针对红外与可见光图像融合算法中多尺度特征提取方法损失细节信息，且现有的融合策略无法平衡视觉细节特征和红外目标特征，出了基于空洞卷积与双注意力机制（Dilated Convolution and Dual Attention Mechanism, DCDAM）的融合网络。该网络首先通过多尺度编码器从图像中提取原始特征，其中编码器利用空洞卷积来系统地聚合多尺度上下文信息而不通过下采样算子。其次，在融合策略中引入双注意力机制，将获得的原始特征输入到注意力模块进行特征增强，获得注意力特征；原始特征和注意力特征合成最终融合特征，得在不丢失细节信息的情况下捕获典型信息，同时抑制融合过程中的噪声干扰。最后，解码器采用全尺度跳跃连接和密集网络对融合特征进行解码生成融合图像。通过实验表明，DCDAM比其他同类有代表性的方法在定性和定量指标评价都有提高，体现良好的融合视觉效果。

从世界范围看，化石能源目前仍是能源供应的主体。作为化石能源开发的主要阵地，石油工业对多种气体的检测与监测需求强烈，这对于环境保护和安全生产具有重要意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）是一种微量气体检测技术，具有灵敏度高、选择性好、响应速度快、可用于多组分多参数测量等优点，被广泛应用于石油工业现场中目标气体体积分数检测和危险气体泄漏监测中。对TDLAS的原理和各种检测方式进行了分类概述，综述了TDLAS在石油工业现场气体检测中的应用，包括对易燃易爆气体（甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、乙炔、乙烯）、有毒气体（硫化氢、一氧化碳）和其他气体（氧气、水）的检测，总结了目前TDLAS遥测技术的应用情况并对TDLAS在石油工业中的发展进行了展望。

为了减小谱图的微缓形变对TDLAS气体分析仪精度的影响，提出一种传递复原方案.该方案通过比对校验气体的出厂校准谱图和现场测量谱图，得到其形变系数；由于校验气体与过程气体间拥有相同的形变机制，根据形变的传递性可将过程气体的实时谱图也复原到校准状态，从而维持分析仪的保真度.解决了动态过程气体谱图形变的复原问题，不需调节光学和电子系统硬件参数，通过信号滤波、特征提取、形变系数计算，使用拉格朗日插值公式或Sinc函数插值法复原.在仿真实验中，传递复原的谱图与校准谱图的相似度达到99.999%.实验采集不同程度形变的CO2气体谱图，采用拉格朗日插值复原算法的复原谱图与校准谱图的相似度达到99.9%.

首先, 使用高温熔融冷却技术, 制备了不同掺入比例的NaF, YF3玻璃样品。 然后将退火后的玻璃样品切割加工成15 mm×15 mm×3 mm, 实施抛光处理。 最后, 通过差热分析确定玻璃转变温度Tg、 第一析晶峰Tx和玻璃整体析晶峰Tc等特征温度。 将样品在600 ℃下热处理2 h后, 在玻璃样品中成功的析出了不同晶粒尺寸的NaYF4微晶。 对样品进行了XRD, TEM和EDX的分析, 可以确定不同样品中晶粒的尺寸与分布。 结合样品荧光光谱和吸收光谱的分析, 探讨了Er3+在不同晶粒尺寸样品中的上转换发光特征, 当晶粒尺寸由大变小时, Er3+逐渐由红光发射转向绿光发射。 通过析晶活化能的分析, 确定了NaF可以改善玻璃网络结构, 当NaF含量降低时, 可以提高玻璃网络结构的完整性, 增加玻璃样品的析晶活化能, 降低了微晶玻璃样品的析晶能力, 进而对微晶玻璃样品内微晶尺寸起到调节作用。 因此: 当样品中NaF含量较高时, 晶粒尺寸较大, 晶粒中的Er3+浓度较高, 使得Er3+-Er3+之间的交叉驰豫作用增强, 导致Er3+红光发射较强; 相对应地, NaF含量较低时, 晶粒尺寸较小, 晶粒中Er3+浓度较低及交叉弛豫减弱, 因此, Er3+绿光发射增强。 通过改变玻璃组分, 调节微晶玻璃中晶粒尺寸, 实现了对Er3+在微晶玻璃中发光颜色的调控。

土壤有机质是土壤肥力的重要体现, 土壤水分是限制利用光谱技术进行土壤属性光谱监测的重要因子之一。 为了研究土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响和实现土壤有机质(soil organic matter, SOM)的准确、 实时监测, 对151份麦田土壤样品的土壤水分、 土壤有机质和土壤光谱进行了测定。 基于土壤含水量(soil water content, SWC)分类法和归一化土壤水分指数(normalized difference soil moisture index, NSMI)光谱参数分类法对麦田土壤样品进行分类, 并对土壤含水量、 土壤有机质和土壤光谱参数之间的关系进行研究。 结果表明: 以土壤含水量对土壤样品进行分类后, 各分组之间的土壤有机质光谱监测精度各异, 且都高于不分组条件下(5%～20%)土壤有机质光谱监测精度, 表明土壤水分确实影响土壤有机质的光谱监测。 土壤含水量低于10%和高于20%时, 土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响较小, 表明此时的土壤水分状态易于土壤有机质的光谱监测。 另一方面, 以NSMI光谱参数对土壤样品进行分类后, 各分组条件下的土壤有机质光谱监测的拟合精度优于基于土壤含水量的分类方法, 通过R2, RMSE和RPD模型验证参数的验证, 各模型可靠, 表明利用NSMI光谱参数的分类方法, 在一定程度上可以实现对土壤自然条件下土壤有机质的实时、 准确监测。 但是, 所提到的两种土壤分类方法在本质上一样, 说明仍然可能存在最优的土壤分类方法, 来克服和消除土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响。 为土壤水分和土壤有机质的大面积遥感提供一定的理论基础。

为了实现非视线激光大气散射通信, 根据米氏散射理论, 建立了非视线通信链路模型, 研究了1.06μm激光的大气散射通信技术,分析了激光接收功率、激光发射功率、激光发散角、接收视场、探测器灵敏度、发射机倾角、接收机倾角、大气衰减和通信距离的关系, 并搭建了试验原理系统, 进行了1km距离的散射通信试验, 获得了激光散射信号。结果表明, 在一定的天气条件下, 采用波长为1.06μm的红外激光进行信号传输, 有望实现远距离的大气散射通信。

在全球范围内, 低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一, 而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。 为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律, 通过低温胁迫试验, 对同一品种拔节期冬小麦在-2, -4和-6 ℃等3个温度梯度下处理12 h, 并测定其冠层光谱反射率, 提取红边参数, 从而研究低温胁迫对冬小麦冠层光谱特征的影响。 结果表明, 冬小麦在遭受低温胁迫后, 在近红外波段冠层光谱反射率随着低温胁迫程度的加大而升高, 而在可见光波段则降低, 并出现“绿峰”减弱, “红谷”抬升的现象。 另外, 对原始光谱进行一阶微分处理后, 其一阶微分光谱随低温胁迫程度的加剧, 出现向短波方向移动, 红边位置也出现“蓝移”现象, 红边面积与红边幅值也出现逐渐增大的趋势。 研究表明冬小麦在拔节期遭受低温胁迫以后, 其冠层光谱对其响应敏感, 利用高光谱技术可以实现冬小麦冻害的有效监测。

为了研究机载测风激光雷达对机下空域3维风场分布进行探测的问题，基于陆基测风激光雷达建立风场模型，采用Levenber-Marquardt(LM)最小二乘法优化径向速率，与传统反演算法进行了仿真对比。结果表明，机载测风激光雷达的工作原理和扫描方式与陆基测风激光雷达类似，不同的是，机载测风激光雷达不仅受飞机速度干扰，而且存在飞机飞行状态不稳定性影响、地球曲率影响、地面强散射回波干扰、地面杂波干扰等特有误差来源，使得风场反演难度更大；而LM最小二乘法具有Newton-Gaussian最小二乘法的快速收敛特性和梯度下降法的保证收敛特性，能满足风场快速和准确的反演。相关结果对测风激光雷达的优化具有参考价值。

为了提高多普勒激光测风雷达反演风场的速度和精度,采用Newton-Gaussian最小二乘优化方法对风场反演模型进行数值求解,并对Newton-Gaussian法的步长和初值进行讨论和调整,使得此算法的鲁棒性更强,同时也降低了传统速度方位显示反演方法中固有缺陷的影响。将其应用到研制的全光纤多普勒激光测风雷达系统中,实现了对低中空局部风场的反演。结果表明,该算法不但提高了风场反演的速度和精度,而且反演结果更稳定,适合实时计算。