倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一, 严重影响玉米的产量、 品质和机械收获能力。 解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理, 是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。 分别在玉米抽雄期、 灌浆中期设置茎倒、 茎折、 根倒3种强度的倒伏处理, 基于田间多频次持续观测实验, 分析生育期、 倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响; 采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理, 选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标, 筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数, 基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型, 利用未参与建模的实测样本验证模型精度, 重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。 研究结果表明: 叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标, 与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系, 灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期, 抽雄期LAD整体表现为茎折＞根倒＞茎倒＞未倒伏, 灌浆期LAD整体表现为根倒＞茎折＞茎倒＞未倒伏; 经连续小波变换后, 玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换, 随着小波分解尺度的增加, LAD与敏感波段的相关性越强, 其中10尺度相关系数最高, 达0.74; 连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换, 其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高, 检验样本的R2为0.811, RMSE为1.763, 表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。 因此, 叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征, 连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力, 基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性, 可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。

通过分析1 550 nm全光纤机载多普勒测风激光雷达系统的测量模式特征, 给出飞机速度校正方法、机载系统风场反演模型和算法, 实现了机载大气三维风场的反演和显示软件。利用机载激光雷达的飞行试验数据, 结合实时测量的小球测风数据, 进行了风场信息的反演和结果的对比印证, 统计4个架次的风廓线测量结果, 两者的水平风速标准偏差小于1.4 m/s, 风向标准偏差小于10°, 相关系数都达到0.95以上, 从实验结果上验证了激光雷达的工作性能和数据反演算法的准确性。

在航空传感器系统,测速传感器皮托管的探测器入口容易被堵住,造成事故。 目前测风激光雷达是唯一可以替代皮托管的传感器,常见的脉冲测风激光雷达在近距离存在盲区而无法测量。 为了解决此问题,使用1.5 μm光纤激光器作为激光光源,其输出能量约为1 W,与保偏环形器、 耦合器等器件搭建了一套同轴收发的风速仪系统。使用距离望远镜5 m的转盘对风速仪进行了标定实验,实 验结果表明系统的速度分辨率和测量与转盘实际速度的线性拟合系数分别为0.021 m/s和0.99。使用此系统 成功实现了大气风速的测量(25 m处的大气)。

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、 环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数, 生成宽波段多光谱模拟数据, 对比分析了室内实测光谱数据、 宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性, 筛选敏感波段, 利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。 研究表明: 在宽波段模拟数据建立的模型中, 由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数（DSI）、 比值土壤指数（RSI）、 归一化土壤指数（NDSI）及其第3波段共同构建的模型最优, 其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280； 与实测光谱数据相比, 模拟数据的最佳预测模型, 均优于除一阶微分、 弓曲差以外的其他10种高光谱模型。 因此, 利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。

基于北京市通州、 顺义两区52个潮土样品高光谱数据, 利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。 首先将光谱按六种尺度进行分解, 然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析, 并筛选敏感波段, 最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。 结果表明: 土壤光谱反射率经小波变换后, 在参与建模的特征波段中, 近红外波段居多, 即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段; 低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息; 高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低; 与常用光谱变换算法相比, 小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力, 其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高, 低频信息的R2=0.722, RMSE=0.221, 高频信息的R2=0.670, RMSE=0.255。

相干多普勒激光雷达通过探测大气气溶胶后向散射信号的多普勒频移来反演风场。机载多普勒激光雷达的应用发展拓展了风场探测的领域、提高了探测时效性。而机载激光雷达的风场反演相对于地基系统来说要复杂很多，这归因于飞机平台的移动特征带来的多普勒影响。主要论述了机载多普勒激光雷达在风场反演过程中需要实现的主要数据校正算法，包括姿态校正、高度校正、速度校正、地面信号校正算法等，并实现了激光地面作用点海拔高度和地面信号速度的反演和对比验证，对比结果具有较好的一致性。这些算法的有效解决对于提高激光雷达测量精度具有重要意义。

The sensitivity of Doppler wind lidar is an important parameter which affects the performance of Doppler wind lidar. Aerosol scattering ratio, atmospheric temperature, and wind speed obviously affect the measurement of Doppler wind lidar with iodine filter. We discuss about the relationship between the measurement sensitivity and the above atmospheric parameters. The numerical relationship between them is given through the theoretical simulation and calculation.