基于光纤F-P可调谐滤波器的有害气体检测方法

光谱分析法在气体成分监测领域有着广泛的应用,实现小型紧凑高分辨率的光谱测量装置是热门的研究课题。文章创造性的提出了基于光纤法布里-帕罗（F—P）的可调谐滤波器提高吸收光谱分辨率,为构建紧凑高分辨率的光谱仪提供了一种新的方案。基于光纤F-P的可调谐滤波器成功实现了微型光栅光谱仪（分辨率约1nm）对甲烷吸收光谱的测量,对比无光纤F—P可调谐滤波器直接测量的结果,该方法测得的吸收光谱强度至少提高了一个数量级。此研究成果可用于紧凑高分辨率的星载气体检测仪的研制。     

太赫兹光谱和功率计量研究进展

介绍太赫兹光谱和功率参数的计量方法,报导了中国计量科学研究院在太赫兹计量领域的工作进展。对于太赫兹光谱仪的校准,利用回波校准技术提高了太赫兹光谱仪的校准不确定度;对于太赫兹功率计量,自主研制了高吸收率太赫兹吸收涂层和太赫兹辐射热计,实现了太赫兹辐射功率溯源至国家激光功率基准。该研究为促进太赫兹技术发展提供量值溯源需求和准确测量技术保障。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

“高分四号”卫星凝视相机设计与验证

2015年12月29日,中国第一颗地球静止轨道高分辨率光学遥感卫星—"高分四号"卫星在西昌卫星发射中心成功发射,星上装载的北京空间机电研究所研制的高分辨率光学遥感凝视相机,可以获取星下点可见光近红外谱段(全色及多光谱)50m地面像元分辨率、中波红外谱段400m地面像元分辨率图像,地面覆盖超过400km?400km。文章介绍了该相机的组成及工作原理、相机的关键技术及实现情况,给出了地面测试与试验结果,对在轨运行和测试情况进行了简单介绍,列出了在轨测试的主要结论。     

PBT弹性体微相分离及对其力学性能的影响研究

为了获得微相分离对宽温PBT叠氮聚醚弹性体力学性能的影响规律,用红外光谱分析法(FT-IR)和动态热力学分析法(DMA)研究了PBT叠氮聚醚弹性体产生微相分离的机理和影响因素。用调节硬段含量、交联参数的方法调控其微相分离,控制适当的微相分离程度可显著改善推进剂的力学性能。研究结果表明:在二元醇扩链的弹性体体系中,当硬段含量约为15%时,弹性体发生相对最大比例的微相分离,体现出较佳的综合力学性能。通过微相分离的调控可获得宽温范围内综合力学性能较好的叠氮聚醚推进剂用粘合剂基体材料。     

地球观测系统时代之后的成像光谱技术

地球观测系统(EOS)时代将向地球系统科学遥感界提供有关大气、陆地表面和海洋间相互作用的大量新信息。由EOS-1平台上的高分辨率成像光谱仪(HIRIS)等仪器提供的高光谱和空间分辨率图像将成为EOS数据集的重要组成部分。可以预料,利用EOS可以进一步认识地球,但也要求未来的传感器比现有的这一代传感器具有更高的灵活性和测量能力。声光可调谐滤光器(AOTF′S)良好的光谱灵活性、偏振选择性及简单性预示着它在未来的成像光谱仪上的重要应用。AOTF′S是致密、紧固的固态晶体,它可对两种偏振态进行快速的(毫秒级)、电控的光谱调谐。本文将讨论基于AOTF的成像光谱仪的基本原理。     

多角度多光谱遥感技术

文中以EOS平台上配置的多角度成像光谱辐射计(MISR)为例,对多角度多光谱遥感技术的科学目标以及仪器基本概念、组成、关键技术和数据应用进行了讨论。     

新一代多光谱扫描仪高效率线性扫描系统研制

文章根据新一代多学谱扫描仪的总体技术要求，重点介绍了高效率线性扫描控制系统的设计实现。     

多目标多光谱高温仪的研制

根据固体火箭发动机羽焰特征研制了多目标多光谱高温仪。文中介绍了多光谱测温技术及测温仪系统构成。该系统可同时测量羽焰6个目标点的温度,每个目标点均有8个工作波长,可实现对发动机试验时羽焰流场轴向和环向多目标的温度动态测量。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。