高光谱偏振成像全Stokes参量获取新方法

考虑到现有Stokes参量获取方法测量速度慢、测量精度低、系统结构复杂等特点,提出了一种基于双液晶可调相位延迟器(liquid crystal variable retarder,LCVR)和声光可调滤波器(acousto-optic tunable filter,AOTF)的光谱偏振成像系统中全Stokes参量的新获取方法。从AOTF和LCVR的工作原理出发,介绍了系统的基本探测原理;根据偏振分析提出了快速获取全Stokes参量的新方法--该方法选取四个固定的LCVR控制电压,同时控制两个相同的LCVR对光波进行相位调制,得到四组(八个)两两相同的相位延迟量即可求得Stokes参量。此外,设计了能够稳定输出均方根为0~+8.72 V连续可调方波的LCVR控制器,并对其进行定标,实现了不同波长下光波的精确调制。搭建实验样机,以偏振方向分别为0°,90°和45°的三个偏振片P₁,P₂,P₃作为偏振测量目标,测得了波长为632 nm时的全Stokes参量图;以画有夹角为30°的红色、绿色、蓝色三色线条的实验板作为光谱测量目标,对400～750 nm光谱范围的71个通道(光谱带宽为5 nm)进行光谱成像,得到了与红色、绿色和蓝色的分析谱段范围相一致的光谱曲线。结果表明,该系统不仅可以快速准确地获取全部Stokes参量,而且系统结构简单、成像质量良好。     

空间调制型全Stokes参量偏振成像系统原理及仿真

空间调制型全Stokes参量偏振成像是针对同一目标不同偏振分量的同时探测技术,以双折射晶体作为调制元件,将Stokes参量S0~S3调制在同一幅图像中,只一次采集便可获得包含4个Stokes参量的调制信息。分析空间调制型全Stokes偏振成像系统的探测原理和数学模型。阐明重构偏振图像S0~S3的理论依据,并分析了系统参数的选择对图像重构效果的影响。根据实际系统参数,进行数值仿真模拟成像过程,获取调制图像,使用一种简单的频域解调算法,重构出S0~S3的4幅偏振图像,得到比较满意的重构效果,不仅验证了方案的可行性,同时为仪器设计或器件选型提供参考。     

地面长波红外高光谱成像气体探测研究（英文）

报道了地面长波红外遥测的新进展,具体阐述了窗扫时空调制傅里叶光谱成像技术的实现过程。演示装置基于角锥反射镜Michelson干涉具,构成了空间调制干涉;采用了制冷型长波红外焦平面探测器组件,通过对数据立方体的采集、重组、基线校正、切趾、相位校正和傅里叶变换等处理,实现了长波红外波段高光谱成像。自研的CHIPED~(-1)长波红外高光谱成像原理实验装置的探测灵敏度指标噪声等效辐射通量密度NESR在单次采样时达到了5.6×10~(-8) W·(cm~(-1)·sr·cm~2)~(-1),与商品化时间调制干涉高光谱成像仪相当;反映了技术的先进性,并留有较大的改进空间。通过测试聚丙烯薄膜的透过率曲线,CHIPED~(-1)红外高光谱成像原理实验装置的光谱响应范围达到了11.5μm。文章还以室外高楼和乙醚气体的探测实验为例,研究了二维分布化学气体VOC的高光谱成像探测方法。在复杂背景和低试验浓度情况下,从同一波数的红外光谱切片上,观察不出乙醚蒸气的存在,但是进行了差谱处理后,可以清楚看到乙醚蒸气的空间分布。高光谱方法应用在有机蒸气VOC的红外探测领域,相对于宽波段热成像方法,具有灵敏度高、抗干扰能力强和识别种类多等诸多优势。     

基于高光谱成像技术应用光谱及纹理特征识别柑橘黄龙病（英文）

讨论了基于高光谱成像技术光谱及纹理特征在识别早期柑橘黄龙病中的应用。使用一套近地高光谱成像系统采集了176枚柑橘叶片的高光谱图像作为实验样品,其中健康叶片60枚,黄龙病叶片60枚,缺锌叶片56枚。手工选取每幅叶片高光谱图像的病斑位置作为样品感兴趣区域(regions of interest,ROI),计算其平均光谱反射率,并以此作为样品的反射光谱,光谱范围为396~1 010nm。样品光谱分别经过主成分分析(PXA)及连续投影算法(SPA)进行数据降维,再结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器建立分类模型。相比原始光谱,由PCA选取的前四个主成分及SPA选取的一组最佳波长组合(630.4,679.4,749.4和899.9 nm)建立的模型拥有更好的分类识别能力,其对三类柑橘叶片平均预测准确率分别为89.7%和87.4%。同时,从被选四个波长的每幅灰度图像中提取6个灰度直方图的纹理特征以及9个灰度共生矩阵的纹理特征再次构建分类模型。经SPA优选的10个纹理特征值进一步提高了分类效果,对三类柑橘叶片的识别正确率达到了100%,93.3%和92.9%。实验结果表明,同时包含光谱信息及空间纹理信息的高光谱图像在柑橘黄龙病的识别中显示了很大的潜力。     

多光谱遥感影像煤火监测新方法（英文）

煤火在世界各地均有不同程度的发生,严重威胁生态环境,煤火燃烧释放大量的有毒有害气体,造成大气污染,同时煤火燃烧形成地下空洞,导致地表塌陷,直接威胁着矿区人员的生命安全。遥感技术的迅猛发展使大尺度反演与监测煤火温度变为可能。单窗算法是一个简单可行且精度较高的煤火温度反演方法,该方法需要两个大气参数进行温度反演,即大气水分含量和地表比辐射率。由于该算法需要卫星影像获取瞬间时的大气水分含量,而卫星过境瞬间的大气水分含量受多种因素影响难以获得;单窗算法对不同类型的地物均采用统一的地表比辐射率,这会导致反演温度不精确,误差较大。针对上述存在的问题,采用基于地面湿度参量建立起的大气可降水量与地面水汽压间的经验关系,计算大气水分含量,同时,采用NDVI阈值法计算不同地物类型的地表比辐射率,对单窗算法中的两个参数进行精确估计,从而改进提高该算法的精度及可操作性。将改进的算法应用于内蒙古乌达矿区,反演从1988年到2015年间研究区的煤火温度,提取每年研究区的温度异常区域,对比分析煤火区域分布、面积变化情况。本文提出的改进算法能够快速、高效的反演煤火温度,对掌握煤火异常区域变化情况提供技术支持,具有可操作性及现实意义。     

基于声光滤光和液晶相位调谐的高光谱全偏振成像新技术

为了获取高光谱分辨率、高空间分辨率、高偏振精度、高信噪比和稳定性好的全部Stokes参量光谱图像, 考虑到声光可调谐滤光器(acousto-optical tunable filter, AOTF)的±1级衍射光的正交特性, 提出用一个AOTF滤光, 一个液晶可变延迟器(liquid crystal variable retarder, LCVR)进行相位调制和两个CCD相机分别对±1级衍射光成像的高光谱全偏振成像新技术. 从所采用的光学元件的穆勒矩阵出发, 阐述了该技术的基本工作原理; 理论分析表明, LCVR不但不会影响到第一个Stokes参量的探测精度, 而且后3个Stokes参量的相对误差分别优于0.064%, 0.31%和3.97%; 利用原理样机获取了450–700 nm、光谱带宽为10 nm的26个光谱通道的图像数据, 成像质量良好; 以工作波长为600 nm的入射光为例, 对其全部Stokes参量图像进行了具体分析讨论. 结果表明, 该新技术原理正确, 方案可行. 该研究可为光谱偏振成像技术提供新的理论和实现方案.     

成像光谱偏振仪研究进展

成像光谱偏振仪是一类同时具有成像、光谱测量和偏振测量功能的新型光电传感器.介绍了成像光谱偏振仪的原理,对近些年来国内外成像光谱偏振仪的研究进展进行了总结,对基于声光可调谐滤光片、液晶可调谐滤光片等新器件的成像光谱偏振仪和通过在狭缝色散型、空间调制傅里叶变换型和层析型成像光谱仪的光路中添加偏振器件构成的成像光谱偏振仪的原...     

通道调制型偏振成像系统的偏振参量重建

通道调制型偏振成像系统中,焦平面上获取的信息需要通过目标偏振参量的重建才能有效提取,因而重建是目标识别、材料分析、生物医疗等技术进一步应用的前提.为了实现在非理想情况下通道调制型偏振成像系统的偏振参量精确重建,需要解决成像系统中电荷耦合器件(CCD)采样频率与频谱位置偏移对重建的影响.本文首先详细分析了频谱不发生混叠的条件:CCD采样频率应至少为4倍基频;在偏振干涉频谱位置偏移时,使用最大频谱法确定各个偏振态的载波频率,通过频移、滤波和傅里叶变换获得目标的偏振重建二维图像;最后通过计算机模拟仿真与实验分析结合的方法验证该重建方案的可行性与有效性.模拟与实验结果表明:改进后的偏振重建法得到的偏振图像与原始输入图像的均方差在0.001以下,峰值信噪比有明显的提高,且结构相似度可达到0.9以上,表明该方法获得的二维偏振态重建图像精度高,与理论偏振解调法相比具有很大的优越性.该工作希望为后续偏振探测与分析进一步的研究提供参考.     

静态傅里叶变换超光谱全偏振成像技术

光谱偏振成像技术是成像光谱技术与偏振成像技术的有机融合, 是当前空间光学遥感技术研究的热点和前沿. 针对目前光谱偏振成像技术受测量原理、探测模式的限制, 普遍需要运动、电控调制等部件, 导致体积大, 结构复杂, 加工装调困难, 抗振能力差等问题, 我们于2010年在国际上首先提出了一种多信息融合的静态傅里叶变换超光谱全偏振成像方法. 本文在此基础上, 阐述了新方法的基本原理, 给出了具体实现方案. 新方案无需运动、电控调制部件, 可实现目标图像、光谱、全偏振信息的一体获取. 推导出了新方案的调制干涉强度数据表达式及Stokes矢量解调公式, 分析了新方法实现光谱、全偏振探测的物理过程. 对新方案进行了计算机数值模拟验证, 研制了原理验证样机开展了室内、室外验证实验, 首次获得了室外推扫光谱图像数据立方体和全色全偏振度图像, 模拟及实验结果均表明新方案原理正确, 技术可行. 上述研究为新型空间遥感器的开发提供了基础理论及实践支持. 关键词： 成像光谱 偏振成像 Stokes矢量     

基于双通道剪切干涉的高光谱偏振成像方法

光谱偏振成像技术可同步测量目标的空间信息、光谱成分和偏振特性分量,在天文物理研究、大气成分的探测和生物医学等领域具有巨大的发展潜力。偏振信息的同步获取通常牺牲光谱成像的空间分辨率,为避免光谱成像空间分辨率的降低,提出基于双通道剪切干涉的高光谱偏振成像方法。利用双矩形干涉器实现双通道剪切干涉,两个通道分别进行高分辨率干涉光谱成像以及基于微偏振阵列的光谱偏振成像。分析了双通道剪切干涉以及基于微偏振阵列调制的傅里叶变换光谱偏振成像原理,论述了光谱信息反演方法以及偏振信息提取方法。搭建了实验装置,对实际场景目标进行光谱偏振成像实验,获得了目标的高空间分辨率光谱图像和偏振分量信息。研究表明,该高光谱偏振成像技术可同步进行偏振成像测量和高分辨率光谱成像测量。     

基于LCTF与LCVR的偏振高光谱成像系统设计

提出一种基于液晶可调滤光片(LCTF)与两片液晶可调相位延迟器(LCVR)构成的偏振高光谱成像系统,相对于传统LCTF具有转动部件以及无法获取全部偏振态的特点,本系统能够静态凝视成像并且测量目标完整的Stokes参量。通过对两片LCVR取四组不同延迟组合,构造了一个4×4复原矩阵来获取目标的原始全偏振信息。使用干涉光强法,对两片LCVR分别进行了延迟-电压特性的精确测量;在633 nm下验证了全偏振复原算法,通过对误差分析,得到了较好的反演Stokes参数和相应的DoLP与Orient计算值,验证了复原算法的可靠性,可以为全偏振态高光谱遥感成像提供有效的数据。     

Stokes参量数字全息法实现相位物体成像

为实现对相位物体的无损检测和成像,克服数字同轴全息相位物体成像技术在消除零级像和孪生像的干扰时存在的系列问题,提出一种基于Stokes参量的新的数字同轴全息技术。该方法区别于传统的利用干涉光场来记录原始像项的数字全息方法,通过测量物参光合成光束的Stokes参量来分别得到这两束光的振幅和相位差,从而准确、唯一地获得原始像项;再利用数字再现即可重构物光的振幅和相位信息。实验中对弱吸收的相位样品进行了测量,得到样品清晰的振幅和相位分布。结果表明,采用该方法对相位物体进行数字全息再现,可以克服传统同轴全息图中零级像和共轭像对相位物体信息的严重干扰,对于提取相位物体的振幅和相位信息是可行和有效的。     

用Stokes参量法实现数字同轴偏振全息的研究

提出了一种基于Stokes参量的数字同轴偏振全息方法.在实验中用一束线偏振光和一束椭圆偏振光作为参考光, 分别与物光进行干涉,通过拍摄在两个相互垂直方向上的全息图,计算出物光在这两个方向的振幅和相位信息, 从而得到物光的Stokes参量和物体的全偏振信息,实现对各向异性物体偏振态空间分布的图像重建. 实验结果表明,该方法可用于物体的全偏振特性的测量.这种方法在求出物光Stokes参量的同时, 也可消除零级像和共轭像的干扰,因此也可用于同轴或离轴全息.     

基于高光谱的颜色辨别方法研究（英文）

在颜色测量领域区分相似颜色的样品是非常困难的。测量颜色的准确性和高效性对于工业上的应用非常重要。提出了一种基于超光谱成像技术的色彩测量的方法,并设计制成原理样机系统。该系统能够快速准确的测量彩色样品的光谱,并在分析后可得丰富的颜色数据与颜色坐标。该方法克服了传统测色方法测谱不成像,成像不测谱的局限性。为了评估系统的性能,进行分析和实验:比较细分的每个波段的信噪比,并使用光谱匹配技术来比较彩色照相机和所设计的系统在颜色测量方面的优缺点。结果表明,本系统提供了一种更精确的颜色测量方法,可以有效地测试产品颜色的质量。     

分振幅型全Stokes同时偏振成像系统波片相位延迟误差分析

分振幅型全Stokes同时偏振成像仪具有实时性好、空间分辨率高、精度高等优点,有很高的应用价值.分振幅型全Stokes同时偏振成像系统利用偏振分束器、1/2波片和1/4波片将入射光Stokes矢量调制在4幅图像中,可解析入射光Stokes矢量. 1/2波片和1/4波片的相位延迟误差对Stokes矢量测量精度有着不可忽略的影响.建立了包含上述两种误差的Stokes矢量测量误差方程,分析了1/2波片和1/4波片相位延迟耦合误差对自然光、0°/45°线偏光、左旋圆偏光等典型基态入射光的Stokes矢量测量误差的影响,推导了任意偏振态的Stokes矢量测量误差的表征方法.在邦加球球面和球内选取不同偏振度的Stokes矢量作为入射光进行仿真.结果表明, Stokes矢量测量误差和偏振度测量误差均随着入射光偏振度的增大而增大.选取入射光偏振度为1时的偏振测量精度评估系统.为满足2%的偏振测量精度, 1/2波片相位延迟误差应在±1.6°内, 1/4波片相位延迟误差应在±0.5°内.这对提高系统的偏振测量精度具有重要意义,为系统设计和研制提供了重要的理论指导.     

利用偏振干涉成像光谱仪进行偏振探测的新方法

以往对干涉成像光谱仪的研究通常仅限于对光的干涉特性的利用,即由目标干涉图得到其光谱图,而忽略了其丰富的偏振信息.为了在利用光的干涉特性的同时还充分利用光的偏振特性,在原有偏振干涉成像光谱仪的基础上,结合现有的干涉成像光谱技术与偏振探测原理,提出了一种利用现有偏振干涉成像光谱仪获取探测目标的偏振参数(偏振度、偏振方位角等)的新方法,并对其精度误差进行了理论分析,证明了其不但具有较高的稳定性而且具有极高的测量精度.因此,若把以往的偏振干涉成像光谱仪看作是照相机与光谱仪功能的结合,则现在可以将之理解为成像仪、光 关键词： 偏振探测 偏振干涉成像光谱仪 Stokes参量 Savart偏光镜     

静态调制的光谱偏振成像系统

针对传统光谱偏振成像系统普遍存在的系统结构复杂、需要动态调制、光通量低等问题,提出一种基于静态调制的光谱偏振成像系统,将静态调制偏振探测方法与Savart偏光镜干涉成像原理相结合,可在成像过程中实时获取目标的光谱信息和全部四个Stokes偏振信息。与传统系统相比较,该系统具有无运动部件、无需动态电控调制、没狭缝限制、光通量大等优点。介绍了系统组成和基本原理,搭建了实验装置,实验装置包括二次成像光学系统、偏振调制模块、干涉成像模块、CCD图像采集及数据处理模块等,成像谱段范围为可见光近红外(480~950 nm)。利用实验装置对白板、飞机玩具模型进行了成像实验,验证了该系统的光谱偏振成像数据获取能力。对静态调制的偏振测量精度进行了验证,偏振测量统计误差小于5%。实验结果验证了系统原理的正确性和可行性,获取的光谱偏振成像数据在目标识别、目标分类、遥感探测等方面具有较高的应用价值。     

基于Stokes矢量的实时偏振差分水下成像研究

偏振差分水下成像能够有效地克服光散射效应造成的图像退化问题, 在水下物体探测与识别领域具有重要应用价值. 传统的偏振差分方法靠光学检偏器的无规则机械转动来实现对散射背景的共模抑制, 限制了其在水下成像过程中的实时探测性能. 本文通过分析偏振差分探测原理来建立偏振差分成像模型, 从理论上提出了基于Stokes矢量的计算偏振差分水下实时成像系统, 并进行了实验验证. 研究结果表明, 基于Stokes矢量的计算偏振差分成像不仅与传统的偏振差分方法具有相同的水下探测效果, 更重要的是可以实现快速成像过程. 该方法可以应用到目前的偏振成像仪器系统, 实现无需人-机互动的自动化实时偏振差分水下成像, 进一步提高水下物体探测与识别的效率.     

基于植被特征库的高光谱植被精细分类（英文）

目前,高光谱数据精细分类面临两方面问题:一方面,传统单纯利用光谱信息的分类往往难以满足各应用行业对精度的需求,另一方面,基于像元的分类结果受制于椒盐噪声,影响其有效应用。为此,提出了一种基于植被特征库构建与优化的高光谱植被精细分类策略。首先,从高光谱影像中的原始光谱特征出发,结合灰度共生矩阵和局域指示空间分析两类纹理特征,并有针对性地加入了对植被叶绿素、胡萝卜素、花青素和氮素叶面积指数等理化参量敏感的光谱指数特征,构建了完备的植被特征库,以提高植被类别间的可分性;进而对植被特征库进行光谱维优化,提出了基于类对可分性的光谱维优化算法,选择对各类对具有最高识别能力的特征波段,通过迭代使各类别间均达到较高的区分度,并利用最优索引因子法进一步降低数据冗余,以提高分类效率;在进行植被特征库空间维优化时,主要基于地物分布通常具有一定的空间连续性这一理论,提出了基于邻域光谱角距离的植被特征库空间维优化算法,以去除分类结果中的椒盐噪声,提高分类精度和分类图像平滑度。基于航空高光谱数据的植被精细分类验证表明,该方法可以显著提高分类精度,在作物品种识别、精准农业等方面将具有广泛的应用前景。     

西北盐碱土理化性质的高光谱建模及预测（英文）

高光谱数据具有光谱分辨率高、波段连续性强、信息丰富等特点,在土壤信息的监测中得到广泛应用。利用高光谱遥感技术测定盐渍化土壤属性对灌区农作物的生长和农业可持续发展具有重要意义。采集玛纳斯河流域221个土壤样品,分别测定土壤电导率(EC)、有机质(SOM)和Na~+,Ca~(2+),Mg~(2+)三种离子浓度含量等土壤理化性质和光谱反射率曲线,并由三种离子含量得出钠吸附比值(SAR),采用逐步线性回归方法建立EC,SOM和SAR与原始光谱反射率(R)、标准正态变量(SNV)、归一化差异植被指数(NDVI)、倒数的对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)等六种指标的模型。模型验证结果表明,相较其他五种变量的模型,以R为自变量的EC对数模型精度最高,相关系数为0.782,均方根误差为0.256。以NDVI为自变量的土SOM预测模型精度最高,相关系数为0.670,均方根误差为5.352。以FDR为自变量的SAR预测模型精度最高,相关系数为0.647,均方根误差为1.932。EC预测模型效果最好,SOM预测模型次之,SAR预测模型精度最低。最优模型中EC,SOM和SAR的敏感波长分别分布于395~1 801,352~1 144和394~1 011nm波段。由于土壤中各属性的差异和不同成分空间分布的变异性,对于不同土壤性质的建模和验证结果差异较大。本研究可为盐渍化土壤的高光谱遥感监测提供依据。