面阵探测下的污染云团红外光谱仿真

研究污染云团的红外光谱仿真,对于利用仿真光谱进行光谱识别的算法研究十分重要.在单元探测器探测方式下污染云团的红外光谱仿真研究取得了一定成果,并且已经被应用于识别算法的研究工作中.针对基于成像光谱仪的污染云团识别算法研究缺乏实测数据的问题,利用具有高仿真精度的基于物理模型的污染云团扩散模型及其仿真结果网格化的特点,研究相应的云团红外光谱仿真多层模型,提出了面阵探测方式下污染云团红外光谱的仿真方法,生成了同时具有光谱维和空间维信息的数据立方体,为该研究领域提供了新的研究方法.提出的面阵探测方式下的污染云团红外光谱仿真直观地反映了污染云团的扩散,提供了完备且符合实际情况的污染云团红外光谱立方体数据,对于提高和完善红外光谱识别算法具有重要意义.     

傅里叶变换红外光谱仪遥感污染云团红外光谱的计算机仿真

利用傅里叶变换红外光谱仪（FTIS）实测背景数据,建立污染云团红外光谱的计算机仿真模型。给出（CH3）2CHO（CH3）FPO与（CLCH2CH2）2S两种污染云团红外光谱的仿真结果。模拟剂实验结果与仿真结果对比表明：模型仿真污染云图红外光谱是可行的。     

污染气体扫描成像红外被动遥测系统实时数据处理研究

使用红外被动遥测技术可实现污染气体的远程监控和预警. 该技术应用过程中, 获取背景辐射是进行定量解析的关键, 在已有的应用中, 多采用同条件测量法和上风口测量方法获取背景光谱和环境光谱, 但这些方法均需要提前或者同时测量无目标物的背景光谱, 难以在实际应用中满足快速响应的需求. 本文基于红外辐射传输模型分析, 通过研究在800–1200 cm^-1波段内的实测光谱中同时包含目标、背景和环境辐射的基本原理, 采用了一种不需要事先测量背景的目标特征的背景光谱实时提取算法, 通过将该方法应用于自主研制的污染气体扫描成像红外被动遥测系统, 以六氟化硫为示踪气体, 开展了遥测验证实验. 将获取的浓度数据与应用同条件测量法获取的数据进行了比较, 结果显示两者的相关系数平方值达到0.99, 表明该方法切实可行, 可有效提高系统的响应速度和适用范围. 关键词： 傅里叶变换红外光谱 被动遥测 实时光谱提取算法     

八角茴香与其伪品莽草的红外光谱三级鉴定研究

采用红外光谱三级鉴定的方法区分和鉴别了八角茴香及其伪品莽草。红外光谱三级鉴定即依次采用一维红外光谱、二阶导数谱和二维相关红外光谱,分辨率逐渐提高,谱图的差别也进一步放大。一维谱图中,两者整体峰形比较相似,但在3 400 cm-1附近八角茴香只出现一个特征峰3 392 cm-1,而莽草则出现3 482和3 387 cm-1两个特征峰。二阶导数谱在850～1 180 cm-1波段八角茴香的几个强峰峰强相对比较接近,其中1 015 cm-1为图中最强峰,而莽草的最强峰在1 070 cm-1附近;在1 180～1 500 cm-1波段八角茴香在1 469,1 454,1 442 cm-1附近的３个特征峰峰强明显强于1 292,1 276,1 266 cm-1附近的特征峰,而莽草则刚好相反。二维相关红外光谱中差异更明显,850～1 165 cm-1波段八角茴香在主对角线上的自动峰较强峰出现在1 153和1 000 cm-1,而莽草峰强较强的自动峰出现在911和878 cm-1;1 165～1 500 cm-1波段八角茴香呈现2个自动峰,而莽草则出现5个自动峰。可见红外三级鉴定方法是一种快速有效的鉴定中药材的方法。     

利用地基红外高光谱发射率数据进行云参数反演(2): 云滴有效半径和云水路径反演

云滴有效半径和云水路径等微物理参数是了解云的形成过程、辐射效应以及云、气溶胶和降水相互作用等问题的重要数据。利用地基红外高光谱辐射数据开展了云微物理参数反演方法研究。针对光谱数据的特点,进行了基于云层发射率光谱和辐射光谱的敏感性分析,在此基础上建立了云微物理参数与云发射率光谱差值和斜率等特征参数有关的查找表关系。具体特征参数包括：热红外波段862.1和934.9 cm-1的云层发射率之差、中红外波段1 900.1和2 170.1 cm-1的云层发射率之差、热红外波段900～1 000 cm-1区间的发射率光谱斜率和辐射值光谱斜率、1 100～1 200 cm-1区间的发射率光谱斜率和辐射值光谱斜率等。研究了臭氧波段云层透过率的计算方法及对查找关系的约束性,选择了1 050～1 060 cm-1区间的云层透过率平均值作为约束特征参数。实现了基于逐步搜索法的多重查找反演云滴有效半径和光学厚度,并可通过经验关系计算云水路径。研究表明,该算法得到的水云的云滴有效半径与ARM计划中的MICROBASE产品基本相当,冰云的云滴有效半径相对偏小,两者的云水路径反演结果差异较大。该反演算法较适合于光学厚度小于6的薄云。     

路易氏剂红外吸收截面积的测定与光谱模拟

采用长程傅里叶红外光谱仪在600～1 600 cm-1波段内对不同浓度路易氏剂-1的气相红外透射光谱进行了测量,其特征频率为814,930,1 563 cm-1;并运用比尔-朗伯定律计算了对应特征频率的红外吸收截面积σ值,依次为3.89±0.01, 1.43±0.06, 4.47±0.05(×10-20 cm2·molecule-1)。路易氏剂-1测量光谱在1 158和1 288 cm-1处也有微弱的吸收峰。利用Gaussian09软件包中的密度泛函理论对系列路易氏剂的红外光谱进行理论模拟,其稳定构型和振动频率在b3lyp/6-311+g(d,p)水平上计算。并利用可视化软件Gaussview5.08对各频率的振动模式进行归属。理论计算的红外光谱和实测光谱在600～1 600 cm-1波段内非常吻合,特征频率的相关系数为0.999 1。计算光谱还发现了0～600 cm-1波段内与砷原子有关的振动频率,为293,360和374 cm-1。用最小二乘法处理试验和计算结果中的特征频率,得到了适合路易氏剂-1的红外光谱频率矫正因子为0.977。利用该矫正因子对路易氏剂-1,路易氏剂-2,路易氏剂-3的红外光谱计算频率进行矫正。结果表明获得的路易氏剂理论红外吸收光谱可为该系列化合物的结构性质预测和远程红外光谱监测等提供参考。     

蒜氨酸和甲基蒜氨酸的红外及拉曼光谱研究

利用傅里叶红外光谱和共聚焦显微拉曼光谱技术,比较分析了大蒜主要功能活性成分前体蒜氨酸和甲基蒜氨酸粉末纯品的红外和拉曼谱。在3 200～2 800 cm-1和1 700～200 cm-1波段检测到显著的红外和拉曼吸收峰,其中蒜氨酸在3 080,1 617,1 582,1 496,1 418,1 342,1 301,919 cm-1处有8个较强的红外吸收峰,以及在3 088,1 636,1 404,1 290,1 051,790,745,693,588 cm-1处有9个较强的拉曼振动峰,可作为蒜氨酸的特征峰;甲基蒜氨酸在1 644,1 481,1 395,1 370,1 233,1 068,1 004,892 cm-1处有8个较强的红外吸收峰,以及在1 644,1 310,1 073,1 011,998,893,846,702,676 cm-1处有9个较强的拉曼振动峰,可作为甲基蒜氨酸的特征峰。蒜氨酸和同系物甲基蒜氨酸的红外及拉曼光谱具有明显差异,红外及拉曼光谱技术为蒜氨酸及其同系物的快速、 简便的分析提供了方法。     

粤北灵芝的红外光谱宏观三级鉴定研究

采用红外光谱的宏观三级鉴定法分析鉴别了赤芝、黑芝、松杉灵芝和树舌灵芝。在一维红外光谱中,根据灵芝的1 153和1 078 cm-1的糖苷类化合物的吸收峰的相对强度,可得出这4种灵芝的糖苷类化合物的相对含量依次为： 赤芝＞黑芝＞松杉灵芝＞树舌灵芝。在高分辨率二阶导数谱中,四者在1 600～1 720 cm-1波段处的吸收峰的峰位置、峰形状均有很大差别,说明四者本身所含的氨基酸多肽类物质是不一致的。观测二维相关红外光谱,四者都存在1 100 cm-1的糖苷类化合物的自动峰,不同的是赤芝共有4个自动峰且1 040 cm-1自动峰强度最大,黑芝共有5个自动峰且1 040和1 139 cm-1自动峰的强度最大,松杉灵芝共有4个自动峰且1 140 cm-1的自动峰强度最大,树舌灵芝共有5个自动峰且1 134 cm-1的自动峰强度最大。谱图的三级鉴定验证了赤芝、黑芝、松杉灵芝和树舌灵芝在糖苷类化合物和氨基酸多肽类化合物的相对含量上都是不一致的。结果表明,运用红外光谱法可以快速有效地分析和鉴定赤芝、黑芝、松杉灵芝和树舌灵芝。     

空中目标多波段红外辐射特性描述与仿真分析

针对空中目标在复杂背景下的探测需求,根据实际目标的运动特性,分析目标在飞行高度、飞行姿态角改变时的辐射特点,基于MODTRAN计算得到大气辐射和衰减数据,建立目标的三维模型、热辐射和反射模型,搭建空中目标的红外成像仿真系统.分析和仿真结果表明:在中波波段,目标尾焰的红外辐射比蒙皮强很多,在长波波段,蒙皮的红外辐射比较强,仿真图像的细节比较多,尾焰的红外辐射虽然有所减弱,红外成像效果依旧很好;相同探测条件下,由于位置越高大气越稀薄,探测器的可探测距离会变得比较远.目标红外辐射特性的分析和红外仿真系统的搭建对缩短红外探测器的研制周期和进一步确定探测器波段和系统分辨率等指标提供了参考依据.     

机载FTIR地球大气红外背景辐射光谱特征研究

介绍了机载傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪测量地球大气红外背景辐射的实验过程,对地球/大气的红外背景辐射进行了详细的分析,给出了描述这一辐射过程的理论表达式,证明红外背景辐射主要取决于地表温度、地表发射率、大气透过率和大气温度这四个参数。在理论分析的基础上,对不同观测高度、不同地物背景的实测光谱进行了对比和分析,得到了红外背景辐射的光谱特征。     

AIRS红外高光谱卫星数据反演卷云光学厚度和云顶高度

基于大气红外探测器L1B红外高光谱辐射观测资料,结合中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)云产品数据,利用通用大气辐射传输模式(combined atmospheric radiative transfer model,CART),根据模式模拟和AIRS实际观测亮温的亮温差,研究从AIRS红外波段1 070～1 135 cm-1高光谱数据反演卷云的光学厚度和云顶高度。将反演的卷云光学厚度与云顶高度作为输入参数模拟计算650～1 150 cm-1波段卷云大气顶的辐射亮温谱,并将模拟值与AIRS观测亮温谱进行了对比分析。将反演的卷云光学厚度和云顶高度和AIRS的760通道(900.56 cm-1,11.1 μm)的亮温以及MODIS卷云反射率进行了对比分析。最后将反演的卷云云顶高度和MODIS云顶高度进行了对比分析。研究结果表明：反演所使用的650～1 150 cm-1波段模式模拟和观测亮温谱吻合得很好,说明CART可以较好的模拟AIRS亮温谱。反演的卷云参数与AIRS在大气窗口区的760通道(900.56 cm-1,11.1 μm)的亮温的分布满足低亮温对应较大的卷云光学厚度和高云顶高度。反演的卷云参数和MODIS卷云的反射率分布满足高卷云光学厚度和云顶高度对应高卷云反射率。反演的卷云云顶高度和MODIS的卷云云顶高度之间线性相关系数相对较高,且都在8.5～11.5 km的概率较高,两者的概率分布趋势一致。说明CART可以用于反演卷云的性质,反演结果具有一定的可靠性。     

Estimates of radiation over clouds and dust aerosols: Optimized number of terms in phase function expansion

The bulk-scattering properties of dust aerosols and clouds are computed for the community radiative transfer model (CRTM) that is a flagship effort of the Joint Center for Satellite Data Assimilation (JCSDA). The delta-fit method is employed to truncate the forward peaks of the scattering phase functions and to compute the Legendre expansion coefficients for re-constructing the truncated phase function. Use of more terms in the expansion gives more accurate re-construction of the phase function, but the issue remains as to how many terms are necessary for different applications. To explore this issue further, the bidirectional reflectances associated with dust aerosols, water clouds, and ice clouds are simulated with various numbers of Legendre expansion terms. To have relative numerical errors smaller than 5%, the present analyses indicate that, in the visible spectrum, 16 Legendre polynomials should be used for dust aerosols, while 32 Legendre expansion terms should be used for both water and ice clouds. In the infrared spectrum, the brightness temperatures at the top of the atmosphere are computed by using the scattering properties of dust aerosols, water clouds and ice clouds. Although small differences of brightness temperatures compared with the counterparts computed with 4, 8, 128 expansion terms are observed at large viewing angles for each layer, it is shown that 4 terms of Legendre polynomials are sufficient in the radiative transfer computation at infrared wavelengths for practical applications.     

A fast infrared radiative transfer model for overlapping clouds

A fast infrared radiative transfer model (FIRTM2) appropriate for application to both single-layered and overlapping cloud situations is developed for simulating the outgoing infrared spectral radiance at the top of the atmosphere (TOA). In FIRTM2 a pre-computed library of cloud reflectance and transmittance values is employed to account for one or two cloud layers, whereas the background atmospheric optical thickness due to gaseous absorption can be computed from a clear-sky radiative transfer model. FIRTM2 is applicable to three atmospheric conditions: (1) clear-sky, (2) single-layered ice or water cloud, and (3) two simultaneous cloud layers in a column (e.g., ice cloud overlying water cloud). Moreover, FIRTM2 outputs the derivatives (i.e., Jacobians) of the TOA brightness temperature with respect to cloud optical thickness and effective particle size. Sensitivity analyses have been carried out to assess the performance of FIRTM2 for two spectral regions, namely the longwave (LW) band (587.3-1179.5 cm⁻¹) and the short-to-medium wave (SMW) band (1180.1-2228.9 cm⁻¹). The assessment is carried out in terms of brightness temperature differences (BTD) between FIRTM2 and the well-known discrete ordinates radiative transfer model (DISORT), henceforth referred to as BTD (F−D). The BTD (F−D) values for single-layered clouds are generally less than 0.8 K. For the case of two cloud layers (specifically ice cloud over water cloud), the BTD (F−D) values are also generally less than 0.8 K except for the SMW band for the case of a very high altitude (>15 km) cloud comprised of small ice particles. Note that for clear-sky atmospheres, FIRTM2 reduces to the clear-sky radiative transfer model that is incorporated into FIRTM2, and the errors in this case are essentially those of the clear-sky radiative transfer model.     

A simple new radiative transfer model for simulating the effect of cirrus clouds in the microwave spectral region

The upwelling atmospheric radiation in the millimeter wave spectral range is influenced by the presence of cirrus clouds. A plane parallel radiative transfer model which can take into account the effect of multiple scattering by ice particles in the cirrus has been developed and is used to simulate the brightness temperatures as they would be measured by a satellite instrument. The model uses an iterative procedure to solve the radiative transfer equation. The formulation of the model is such that it can easily be adapted to treat the full specific intensity vector instead of just the scalar total intensity. A convergence test for the model is explained and two cirrus cloud scenarios are simulated. The results illustrate the linearity of microwave radiative transfer for not too strong cirrus clouds in this frequency region.     

基于光学厚度的云红外辐射计算

 为了研究不同物理厚度和不同波段下云的红外辐射特性,提出了基于光学厚度的云红外辐射计算方法。综合考虑云的红外辐射的各个因素,建立了较为完善的云的红外辐射模型,引入光学厚度经验计算公式,并根据光学厚度针对中波和长波红外分别计算了云的发射率、反射率和透过率,进而得到云的红外辐射亮度分布。利用该计算方法,计算了中波和长波红外云的辐射亮度数值,计算结果表明：随着光学厚度增大,云的发射率和反射率增大,探测器接收到的云红外辐射增强。比较发现,该计算结果与实测数据有较好的一致性,该计算模型可以为云背景的红外特性分析、探测及仿真提供参考数据。     

利用地基红外高光谱发射率数据进行云参数反演(1): 云相态判别

云相态是气候模式中的重要参数,也是遥感反演过程中进行云滴有效半径、云水含量等微物理参数反演的重要前提。在研究了云层有效发射率光谱对云相态敏感性的基础上,提出了基于云层有效发射率光谱的云相态表达特征,包括800～900 cm-1区域的有效发射率斜率、900～1 000 cm-1区域的有效发射率斜率、上述两个区域的有效发射率斜率之差、862.1与989.8 cm-1的有效发射率之比、862.1与989.8 cm-1的有效发射率之差、1 900.1与2 029.3 cm-1的有效发射率之比、远红外窗区有效发射率平均值与900 cm-1有效发射率之比等7个特征。建立了利用支持向量机进行云相态判别的方法,开展了模拟数据验证试验,并利用遗传算法优化了支持向量机的径向基核函数参数和惩罚因子。将该方法用于处理ARM计划中SGP站点的AERI仪器获得的数据,得到的云相态判别结果与Shupe提出的多仪器综合判别结果进行了比较。结果表明,利用红外波段不同窗区的有效发射率光谱特征可以实现发射率低于0.95的云层的相态判别,建立的基于支持向量机的云相态判别方法与Shupe方法的总体判别结果较为一致,但有约30%的云层由于发射率较大而标记为不透明云。基于红外高光谱发射率数据的云相态判别技术充分考虑了光谱斜率、比值和差值等信息,是较为稳定有效的薄云相态判别方法。     

Retrieval algorithm of quantitative analysis of passive Fourier transform infrared （FTRD） remote sensing measurements of chemical gas cloud from measuring the transmissivity by passive remote Fourier transform infrared

Passive Fourier transform infrared （FTIR） remote sensing measurement of chemical gas cloud is a vital technology. It takes an important part in many fields for the detection of released gases. The principle of concentration measurement is based on the Beer-Lambert law. Unlike the active measurement, for the passive remote sensing, in most cases, the difference between the temperature of the gas cloud and the brightness temperature of the background is usually a few kelvins. The gas cloud emission is almost equal to the background emission, thereby the emission of the gas cloud cannot be ignored. The concentration retrieval algorithm is quite different from the active measurement. In this paper, the concentration retrieval algorithm for the passive FTIR remote measurement of gas cloud is presented in detail, which involves radiative transfer model, radiometric calibration, absorption coefficient calculation, et al. The background spectrum has a broad feature, which is a slowly varying function of frequency. In this paper, the background spectrum is fitted with a polynomial by using the Levenberg-Marquardt method which is a kind of nonlinear least squares fitting algorithm. No background spectra are required. Thus, this method allows mobile, real-time and fast measurements of gas clouds.