含云大气单次散射参量极大相关k分布优选算法

针对高精度遥感应用中含云大气波段辐射传输计算成本较高的问题，提出单次散射参量极大相关k分布优选算法（SSP-MCKD）。通过分析不同环境条件下含云大气消光系数、单次反照率和不对称因子等参量在光谱分布上的相关性，将CKD理论从单一吸收系数扩展至多种光谱参量。根据对单次散射源函数的影响程度，优选各条谱线的极大相关光谱参量并进行分组重排，在组间和组内求解平均等效参量和求积权重。实验结果表明：与Δlog k算法和云层属性参数化的相关k分布算法相比，SSP-MCKD适用于吸收、半吸收和透过等各类波段，收敛速度最快；在不同高度云层场景中，辐射亮度平均误差低于2%；在不同类型云层场景中，辐射亮度平均误差低于6%。SSP-MCKD在适用性、稳定性及计算精度方面均具有明显优势。     

基于塔姆等离激元的硼烯近完美吸收器（特邀）

针对单层硼烯吸光效率低的难题，提出了一种基于塔姆等离激元的硼烯近完美吸收器件，通过入射光直接激发高度局域的塔姆等离激元模式，深入研究了硼烯的近红外光学响应。仿真结果表明，所设计的硼烯/一维光子晶体结构能够有效提高硼烯的吸光效率，相比单层硼烯提升了一个数量级。同时器件在不同面内晶体方向上表现出强烈的各向异性。通过改变硼烯狄拉克电子密度，将器件在x和y偏振方向上的吸光效率提高至95.52%和96.63%，对应共振吸收波长为1 550 nm和1 607 nm。此外，通过改变一维光子晶体结构、氧化铝间隔层厚度及单层硼烯在间隔层中的位置等参数能够实现对吸收效率及吸收波长的灵活调控。该器件具有吸收效率高、工作波段可调等显著优点，可为发展下一代片上集成光电器件提供机遇。     

中红外宽带消色差超透镜的设计

中红外热成像系统是通过探测物体本身的辐射进行成像，不需要外部光源。而传统的中红外热成像系统体积大，不利于小型化。本文基于传输相位理论，采用时域有限差分（FDTD）法，使用FDTD软件计算仿真，探究了不同的单元半径、纳米柱高度及单元周期对相位延迟及透过率的影响，并且针对不同的纳米柱半径，利用传输相位调控实现中红外（3～5μm）波长下全介质硅材料的宽带消色差超透镜设计。其数值孔径为0.24，仿真焦距值为147.3μm，半峰全宽（FWHM）为8.11μm，透镜透过率达到70%。设计的超透镜不仅体积小、质量轻、全波长聚焦效率可达到54%，而且为平面透镜，因此易于光学系统集成，在红外成像、红外夜视仪、红外遥感等技术中展现出广阔的应用前景。     

基于波段选择的烟草病害检测模型

烟草是我国重要的经济作物，税收的重要来源，为国家的经济发展做出了巨大贡献，然而，烟草病害严重影响烟叶产量与品质。采用光谱分析技术对烟草病害进行早期防治具有非常重要的现实意义。以接种烟草花叶病毒(TMV)与马铃薯Y病毒(PVY)的烟草为研究对象，分别采集室内与室外培养的染病烟草叶片高光谱数据。为实现对烟草病害的精准识别，每隔两天对两种染病烟草进行光谱数据采集，将每种病害数据详细地分成五个严重度等级，最终获得1 697个在350～2 500 nm波段范围内的光谱数据。为对烟草高光谱数据进行有效利用，以支持向量机(SVM)为基础，结合快速近邻波段选择算法(FNGBS)与归一化匹配滤波(NMFW),提出一种聚类与排序相结合的波段选择算法(FNG-NMFW)。FNG-NMFW首先采用FNGBS算法对烟草光谱进行精细分组，再采用NMFW算法对各组波段进行排序以选择特征光谱，实现烟草光谱特征提取与降维。在波段选择的基础上，采用SVM对烟草特征光谱进行分类，最终实现高精度烟草病害检测。研究结果显示：该模型性能稳定，在样本数量较少情况下，即可实现TMV与PVY两种病害的高精度识别。对于TMV1与TMV3...