深层土体水平位移场监测是基坑安全开挖的重要指标, 现有测斜法耗费大量人力, 且精度较低, 但仍是当前获得水平位移的主要方法。该文提出了一种基于光频域反射(OFDR)技术的分布式光纤测量法, 推导了应变-挠曲变形转换关系, 通过室内实验进行了验证, 证实了分布式光纤测斜的可行性和准确性, 且基于OFDR的测量方法在苏州某基坑工程中得到了应用, 准确详细地获取了基坑在开挖过程深层土体位移信息。

基于光频域反射技术,建立一种应变传递模型,推导了光纤应变传递关系,分析了分布式光纤应变测量结果的影响因素。通过等强度梁弯曲实验,分别从粘贴长度和涂覆层剪切模量等方面研究了光纤传感器的测量结果。研究结果表明,粘贴长度越长,应变传递率越高,当粘贴长度达到一定值时,光纤中间区域的应变传递率为1,两端的逐渐减小,涂覆层和胶粘剂的剪切模量越高,应变传递率越大。工程应用中应选用剪切模量高的涂覆层光纤及胶粘剂,粘贴长度应大于需测量区域的长度。

利用裸光纤布拉格光栅测量结构物表面应变，基于光纤层-胶结层-基体层的应变传递模型，从理论上分析了预张拉对应变传递率的影响,并通过实验进行了验证。利用预张拉光栅与未预张拉光栅同时测量了等强度梁正反两面的应变。实验中为排除黏贴长度及厚度的影响，采用LOCTITE点胶机控制滴胶量，得到应变随荷载变化的曲线，并与等强度梁理论应变值进行对比，得到应变传递率与荷载的关系曲线。结果表明，在测拉应变时，预张拉光栅的应变传递率高于未预张拉光栅的应变传递率，且两者都在96%以上；在测压应变时，预张拉光栅的应变传递率低于未预张拉光栅的应变传递率，且两者均在95%以上，与理论分析相符。这说明对测拉应变的实验，预张拉能提高应变传递率；而对测压应变的实验，预张拉会降低应变传递率。

高光谱影像分类是识别影像信息的重要途径之一,研究其算法对地物识别、动态变化监测和专题信息提取等方面具有重要意义.非监督分类由于其具有无须先验知识的特点,被广泛应用于高光谱影像分类.结合谐波分析理论提出一种新的高光谱影像非监督分类算法,即谐波分析分类器(harmonic analysis classifier,HAC).首先,该算法统计第一谐波分量并绘制其直方图,根据波峰数目及位置确定初始地物类别和聚类中心像元.然后将待分类像元光谱的波形信息映射到谐波分解次数、振幅和相位的特征空间中,利用同类地物在特征空间中表现聚集性这一特征,根据最小距离原则对待分类像元进行归类.最后,计算聚类中心像元间的欧式距离,通过设置距离阈值完成类间合并,从而达到高光谱影像分类的目的.提取两种地物类别的光谱曲线,经谐波分析后得到谐波分解次数、振幅和相位量,并分析其在特征空间中的分布情况验证了HAC算法的正确性.同时将HAC算法应用到EO-1卫星的Hyperion高光谱影像得到其分类结果,通过对比K-MEANS,ISODATA和HAC算法的高光谱影像分类结果,证实HAC算法作为一种非监督分类方法在高光谱影像分类方面具有较好的应用性.

端元提取是混合像元分解的关键, 研究其算法在高精度的地物识别、 丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征, 结合信息熵理论, 应用高斯分布函数, 建立了一种新的高光谱影像端元提取算法, 即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy, SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取, 并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey, USGS)波谱库中的数据匹配, 得知其提取端元的精度较高。同时, 通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index, PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone, SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析, 发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、 精度更好。此外, 分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元, 得出SMSE的端元提取效果好于SMACC, 从而可认为SMSE算法具有一定普适性。