量模型,获得了测量光谱范围内各波长(间隔1 nm)对应的共381组五参量值.利用五参量模型计算了目标样片的光谱双向反射分布函数及其方向半球反射率(DHR),并与实验测量数据相比较,两者吻合良好,表明目标光谱双向反射分布函数建模方法与结果的可行性和可靠性.目标样片的光谱双向反射分布函数可以用来研究目标的光谱散射特性,对目标的探测、跟踪、识别和特征提取等具有重要的应用价值.     

大气气溶胶消光特性和折射率的测量

介绍了一种综合利用能见度仪、微脉冲激光雷达和光学粒子计数器测量大气气溶胶折射率的新方法。首先使用能见度仪和激光雷达测量出大气气溶胶的消光系数和消光后向散射比,然后使用粒子计数器测量出粒子谱分布,结合气溶胶粒子折射率,根据球形粒子的米（Mie）散射理论,可以得到气溶胶消光系数和消光后向散射比。通过分析消光系数、消光后向散射比、粒子谱分布和折射率之间的关系,结合已知的消光系数和消光后向散射比,反演出大气气溶胶粒子的折射率。     

大气气溶胶消光特性和折射率的测量

 介绍了一种综合利用能见度仪、微脉冲激光雷达和光学粒子计数器测量大气气溶胶折射率的新方法。首先使用能见度仪和激光雷达测量出大气气溶胶的消光系数和消光后向散射比,然后使用粒子计数器测量出粒子谱分布,结合气溶胶粒子折射率,根据球形粒子的米（Mie）散射理论,可以得到气溶胶消光系数和消光后向散射比。通过分析消光系数、消光后向散射比、粒子谱分布和折射率之间的关系,结合已知的消光系数和消光后向散射比,反演出大气气溶胶粒子的折射率。     

大气后向散射比对风速测量的影响

 采用同时测量Rayleigh散射和Mie散射混合信号的多普勒频移的单边缘技术,探测低空中（<12 km）的大气风速。由于大气后向散射比R_b值的变化,导致测量结果有很大的误差。详细分析了Rb值的变化对风速测量灵敏度及测量结果的影响,并做出了在不同Rb值情况下的风速测量校正曲线。结果表明：随着R_b值的增大,风速测量灵敏度有升高的趋势;随着Rb值偏差的增大,测量的风速误差有增大的趋势;同时,在相同的R_b值偏差情况下,随着径向风速的增大,测量的风速误差也有相应的增大。     

大气后向散射比对风速测量的影响

采用同时测量Rayleigh散射和Mie散射混合信号的多普勒频移的单边缘技术,探测低空中（b值的变化,导致测量结果有很大的误差。详细分析了Rb值的变化对风速测量灵敏度及测量结果的影响,并做出了在不同Rb值情况下的风速测量校正曲线。结果表明：随着Rb值的增大,风速测量灵敏度有升高的趋势;随着Rb值偏差的增大,测量的风速误差有增大的趋势;同时,在相同的Rb值偏差情况下,随着径向风速的增大,测量的风速误差也有相应的增大。