基于自编码的高光谱图像波段加权分类网络研究

高光谱图像(HSI)具有高维度的光谱波段信息,但也包含许多冗余光谱波段.在进行高光谱图像分类时,不同波段对分类任务的贡献存在差异性.为了高效利用光谱波段中的特征信息,提出一种新的编解码波段加权网络(EBW).该网络利用注意机制,根据不同波段对分类性能的贡献自适应地进行波段加权,从而提高输入数据中光谱信息的有效性.在EBW中,首先获取输入HSI的光谱波段信息,再利用自编码器提取的波段相关性和深度特征生成波段权重;然后对输入HSI的光谱波段进行加权;最后将加权后的图片输入到分类网络中得出预测结果.在PaviaU和Salinas数据集上的实验结果表明,与现有基于深度学习的加权方法相比,该方法具有更好的分类性能.     

溢油荧光光谱探测系统不同增益下的光谱定标

提出了一种采用氘灯、卤钨灯双标准光源对溢油荧光光谱探测系统进行光谱辐照度定标的方法,并使用光纤耦合余弦校准器对光谱仪的定标数据做了余弦校正。用于紫外-可见光波段溢油紫外光诱导荧光光谱的探测,解决了卤钨灯在(250—400)nm波段辐射强度弱和大多数光谱仪器在紫外波段响应较差而导致的定标困难问题。对增强型CCD不同的增益情况下分别进行了光谱仪辐射定标,分析了光谱探测信噪比对定标系数与增益之间的线性关系的影响。为荧光光谱探测的自动增益控制系统提供了有效的参考数据。使用定标后的光谱仪获取了柴油和润滑油经宽谱段紫外灯激发的诱导荧光光谱,其紫外光诱导荧光在360 nm处附近存在响应峰值,可以用于水面溢油监测。     

光纤耦合技术在红外激光照明器上的应用

光纤耦合技术可以把LD半导体技术和双包层光纤掺杂技术有机地结合起来,吸收二者的优势,实现高功率、高亮度、衍射受限的激光输出。主要研究了光纤耦合技术在红外激光照明器上的应用,实现了对照明效果的影响。实验结果表明光纤耦合技术可以显著改善光斑的均匀性,大幅度提高输出的光功率。     

基于声光可调谐滤波器的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正

针对在高光谱偏振成像系统中,由于红外面阵探测器CCD像元响应的不均匀性引起像素误差,提出了一种适于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正的方法。采用积分球进行辐射定标,分析输出辐照度和像元响应的关系,提出了曲线拟合方法;此方法加快了运算速度并使得输出非均匀性减小了90%以上。根据实验结果对粗糙度进行对比分析,场景的粗糙度降低了20%以上,得到在单色光和复色光下粗糙度一致,解决了在高光谱全偏振成像时CCD对其造成的影响,从而使得光谱精度更高。     

Ka波段脉冲噪声注入零平衡辐射计

本文论述了一种Ka波段脉冲噪声注入零平衡辐射计的工作原理及系统特点,介绍了它的测试及应用情况.实测表明,该辐射计具有灵敏度高、输出线性好以及噪声注入系统结构简单等特点.     

基于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正

针对在高光谱偏振成像系统中,由于红外面阵探测器CCD像元响应的不均匀性引起像素误差,提出了一种适于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正的方法。本文采用积分球进行辐射定标,分析输出辐照度和像元响应的关系,提出了曲线拟合方法,此方法加快了运算速度并使得输出非均匀性减小了90%以上。根据实验结果对粗糙度进行对比分析,场景的粗糙度降低了20%以上,得到在单色光和复色光下粗糙度一致,解决了在高光谱全偏振成像时CCD对其造成的影响,从而使得光谱精度更高。     

博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤含盐量高光谱估算

以博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤盐分及其对应的高光谱数据为研究对象,对原始光谱反射率(R)进行均方根(R)、对数(lg R)、倒数(1/R)、对数倒数(1/lg R)变换,引入分数阶微分对变换的光谱反射率进行0～2内的微分预处理,通过显著性检验优选特征波段,并利用特征波段进行偏最小二乘回归的建模和验证。结果表明:1)通过显著性检验较多的特征波段是:1/R为691个波段,比通过原始波段多226个波段;且随着阶数的增加,在各阶数中通过显著性检验的波段数量呈先增加后减少的趋势;通过数量较多的特征波段是1/R的0. 4阶和0. 6阶,分别为145、150;2)原始光谱反射率的相关性极大值绝对值是:2阶为0. 53,其他4种数学变换的相关性极大值绝对值比R高0. 11～0. 16,特征波段主要集中在600～1 000 nm和2 020～2 330 nm;3)在原始光谱反射率及其变换值的各分数阶微分利用偏最小二乘回归建模中,1/lgR的0. 2阶建立的模型为最佳模型,R_C~2=0. 78,RMSE_C=1. 56,R_V~2=0. 63,RMSE_V=1. 44。     

基于上下文多字典学习的高光谱波段选择

高光谱图像存在大量冗余信息,波段选择是一种有效的减少冗余、降低光谱维数的方法.提出一种基于上下文多字典学习的高光谱图像波段选择算法.该算法使每个波段的图像都可以通过其他波段图像的线性组合来近似表示,而且能够保证相邻波段图像具有相似的性质.同时通过稀疏求解方法求出每个波段对应整个原始图像的权重,便可按照权重来选择波段.实验结果表明,该算法相对其他波段选择算法具有良好的技术性能.     

干涉成像光谱仪的定标技术

针对干涉成像光谱仪的原理、特点及对定标内容的要求,从图像的均匀性定标、光电响应的线性度及绝对光谱辐射度定标几个方面研究了实验室条件下定标的内容与方法,得出了光电响应的线性拟合曲线方程,以及均匀性定标的校正系数和绝对光谱辐射度定标的系数,并将校正系数应用于图像数据的处理;分析了影响干涉成像光谱仪定标精度的主要因素,以此确定仪器的绝对光谱辐射度定标精度.     

石英管参数对基于液体过滤分频光热光电系统光学性能的影响

为了提高基于液体过滤分频光热光电系统的效率及能源品位,以光热单元中石英管为主要研究对象,使用蒙特卡洛法对系统的光学性能进行模拟,重点研究石英管几何参数对透光效率及接收面光斑均匀性的影响。结果表明,较方形石英管工况,圆形石英管工况中接收面上的光斑更均匀,透光效率更高;随管径的增大,圆形石英管透光效率降低,光斑均匀性无明显变化;在石英管内外壁面之间设置真空层,可增加石英管的保温效果,但系统的透光效率显著降低。     

几种典型矿物的偏振高光谱特性研究

矿物和岩石的系统光谱学研究是当今高光谱遥感发展的基础。目前对矿物岩石光谱的研究主要集中在可见—近红外波段的传统光谱,基于两个波段（A：630~690 nm,B：760~1 100 nm）,波段范围不连续,同时观测数据的精度与目前常用的遥感数据源之间有一定的差距;利用高光谱对矿物的偏振反射特性目前还少有研究。文章在传统光谱测量基础上,利用偏振高光谱技术对矿物波谱进行实验,绘制波谱曲线图,直观表现矿物在偏振高光谱条件下的连续波谱特性,为遥感找矿技术提供新的发展方向。     

甚小波长间隔多波长掺铒光纤激光器的实验研究

设计了一种稳定工作的掺铒光纤激光器及梳状滤波器结构,通过优化掺铒光纤长度和腔损耗,在液氮低温环境下,得到了0．2nm波长间隔下,1532nm波段稳定的多波长激光振荡输出。实验结果表明,掺铒光纤在不同波段的非均匀加宽效应差异明显。     

重复频率3Hz、100mJ高光束质量钕玻璃放大器的研制

研制了具有放大纳秒方形激光脉冲的高光束质量、高稳定的激光二极管(LD)抽运的钕玻璃激光放大器。为了获得较高的输出能量,采用LD泵浦的"串联式双程放大"高增益组件进行能量放大。为了获得高光束质量的光斑,利用液晶空间光调制器(LCSLM)对光束近场分布进行空间整形,使之产生特定的空间分布,进而对后级放大器增益不均匀性进行光学预补偿。放大器工作波长为1 053nm,工作频率为3 Hz,输入1nJ的3ns方形激光脉冲,输出激光脉冲能量为100mJ、光束口径为10mm×10mm的方光斑,能量不稳定度小于2%(均方根),净增益大于109。光束的近场调制度小于1.3∶1,远场焦斑衍射极限小于2DL,远场角漂移小于9.5μrad。     

利用积分球实现三波段照相机的辐射定标研究

根据使用环境和所拍摄物体的不同,利用紫外、可见、近红外滤光片实现成像型CCD相机在350～380 nm,380～760 nm,760～1000 nm不同波段的成像,分别测定了滤光片的光谱透射率.利用积分球均匀光源实现3个波段的光谱辐亮度定标,建立输入辐亮度和探测器输出图像灰度均值间的关系,为照相机适应不同波段清晰成像提供适当曝光参数选择.     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

基于卷积神经网络和稳定性选择的农作物植被光谱分析方法

光谱特征提取是遥感植被精细化识别研究的关键.现有光谱分析方法大多无法直接高效的提取特征波段用于分类,往往依赖特征选择和预处理操作,目标识别精度不高.本文整合卷积神经网络(CNN)和稳定性选择改进光谱分析方法实现统一高效的光谱分析,以玉米、大豆、豆角、葡萄、大枣、辣椒、秋葵、芥蓝、韭菜和草皮10种农作物植被叶片光谱为实验对象,构建适用于农作物分类的CNN模型,获得植被分类结果.利用稳定性选择方法可视化CNN卷积-池化过程的特征选择结果,获得表征不同植被生化参数的特征波段.结果表明:1)改进的光谱分析方法很好的适用于光谱识别,分类准确率维持在97%～100%之间;2)该方法对光谱预处理依赖性最小,对光谱识别表现出较强的鲁棒性和泛化能力;3)特征波段的可视化结果证明了改进的光谱分析方法能够精准的提取农作物植被的敏感特征波段,间接说明了CNN模型卷积池化操作能够准确地提取光谱重要特征波段用于农作物光谱分类.     

虚共焦偏振耦合输出腔Nd:YAG调Q激光器

本文研制了带放大级的虚共焦偏振耦合输出腔重复频率Nd:YAG激光器,给出了设计步骤和实验结果。振荡级输出脉冲能量250mJ,脉冲宽度12ns;TEM_(00)模输出;一级放大后输出脉冲能量>500mJ,发散角<0.5mrad,近场光斑均匀,远场光斑近似高斯分布。     

三极并联齿轮马达理论研究

研究一种由一个中心齿轮和三个空转齿轮构成的并联齿轮马达,阐述了结构原理,对功率密度、齿轮径向力及输出转速和转矩的脉动进行了分析;结果表明:该马达轴向尺寸小,功率密度高;中心(扭矩输出齿轮)所受径向力平衡,空转齿轮所受径向力显著减少,适当选取齿数,可使马达的输出转速和转矩的均匀性显著提高,并具有低速稳定性好,启动力矩大等特点。     

基于视觉显著性波段选择的高光谱分类

波段选择是一种能够减少高光谱图像数据量的同时不改变其物理信息的处理方式,然而,大部分波段选择方法都以选择信息量最大的波段子集为思路,而信息量最大的波段子集却并不一定在后续的分类中有着最佳表现.为达到更好的高光谱分类效果,引入视觉显著性方法,定义基于显著图的波段评价指标,以充分利用各波段图像的空间信息,结合固有的光谱信息进行波段选择,并提出一种半监督波段选择方法,该方法通过少量标记样本指示各类地物空间位置,通过各波段显著图在不同地物位置处的差异大小判别各波段可分性;考虑到波段间存在重叠信息,引入结构相似度筛去冗余波段.最后在3个高光谱数据集(KSC,pavia, paviaU)上验证了提出方法的有效性.     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。