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.     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

高光谱成像技术预测光伏电池中共聚物胶膜层压温度

提出了利用高光谱成像技术结合化学计量学方法实现在线无损预测光伏电池中乙烯-醋酸乙烯共聚物（EVA）胶膜层压温度的方法。四类EVA胶膜层压的温度控制在128,132,142和148 ℃。采集的高光谱波段范围在904.58～1 700.01 nm之间。每类样本建模集包含90个样本,预测集包含10个样本。从获得的EVA胶膜高光谱图像中选取150×150像素大小的感兴趣区域,并以该区域内所有的像素点包含的光谱反射率平均值作为该样本的光谱特征曲线。分别采用偏最小二乘回归法、多分类支持向量机法和大间隔最邻近法对高光谱薄膜样本层压温度进行建模和预测。权重回归系数图表明短波和长波近红外波段高光谱数据对层压温度预测都有贡献。由于EVA高分子材料反射高光谱数据表现出了较强的非线性性,偏最小二乘法预报性能受到较大影响,为95%,而基于核方法的预测模型在高维特征空间一定程度消除了EVA高分子材料测量光谱非线性特性的影响,较为准确地反映原始EVA高分子材料光谱数据与层压温度之间的关系,比较上述三种模型的预测精度可知,大间隔最邻近模型对EVA胶膜层压温度的预测精度率最高,达到100%。结果表明,应用高光谱成像技术在线无损预测EVA胶膜层压温度是可行的,为实现光伏电池夹层中EVA高分子材料封装温度自动监测与控制创造了条件。     

基于独立成分分析法ICA的多光谱重建

构造了一个6通道,8-bit多光谱相机(MSC)模型作为图像采集装置(包括一个三色数码相机和一个滤光片),在多光谱成像技术基础上,通过模拟相机的数码响应,对物体表面的反射光谱进行重建。由数码相机的响应值得到物体的光谱反射比。使用独立成分分析法来进行数据压缩,光谱重建结果分别用CIE1976色差,光谱反射比RMS误差和反射比相对误差进行评价。20例训练样本的平均CIE1976色差为0.1579,平均反射比均方差为0.0099,平均反射比相对误差为0.0107;12例待测样品的平均CIE1976色差为0.7150,平均反射比均方差为0.0309,平均反射比相对误差为0.0312。结果说明,基于独立成分分析法的光谱重建是一种有效的光谱重建方法。     

基于最大化N维立体光谱角的高光谱端元提取

提出了一种基于最大化N维立体光谱角(Maximum N-dimensional Solid Spectral Angle,MNSSA)的端元提取方法.该方法通过计算N个光谱向量在高维欧几里得空间的光谱夹角,定量衡量该N个光谱向量的独立性.在线性混合模型假设下,端元光谱向量的欧几里得空间夹角大于混合像素构成的夹角.MNSSA法不受待提取端元数目及波段数目的限制,对光谱向量幅值变化不敏感,能够克服阴影及光照因素对端元幅值的影响.使用模拟数据及AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)获取的真实高光谱数据对MNSSA端元提取法及现有基于几何的端元提取法进行了对比评价.仿真结果表明,MNSSA法能够克服阴影影响因子对端元幅值的影响,端元提取准确率优于现有端元提取法,且具有良好的抗噪声性能,能显著降低高光谱数据的重构误差.     

非分辨空间目标光谱双向反射分布函数的实验室平行测量

为了克服非分辨空间目标识别研究中外场观测和计算机仿真手段的局限性,采用实验方法模拟了天基光照场景,用仪器和技术平行类比望远镜观测时光源-目标-探测器方位,并测量了某高保真卫星模型的光谱双向反射分布函数.分析了空间目标光谱散射模型、实验场旋转轴系和环境模拟设备布局.根据在轨卫星的轨道和姿态建立了外场观测几何到室内5轴旋转系统的角度映射关系.利用该关系控制旋转系统实现了对某卫星过境观测的平行模拟,并对目标混合光谱进行了测量和定标.实验结果发表明:目标光谱数据中存在"闪光"和峰值波长迁移现象;旋转系统各轴定位精度为0.5°,光谱数据相对测量误差为0.018%.该方法能实现空间目标观测的全角度平行模拟,测量结果为非分辨目标外形、材料、旋转等特性的识别提供参考.     

基于LED峰值的太阳光谱合成方法

为了利用不同波段LED快速准确地模拟太阳光谱,基于LED的光谱合成原理,提出了一种利用LED光谱峰值波长处的数据合成太阳光谱的方法,简化了太阳光谱的拟合过程。首先,建立所有LED峰值波长处的函数方程组,利用约束最小二乘法确定各波段的拟合参数。进而,通过3组等间隔的LED光谱数据组对该方法进行了仿真分析,间隔40,30,20 nm的LED合成光谱与目标光谱相关系数对应为0.902,0.935,0.977,并对合成光谱失真处进行了分析和修正。最后,根据所选LED的实际光谱对太阳光谱进行了仿真分析。仿真结果表明：合成光谱与太阳光谱最大失配误差为4%,达到AM1.5的A级标准,满足LED太阳模拟器光谱匹配要求。     

基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

基于高光谱成像技术的微小摄像头检测技术

针对高光谱成像特点,提出了一种基于三维特征检测微小摄像头的方案。在空间维利用猫眼效应筛选疑似目标,在光谱维对结果进行精准判定。依据摄像头结构,分析了可见光摄像头的反射光谱特征。基于几何光学和辐射度学,计算和仿真了系统的探测距离。结果表明,正常工作时,光功率影响最小探测距离,目标尺寸影响最大探测距离。搭建了微小摄像头光谱特征验证系统。结果表明,采用吸收型红外截止滤光片的目标的非反射光占比曲线变化平缓且数值高,采用反射型红外截止滤光片的目标的非反射光占比曲线可见光部分数值高,红外部分数值低,从700 nm附近开始下降,甚至发生突变,实验数据显示,突变位置的斜率绝对值是红外波段斜率绝对值的10倍以上。实验结果与预期分析的结果一致,验证了高光谱成像技术检测微小摄像头的可行性。     

一种可溯源的光谱椭偏仪标定方法

提出了一种用X射线反射术标定光谱椭偏仪的方法.作为一种间接测量方法,光谱椭偏术测得的薄膜厚度依赖于其光学常数,不具有可溯源性.在掠入射条件下,X射线反射术能测得薄膜的物理厚度,测量结果具有亚纳米量级的精密度且与薄膜光学常数无关.在单晶硅基底上制备了厚度分别为2nm,18nm,34nm,61nm及170nm的SiO2薄膜标样,并用强制过零点的直线拟合了两种方法的标样测量结果,拟合直线的斜率为1.013±0.013,表明该方法可在薄膜厚度测量中标定光谱椭偏仪.     

苹果花期冠层光谱探测的规范化技术方法探讨

2008年和2009年,针对苹果花期冠层光谱进行了不同天气条件、不同探测时间、不同探头高度、不同探测角度条件下的冠层反射光谱探测试验,分析其对苹果花期冠层光谱特性的影响,探索规范化的光谱探测技术方法。结果表明,苹果花期冠层在不同条件下的反射光谱响应呈现出一定的规律性,特别是在760～1 350 nm近红外波段表现尤为明显。研究发现,随着光照强度的减弱,冠层光谱反射率降低,在晴天和少云时探测冠层光谱较理想;风速在2级以下时,冠层光谱较稳定;在10:00～15:00测定冠层光谱差异较小;探测高度以整个苹果树冠层充满光谱仪探头视场时光谱曲线较稳定;探头以垂直或近似垂直观测为最佳。在此基础上,提出了苹果花期冠层光谱探测的规范化技术方法,为苹果冠层光谱探测及信息提取提供了科学依据。     

基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。     

基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明：(1)当砂土容重为1.40 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ达到极显著水平(R2超过0.90);容重为1.50 g·cm-3时,用蓝边最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm-3时,780～970 nm反射率总和与560～760 nm归一化吸收深度的R2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和的R2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R2=0.26和RMSE=0.09 m3·m-3)和780～970 nm吸收深度(R2=0.32和RMSE=0.10 m3·m-3)估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900～970 nm最大反射率(R2=0.92和RMSE=0.05 m3·m-3)与900～970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R2=0. 92和RMSE=0.04 m3·m-3)。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R2=0.87和RMSE=0.05 m3·m-3)。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明：不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2_pre分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1,能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

彩色扫描仪的光谱反射率估计方法

为从扫描仪获取精确的、设备无关的颜色描述,必须对扫描仪进行颜色表征(Characterization)。考虑到实际扫描仪的成像过程往往偏离线性反射模型,并且训练样本在颜色空间中的不同分布对颜色估计的精度有较大影响,提出了一种基于有限样本加权训练的彩色扫描仪光谱表征方法,从而可以从低维的RGB颜色值计算得到精确的光谱反射率。 实验结果表明,该方法在色度及反射率精度方面均明显优于先前的方法。     

基于非线性光谱字典学习的单幅RGB图像光谱重建方法研究

针对单幅RGB图像重建光谱图像中的病态问题,提出一种基于非线性光谱字典学习的非线性重建方法。为了适应线性和非线性数据,该方法首先改进了基于自联想神经网络模型的非线性主成分分析算法,并利用其从训练光谱集中学习低维光谱字典,用于光谱重建的求逆方程中,以缓解病态状况。再在此光谱字典基础上,利用阻尼高斯牛顿法结合截断奇异值分解的正则化方法,进一步缓解该非线性反演的病态问题,实现单幅RGB图像重建光谱图像。在实验中,采用Munsell以及Munsell+Pantone两个光谱训练集学习光谱字典,同时利用CAVE和UEA光谱图像库进行光谱重建测试。该方法测试结果与现有方法比较发现,该方法在不同光谱训练集下重建CAVE和UEA两库光谱图像的均方根差的平均值最低,分别为0.212 4, 0.255 4, 0.229 4和0.294 9,均方根差的标准偏差接近最好方法的效果,分别为0.068 5, 0.084 7, 0.066 8和0.087 0。此结果表明该方法针对单幅RGB图像重建光谱图像在重建精度和稳定性上均存在优势。     

基于迭代Tikhonov正规化的三刺激值重建光谱方法研究

光谱图像中的反射率光谱数据维数高,且与光源、设备均无关,能够比较全面、真实、客观地描述图像中物体的颜色信息。针对三色相机的光谱图像获取系统中三维色度数据重建多维光谱数据产生的光谱信息丢失、以及伴随而生的颜色信息丢失问题,提出了迭代Tikhonov正规化的光谱重建方法。首先依据色度学理论中色度值与反射率光谱之间的关系,构建反射率光谱重建方程建立起相机所获三维色度数据与高维反射率光谱数据的映射关系;然后,通过反射率光谱重建方程的病态分析,在Moore-Penrose伪逆矩阵求解思想的基础上构建迭代Tikhonov正规化方法求解反射率光谱,并利用训练样本数据通过L-曲线方法训练获取迭代Tikhonov正规化的最优正规化参数,以有效控制并改善反射率光谱重建方程求解的病态、减少重建光谱的光谱信息丢失。实验通过选取样本数据对光谱重建方法进行验证。验证实验的结果表明所提出的光谱重建方法改善了三色相机的光谱图像获取系统中重建光谱的光谱信息丢失程度,使得重建光谱的光谱误差和色度误差较其他光谱重建方法均有明显降低。