为了找出一种快速、简便、准确的方法来探究霉菌试验后**装备表面生长的霉菌种类，按照标准的试验方法进行了霉菌试验，利用傅里叶红外光谱仪对经过不同菌种腐蚀后的样本进行了测试，获取了光谱数据，并通过对数据进行初步的主成分分析确定了光谱数据的识别区域。采用最小距离匹配、光谱角匹配、光谱信息散度、光谱协方差、主成分分析、偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA)、随机森林等分类算法建立了识别模型。研究结果表明，随机森林算法能够很好地识别霉菌种类，准确率预期在98%以上。基于合适的分类算法，傅里叶红外光谱(Fourier Transform Infrared, FTIR)技术能够实现对菌种的有效鉴别。

多普勒差分干涉仪基于一种新型中高层大气风场探测系统，通过计算干涉图相位变化量反演观测目标源光谱的多普勒频移，实现大气风场测量。基准相位作为确定风场多普勒频移量的必要参数，其稳定性是保证风速测量精度的核心指标之一。针对非对称量相位漂移、相位斜率漂移和干涉图相位漂移这三项影响干涉仪基准相位的因素开展研究，基于多普勒差分干涉原理对其相位热漂移开展了理论分析，提出了各项因素相位漂移量的分离测试方法，并基于近红外多普勒差分干涉仪开展了实验测试。环境温度波动为0.27 ℃时，相位斜率变化量为670 mrad/m，干涉图相位漂移波动范围为8.9 mrad；修正干涉图相位漂移后，非对称量相位漂移约为4.7 mrad，均方根为0.98 mrad，等效风速测量误差为0.81 m/s。通过温度拉偏实验，得到非对称量相位漂移随温度的变化率为-493 mrad/℃的结论。

侧摆扩视场型干涉光谱成像仪通过在光学系统前增加侧摆反射镜来实现视场扩展的功能,然而增加侧摆反射镜会使得不同视场不同通道的光线交错分布,无法使用传统消杂光设计,给杂散光抑制带来困难。针对此类型光学系统提出了一个消杂光设计方法。当侧摆反射镜位于0°、15°、-15°视场位置时,对可见近红外系统和短波红外系统进行了点源透过率(PST)仿真分析。分析结果表明,对于所有侧摆反射镜位置,在视场外0.5°位置处空间视场方向和光谱视场方向的PST可降低至10 ^-3。基于观测模式,对高光谱成像仪在轨工作时的信号源与杂光源进行分析。基于PST仿真结果,对杂光源在焦平面处产生的杂光能量进行研究,并分析了高光谱成像仪的信杂比,侧摆反射镜位于0°视场位置时可见近红外系统的信杂比为0.1%,短波红外系统的信杂比为0.6%。结果表明,所提的杂散光抑制措施有效,满足星载高光谱仪对杂散光的技术要求。

根据遥感领域高光谱成像对大幅宽、高分辨率需求，研制了一套适合航天LASIS高光谱成像应用的高分辨率、宽视场、高光谱、高可靠性的新型高速光谱成像仪电子学系统，它采用多片四通道并行处理ADC芯片进行模数转换，以V5系列FPGA为核心处理器，用高速SerDes芯片传输图像数据，成像测试及相关环境试验及可靠性测试，验证了设计的有效性。该设计为我国进入航天遥感领域领先行列提供了技术支撑，也为深入开展高分辨遥感提供了有益的借鉴。

空气污染严重影响了成像质量, 雾霾天气下成像的对比度和分辨率下降。 利用不同波段偏振光谱数据的图像去雾研究国内外尚未见报道； 运用偏振光谱去雾技术对光谱数据立方体研究具有重要意义。 在中重度雾霾天气下, 利用光谱仪, 获取了380～1 000 nm的可见近红外偏振光谱数据, 研究了450, 550, 650, 750和850 nm五个波长下偏振图像和去雾结果。 结果表明, 波长对图像目标与背景的灰度差值影响显著, 去雾后图像的灰度动态范围和平滑度都有显著提升； 去雾后图像远景对比度平均提升了5倍, 其中450 nm图像对比度最低, 但对比度提升量最大, 提高了7.13倍； 850 nm图像对比度最高, 但对比度提升量最小, 提高了3.86倍； 去雾后不同波长图像的灰度动态范围均有明显展宽, 展宽范围为13.5%～28.6%, 而图像近景动态范围展宽为33.3%～44.0%。 分析了图像复原过程中可能出现的估计误差, 根据其产生机理提出了对大气散射光的偏振度和无穷远处的大气散射光强度的校正方法, 并总结出了最佳校正系数的选取规律, 对未知条件下的图像去雾提出指导。 通过斯托克斯参数从原始数据中提取偏振信息, 基于大气散射光与景物透射光偏振特性差异对图像去雾, 偏振光谱图像去雾技术为光谱图像去雾研究提供一种新手段, 也为图像去雾技术的发展提供一种新思路。

针对实际工程应用中存在的大孔径静态干涉成像光谱仪（large aperture static imaging spectrometer, LASIS）的数据压缩问题, 根据LASIS的成像特点, 在详细分析其数据特性之后, 提出了基于光程差维数据源的压缩, 并与以往的LASIS和LAMIS数据源压缩进行对比研究。 选择不同的数据源获得的压缩效果不同, 为了更合理的选择LASIS数据源, 降低压缩算法带来的图像和光谱损失, 实验以LASIS原理样机推扫获得的短波红外数据作为研究对象, 在详细介绍了三种数据的数据特点以及提取方法之后, 变换得到上述三种形式的数据源, 采用工程中成熟应用的JPEG和JPEG2000算法对三种数据源分别进行逐帧压缩和重建, 然后对压缩效果在图像维、 干涉维和光谱维以及压缩比进行了详细的对比分析, 并提取视场中三种目标物质的光谱曲线, 对压缩前后它们的光谱信息损失进行了度量。 实验结果表明, 相较于采用LASIS和LAMIS数据源作为压缩对象, 以LASIS光程差维数据作为压缩对象, 无论是在图像维、 干涉维还是光谱维的压缩评价标准下都表现出明显的优越性: 同样的压缩方案下, 基于光程差维数据源的压缩能在获得较高压缩比的同时获得更低的均方误差和更高的峰值信噪比, 且对光谱信息的损失也是三种数据源中最小的。

远程数据集中器(RDC)将分布在飞机上各部分的低速数字信号汇集到核心处理机架。首先给出一种利用HI-3593芯片实现的ARINC 429总线数据与AFDX网络数据转换的解决方案, 该芯片具有SPI总线接口, 便于与FPGA芯片集成。基于此方案, 并结合以太网MAC层控制器IP核, 采用Verilog硬件描述语言进行SPI协议收发和AFDX组帧逻辑开发, 实现数据集中与转换功能。随后, 提出在AFDX接入部分增加同步客户端(SC)功能, 能够根据接收到的协议控制帧(PCF)获得同步, 使得该数据集中器能够在完全兼容AFDX协议的前提下, 具备接入时间触发以太网(TTE)的扩展能力。

针对土壤漏油污染的检测、 分析和含量预测等实际问题, 用关中平原常见普通土壤、 柴油、 机油及油土混合物为研究对象, 设计被不同油种污染以及不同污染程度的土壤光谱特征实验。 采用光谱分析的方法来获取光谱指数, 测量并分析渗漏相同含量两个油种的油土混合物以及渗漏不同含量同一油种的油土混合物的光谱特征及其差异, 根据分析结果建立一个基于反射特征的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型。 研究表明: (1)渗漏相同含量不同油种时, 渗漏柴油的土壤的反射率低于渗漏机油的土壤; 渗漏柴油和机油的土壤均在1 740和2 328 nm附近出现双吸收谷特征, 且在每一个吸收谷点处渗漏柴油的土壤的光谱吸收深度和光谱吸收指数均低于渗漏相同含量机油的土壤。 (2)建立的土壤柴油渗漏含量的光谱预测模型相关系数r的值达到0.854, 说明模型具有较强的稳定性; 评价模型预测能力的均方根误差RMSE值为0.016证明该模型具有较好预测能力, 可以对土壤柴油渗漏含量进行有效的预测。

CD的输出信号幅值变化情况，并利用Matlab对连续输出100帧图像的平均灰度值进行分析计算。结果表明：该方法有效地实现了CCD曝光时间的控制，且仅通过软件调节，易于实现，可以广泛应用于不带电子快门的帧转移型面阵CCD成像器件。