大气探测激光雷达的分类和特征

激光雷达被广泛地应用于云、气溶胶、大气成分、温度和风速的探测当中.应用于大气探测的激光雷达种类繁多，通常会使用不同的分类方法对激光雷达进行归类，使得同一台激光雷达可能会被赋予不同的名称，而被归类于同一类型的激光雷达之间又可能存在显著差异.按照激光雷达的测量角度和测距方式、光谱特征、探测目标、搭载平台等多种分类方法对现有的大气探测激光雷达进行了归纳，描述了各种不同类型激光雷达的特征，并介绍了不同类别激光雷达之间的联系.在实际科研和业务中，需要结合各种激光雷达的优、缺点，根据探测目标、数据质量要求和预算来选择最适合的激光雷达类型来进行大气探测.     

激光雷达在大气探测中的应用浅析

激光雷达具有波束定向性强、探测波长短、能量密度高等特点,在大气探测中能够发挥空间分辨率高、探测灵敏度高等优点。文章分析了激光雷达大气探测的基本原理,介绍了激光雷达的类型,探讨了激光雷达在大气探测中的具体应用,并提出一些观点以供参考。     

大气探测激光雷达的进展研究

激光雷达是以光频工作的雷达,与普通雷达相比,它具有较高的速度及角度分辨率、较高的测量精度以及较强的抗干扰能力。文章综述了激光雷达的分类、发展简史、发展动态及其在大气探测领域的应用,并重点介绍了我国大气探测激光雷达系统的应用及研究成果。     

一种探测大气的激光雷达研究

本文主要介绍用于探测大气光学参数的激光雷达基本工作原理及其主要技术指标，并对大气探测激光雷达的探测精度简要分析。与其他测量手段相比，大气探测激光雷达具有测量范围大，空间和时间分辨率高，测量精度高，实时性强等优点。尤其是它能够直接测量可见或红外波长的大气水平能见度和透过率。     

拉曼激光雷达探测对流层二氧化碳浓度分布

为了预测大气中二氧化碳对气候变化的影响,准确可靠的监测对流层二氧化碳浓度分布变得非常重要。拉曼激光雷达是探测大气二氧化碳浓度分布的一种先进的工具。本文介绍了拉曼激光雷达探测大气二氧化碳浓度的原理和方法;中国科学院安徽光学精密机械研究所研制的L625拉曼激光雷达增加了测量对流层二氧化碳浓度分布的功能,对该雷达的重要器件和参数进行了简要介绍;分析了L625拉曼激光雷达探测对流层大气二氧化碳浓度的测量精度;得到了对流层2-7.5 km高度上二氧化碳浓度分布的初步测量结果。由测量结果可以看出合肥地区夜晚二氧化碳垂直方向浓度变化很小,在380 ppmv左右有轻微变化。实验验证了L625拉曼激光雷达探测二氧化碳浓度分布是可行的,并且能够达到较高的测量精度,具有较好的稳定性。     

基于分段式探测的高分辨率沙姆成像激光雷达

为提高沙姆成像激光雷达技术远距离大气探测的距离分辨率(如3 km@54 m, 4 km@96 m, 5 km@148 m),提出了一种基于分段式探测的沙姆成像激光雷达探测方法.该方法在雷达系统的接收端采用2套探测装置，通过设置探测装置的系统参数，包括放置的角度、位置等，对探测路径以距离远近程度进行划分，实现分段大气探测.此系统在保证各分段实现高距离分辨率探测的基础上，实现了全距离范围内大气气溶胶的精细探测，从而提高了沙姆成像激光雷达的远端距离分辨率.反演计算结果表明，此系统的距离分辨率提高显著，同距离处分辨率提高近4倍(3 km@13 m, 4 km@24 m, 5 km@38 m).据此可推断利用三段式及更多段式分段探测能够进一步提高远距离处的分辨率.     

关键词

大气探测激光雷达 近日记者从中国科学院获悉,为突破激光雷达时空连续性限制,该院武汉物理与数学研究所激光雷达研究团队已成功研发出一种新型的全高程、全天时大气探测激光雷达,实现从近地面直到约110公里的全高程探测,并实现对部分低中层和全部高层的全天时（昼夜连续）探测。     

全球卫星大气成分遥感探测应用进展及其展望

 随着全球变化的加剧,科学家和各国政府对大气环境日益关注,尤其是大气中的化学成分,不仅影响区域的空气质量,而且对全球气候变化产生不可估量的影响。卫星遥感探测大气中的化学成分是近年来全球对地观测领域的一个新兴分支。本文阐述全球及中国在卫星大气成分遥感探测领域的发展,以及目前已经和正在开展的各类卫星大气成分探测进展,综述大气气溶胶、主要痕量气体、主要温室气体的卫星遥感探测国际和国内现状,以及掩星和临边探测大气成分垂直廓线的进展,展望未来全球在该领域的发展方向。     

侧向散射激光雷达反演气溶胶后向散射系数误差分析

气溶胶的光学特性是大气探测的一个重要部分,侧向散射激光雷达很适合于探测近地面大气气溶胶光学特性。在侧向散射激光雷达的反演公式中,气溶胶后向散射系数对各直接测量量偏导数的解析表达式是求不出的,传统的误差传递公式难以发挥作用。而直接误差传递的方法,适应于这种情况。用直接误差传递方法估算参考点气溶胶后向散射系数、大气后向散射系数、气溶胶消光后向散射系数比、测量信号、大气分子和气溶胶比相函数分别独立变化时引起后向散射系数误差的大小及总误差的大小。     

微脉冲激光雷达的技术

探讨了用微脉冲激光雷达探测大气分布的原理和技术特点,预测了微脉冲激光雷达的发展方向和应用前     

地基云观测技术及装备研究进展

本文综述了气象观测中地基云观测技术及装备现状,根据地基云观测技术原理及实现方法的不同,将已有的地基云观测技术归纳为激光雷达云测量、微波雷达云测量和全天空云成像测量技术。对每个类中的主要方法技术、装备原理及特点进行了具体分析和归纳,最后给出了地基云观测方法及装备研究进展及存在的问题,并对未来研究方向及趋势进行了预计。     

光腔衰荡光谱技术应用于痕量气体检测的研究进展

光腔衰荡光谱(CRDS)技术在对痕量气体的检测技术中占有重要的地位。对基于光腔衰荡光谱技术的痕量气体检测相关研究进行了综述,分析了光腔衰荡光谱技术的相关工作原理及技术特点。介绍了CRDS痕量气体检测在大气环境、生物医学、燃烧化学等方面的研究进展以及存在的问题;总结了CRDS痕量气体检测的发展趋势。     

基于改进CGHT的光学遥感图像舰船尾迹检测

根据遥感图像舰船目标检测的实时性要求,提出了一种应用改进CGHT算法检测舰船尾迹的方法.通过加入舰船船体的检测结果,改进CGHT算法中种子点的选取方式,以改善尾迹检测的计算复杂度,并将检测重点侧重于舰船船体附近区域,避免尾迹检测的盲目性.实验表明,该算法显著减少了尾迹检测的运行时间,降低了伪尾迹引起的虚警,提高了尾迹定位的准确性.     

基于极化合成孔径雷达数据的桥梁检测

为了对遥感合成孔径雷达(SAR)图像中桥梁目标进行自动检测,在极化散射矩阵参数的基础上,提出了一种寻找河流地区对比参数的方法:将总功率、极化熵、相似性参数等参数进行加权组合,利用特征值分析方法求取最优加权系数,从而得到对河流特征敏感的参数组合表达式。进而利用该表达式对河流地区进行了分类实验,对分类结果应用图形形态学方法处理后形成水域模板。在此基础上将水域模板对敏感参数图像覆盖后,对河上桥梁目标进行了自动检测。采用PI-SAR型的雷达的全极化数据进行实验,获得了良好的检测效果,和只使用功率数据进行桥梁检测相比,原来检测不出来的桥梁目标都明显显现出来。实验结果表明,综合利用全极化SAR信息在遥感应用中可以更好的检测和识别目标。     

THz辐射在气体检测中的应用初探

鉴于大气污染问题的日趋严重,人们在寻找不同的技术方法,用于大气化学研究和污染气体检测,从而对空气质量进行监督和对已污染大气进行整治。本文概述了光谱技术在气体检测中的应用,重点介绍了THz辐射在气体检测中的研究进展。     

电路中触点火花的检测及遥感报警系统的研制

电路中的触点、开关处由于种种原因引起了火花,提出利用光纤的传递使光电二极管电阻下降,经电路处理并发射无线电波报警,来实现触电火花的检测.并通过无线电波接受装置,设计出多路预警电路,可实现多处不同位置的远程报警,利用一台报警器报警显示多个构成单位区域内的情况.     

耀光水体、非耀光水体和云层的多光谱遥感识别模型

太阳耀光水体和水云的光谱相似性导致绝大部分多光谱遥感图像云检测算法的太阳耀光信号误识别.选取对耀光水体、非耀光水体、水云、冰云光谱信息差异性和敏感性最大的红光波段及中红外波段,结合上述4类分类对象的遥感统计数据,从黑体辐射理论和云粒子微观物理性质出发,分析二维特征空间中不同类型水体和云层的辐射分布差异,提出利用多光谱遥感数据AVHRR识别不同类型水体和云层的红光-中红外光谱普适性分类模型.该分类模型对于多光谱遥感数据具有广泛适用性,可作为发展多光谱识别分类自动化算法的基础.     

差分吸收光谱技术在大气监测领域中的应用

随着人类经济的高速发展,环境污染和生态破坏日益严重,突发性环境污染事件也时有发生。如何防治污染、保护环境,成为当代科学的一个课题。痕量气体光谱分析技术检测大气污染具有检测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态检测等优势。差分光学吸收光谱技术(DOAS)是探测大气中痕量气体成分的现代光谱遥测技术。由于其高准确性和高分辨率、可同时对多种气体进行测量等优点被广泛用于城市空气质量、污染源排放(如:高速公路、企业排放)、对流层和平流层的大气痕量气体成分及自由基的测量。它可以同时测量大气中多种气体分子,如CO2、SO2、NOx等。本文介绍了主要介绍差分吸收光谱技术的原理、测量精度影响因素及其在大气监测领域中的应用。     

基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法

遥感图像中典型目标的检测是当前图像处理领域的研究热点,飞机在战场监视、航空管制和交通运输等领域发挥着重要作用。为了提高遥感图像中飞机检测的正确率,提出了一种基于多特征融合的遥感飞机检测方法,将深层特征经过上采样操作后与浅层特征进行融合,解决了遥感飞机目标较小造成的检测困难的问题。首先,对于锚框尺寸和个数由人为确定而造成目标位置检测不准的问题,采用K-均值聚类(K-means)算法对数据集的目标框大小进行聚类分析并获得适合飞机遥感图像的锚框(anchor boxes)个数以及宽高维度;其次,采用上采样的方法扩大感受野,以提高网络对小目标的检测准确率。采用多尺度融合的卷积神经网络,以适应不同尺度目标的检测,最终提出一种基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法。仿真结果表明:与典型的飞机检测方法相比,所提方法在测试集上取得了更高的的检测精度。     

一种光学遥感图像海面舰船检测算法

为了在通用硬件平台上实现光学遥感图像海面舰船检测,提出一套适合实际系统应用的算法。首先,在海陆分割阶段设计能快速粗分图像内容的自适应双门限阈值分割方法;其次,根据海面舰船分布稀疏的特点对分块后的图像进行目标存在性初判;接着,只对初判为有目标的分块提取目标候选区域,提高了检测效率,其中引入杂波率系数自适应地控制Top-Hat算子中结构元素的尺寸,使其更好地抑制背景;最后,采用基于特征的模式识别方法剔除虚警。测试结果验证了算法的性能,并在硬件平台上进行了实现。