高通量层析成像光谱仪的仿真研究

介绍了高通量层析成像光谱仪的基本原理和原理装置 ,并且提出了直视棱镜等三种色散方案。设计了基于分块矩阵的迭代算法 ,降低了丢失锥体对重构数据立方体的影响。通过计算机仿真实验 ,得到了 6 1× 6 1的空间分辨率和 13个波段的光谱像 ,试验结果证实了该原理是正确的 ,算法是快速、收敛、可靠的。     

西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被光谱特征分析

以西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被冠层光谱为研究对象,分析不同海拔位置上植被光谱特征差异及物理含义,通过植被光谱特征的分层聚类分析,评估当雄阳坡植被垂直分布的遥感识别可行性。结果表明：水分指数(WI)、光谱红边位置(REP)、归一化植被指数(NDVI)分别与叶片水分含量、干重生物量、植被盖度存在较强的相关性,且不同植被类型间的WI,REP和NDVI存在显著差异;基于光谱特征集的分层聚类分析实现了阳坡12个样点逐级分类,其结果与地面调查基本匹配,表明所选择的植被光谱特征能够表征实验区垂直分布的植被类型差异,分析结果可为青藏高原植被垂直分布信息的遥感提取提供光谱特征的先验知识支持。     

航天TDI-CCD相机的MTF和像质分析

TDI- CCD相机在航天遥感中得到了越来越广泛的应用 ,但航天 TDI- CCD相机的像移是难以完全消除的或是不可避免的。推导和分析了 TDI- CCD相机的像移以及各种像移的 MTF表达式 ;参照美国国家图像解释分级标准( NIIRS) ,分析了像移量对像质的影响。结果表明 :当采用 96级延迟积分的 TDI- CCD器件时 ,同步误差只有小于 2 % ,成像质量才能得到保证 ,这与滚筒式扫描成像实验结果相吻合     

层析型线阵推扫成象光谱技术及其仿真研究

本文设计了一种层析型线阵推扫成象光谱仪。与色散型推扫成象光谱仪或干涉型推扫成象光谱仪不同的是,它用线阵CCD代替面阵CCD,同时又具有高通量、多通道、高信噪比、结构简单、轻量等优点。其基本原理是利用光栅的多级衍射实现视场条带目标的一维空间和一维光谱组成的“空间-光谱平面”到一维投影象的Radon变换,然后由逆Radon变换重构二维数据(一维光谱和一维空间),另一维空间信息通过推扫便可得到。文章还提供了重构算法和计算机仿真试验结果,验证了算法和方案的可行性。     

干涉成像光谱仪技术的新发展

综述了成像光谱仪的发展过程以及空间调制干涉成像光谱仪技术的新原理、新技术、新发展。对干涉成像光谱技术的原理进行了论述 ,分析了Sagnac型和偏振型干涉成像光谱仪的分光机理和成像原理。提出了未来光谱仪技术的发展方向。     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。     

扩大光学系统焦深范围的光学成象新技术研究

如何增大非相干光学系统的焦深已成为一项有意义的研究主题.对于普通光学系统,其焦深与光学系统的相对孔径平方成反比.为了增大焦深,通常的做法是缩小相对孔径,但这种做法有其缺点:会降低光学系统的光通量及调制传递函数(MTF)和分辨率.本文提出了一种新方法,通过在光学系统光路中加入一特殊设计的非球面掩模板,并用图象处理技术对相位掩模板编码后的图象进行解码得到清晰图象.保证了光学系统在维持原有相对孔径的同时扩大其焦深范围,使光学系统在离焦范围内有好的成象质量.     

运用PLS算法由小麦冠层反射光谱反演氮素垂直分布

文章提出了利用遥感光谱数据反演小麦冠层氮素垂直分布的化学计量学方法,运用偏最小二乘算法(PLS),穷尽测定的小麦田间冠层可见光和近红外光谱不同波长处的冠层光谱反射率及其组合与小麦不同层次的叶绿素、叶片全氮含量之间的关系。通过2001～2002年的建模和2003～2004年的验证试验,求得了用PLS算法对叶片全氮上层、中层、下层垂直分布估算结果的相关性。表明PLS算法能够用于反演作物冠层生物化学参数的垂直分布。运用PLS的小麦氮素垂直分布的估算方法,较以往单一冠层估算方法精度明显提高,对于生产上迫切需求对作物中、下层叶片氮素状况的监测来指导适时和适量施肥具有指导意义。     

基于核驱动模型参数反演的作物株型遥感识别

传统的单一方向遥感只能得到地面目标一个方向的辐射量,缺乏足够信息来同时推断像元的波谱和空间结构。多角度的反射光谱对于植被结构特征的估算及类型鉴别比垂直光谱具有明显的优越性。将多角度观测数据和核驱动模型结合,构建了基于核参数各向同性核所占比例(f_iso),几何光学核所占比例(f_geo)和体散射核所占比例(f_vol)的植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别,并将SPEI与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI)等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,不同指数对作物株型结构表现出的敏感性依次为：SPEI＞SSI＞NDFI。SPEI较以往学者构建的指数对不同株型品种遥感识别具有更好的敏感性,该方法可以在其他作物上拓展应用,具有很好的理论基础和应用前景。     

基于多时相航空高光谱遥感影像的冬小麦长势空间变异研究

精准农业技术是基于农田信息在空间和时间上存在的差异而实施的变量管理技术,本研究以2001年～2002年度在国家精准农业研究示范基地开展的冬小麦变量施肥对比试验为基础,获取冬小麦拔节期、灌浆初期及乳熟期的推扫式成像光谱仪(pushbroom hyperspectral imager, PHI)航空高光谱影像数据,提取反映冬小麦长势光谱参数,进行变量施肥处理区与常规处理区冬小麦长势空间变异的对比。研究发现,变量区与对照区光谱反射率分散度最大的区域主要集中在红边及近红外反射平台的附近, 其中,乳熟期冬小麦光谱分散度最大,其次为拔节期和灌浆期。通过对比不同时相冬小麦长势信息,发现拔节期变量区作物长势空间变异程度要高于对照区,经过变量施肥处理后,灌浆期和乳熟期变量施肥区冬小麦长势空间变异程度低于对照区;对冬小麦产量的分析发现,变量区产量的总体空间变异小于对照区,但变量区总体产量略低于对照区。研究表明,利用遥感影像数据,可以及时获取作物长势的空间变异情况,为农业管理的生产、决策及时提供信息。