空间温室灯组件的自适应控制

到目前为止,基于发光二极管(Light Emitting Diodes-based,LED)的照明器被广泛用于除自然光之外的温室植物照明,以及没有自然光的植物工厂.优化人工光照参数,如日光照积分和不同光谱成分的比值,可以显著降低生物生命支持系统(Biological Life Support Systems,BLSS)...     

透视空天红外遥感探测技术:演进规律与发展趋势

空天红外遥感探测技术对国民经济发展和战略国防能力建设具有重要意义,是推动我国红外科技进步的关键引擎,更是实现航天科技强国战略的重要基石。本文重点展现了气象卫星观测技术、地物目标精细成像技术、红外焦平面探测器技术以及新时代背景下的遥感应用等多个与红外科技紧密相连的关键领域的研究进展。通过系统梳理相关技术的发展脉络,总结演进规律,并深入剖析最新研究成果,旨在精准洞察未来空天红外科技的潜在发展方向,为我国红外科技的不断创新和航天事业的蓬勃发展提供坚实的支撑。     

日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪杂散光测试与校正技术

日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪具有更高的光谱分辨率及更多的光谱通道,而杂散光是影响超光谱探测仪光谱测量精度的关键因素之一。陆地生态系统碳监测卫星搭载的超光谱探测仪为光栅式光谱仪,其入射和出射狭缝的存在使得系统本身杂散光的抑制多了一道屏障,因此该类遥感器杂散光的主要来源为视场内的杂散光。文章描述了该类杂散光的来源及特点,最后以超光谱探测仪空间维为例,建立杂散光校正数学模型,介绍了视场内杂散光分布测量方法、测量步骤,并对校正效果进行了分析。结果表明,杂光分布影响因子d和杂光分布因子矩阵D可正确表征光谱仪的杂散光特性。     

陆地生态系统碳监测卫星日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪设计与验证

日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪(简称超光谱探测仪)是陆地生态系统碳监测卫星“句(gōu)芒号”四个有效载荷之一。超光谱探测仪是国际上首台专门设计探测太阳诱导植被荧光载荷,光谱范围670nm～780nm,光谱分辨率0.3nm,对地观测幅宽34km。为了保证探测精度,探测仪要求在10mW·m^–2·sr^–1·nm^–1输入光谱辐亮度下信噪比大于200。针对高精度定量化探测需求,国内首次采用高稳定双焦距望远光学系统设计,实现了光学系统的公差比传统设计低4倍,采用高性能AD量化器件和电路抑制设计实现513.1高信噪比,采用高稳定漫反射板(Quasi Volume Diffuser,QVD),实现在轨高稳定性能监测,采用间接控温实现0.08℃精密控温。文章给出了探测仪设计与实验室验证情况,并给出了外场试验结果和在轨初步反演结果。     

环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪设计与验证

高光谱成像仪是环境减灾二号A/B卫星上唯一可以获取高光谱数据的载荷。文章从幅宽和空间分辨率2个方面介绍了国内外高光谱成像仪的发展现状;基于大孔径静态干涉光谱成像(LASIS)技术原理和高光谱成像仪系统组成,提出幅宽增大和空间分辨率提高会带来偏流角偏差控制和高速图像传输等问题;对摆镜“轻巧型”结构、高精度运动部件及大尺寸高精度干涉仪进行设计,以满足偏流角偏差分析提出的高光谱成像仪推扫方向与探测器光谱方向夹角优于2.7′的要求,采用大面阵CCD高速成像技术,实现电路规模仅为原有技术的1/4。环境试验和在轨成像结果表明：高光谱成像仪调制传递函数(MTF)大于0.24,星上定标精度优于2 nm,在轨获取的可见光近红外(VNIR)及短波红外(SWIR)光谱图像立方体正确,曲线准确度相对偏差优于5%,高光谱成像仪的设计具有有效性。     

基于I-Br-Cl三元杂化钙钛矿薄膜的制备及表征

钙钛矿具有吸收系数高、载流子扩散长度长和带隙可调节等优点，是目前最有应用前景的光电材料。研究表明，掺杂Br、Cl的MAPbI₃可以提高钙钛矿薄膜的稳定性和光谱性能。为探索I-Br-Cl三元卤素杂化钙钛矿薄膜可行性，采用一步旋涂法制备了掺I、Br、Cl量不同的钙钛矿薄膜，并对其微观形貌和结构进行表征，对其光谱性能进行测试。结果表明：在所制备的薄膜试样中，MAPb(I_0.85Br_0.05Cl_0.10)₃钙钛矿可形成连续完整的薄膜，其结晶度最高，吸光度最大；MAPb(I_0.80Br_0.05Cl_0.15)₃钙钛矿薄膜的发光强度最高。     

SiC纤维增强复合材料界面微观结构的Raman光谱研究

使用Ｒａｍａｎ显微技术（Ｒａｍａｎ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）研究了ＳｉＣ纤维增强碳化硅、ＪＧ６玻璃和Ｐｙｅｒｘ玻璃复合材料界面的微观结构。研究表明,复合材料的制备过程使纤维内自由碳颗粒的大小增大,尤其是在界面层两种玻璃复合材料制造过程使原纤维富含ＳｉＯ２的表面层消失,而且发生了界面层碳结构的有序化。     

空间风化对C型小行星的光谱影响研究概述

C型小行星主要由硅酸盐矿物和含碳有机质组成，保存了太阳系形成初期的原始物质，是认识太阳系形成初期的重要物质，对研究水和生命起源与演化具有重要科学意义。目前对小行星物质组成的认识主要基于光谱特征分析，但长期的空间风化作用会改变小行星表面物质的光谱特征，所以认识小行星的物质组成需要准确厘清空间风化对光谱的影响。随着中国小行星探测工程的推进，迫切需要深入认识C型小行星的光谱特征及对空间风化的响应规律。为此，分析了C型小行星的反射率、水和有机质吸收等光谱特征以及空间风化的影响，提出研究存在的主要问题，进而指出了该研究方向的未来发展趋势和研究重点。     

基于表面成分检测的铝合金精准分类方法研究

铝合金凭借其优良特性广泛应用于工业制造，产生了大量废旧铝合金，而新生产铝合金会消耗大量能源且对环境造成污染，因此回收再利用废旧铝合金有重要意义，须找到对铝合金进行分类回收的高效分类方法。基于表面成分检测技术-激光诱导击穿光谱技术(LIBS),先采集铝合金表面成分的光谱信息，再结合ELMAN神经网络、人工神经网络(ANN)以及随机森林(RF)模型分别对全谱数据和特征谱线数据进行了铝合金系列分类和牌号分类。研究表明：LIBS结合RF模型，能够更加快速准确的对6个系列11个牌号的铝合金进行分类，该结果为废旧铝合金系列及牌号的快速分类提供了参考方法。