红外焦平面阵列的非均匀性校正是其定量应用之前必须解决的关键难题之一。将基于场景的矩匹配和卡尔曼滤波方法引入到红外图像非均匀性校正中，通过实验对比分析了这两种方法的校正效果。定性与定量分析结果表明：这两种方法各具优缺点，矩匹配方法在低值区会产生新的条带并改变了图像上同一探测器中不同地物的光谱分布差异，而卡尔曼滤波需经过多帧图像数据迭代后，才能取得更好的校正效果。

红外焦平面阵列的非均匀性校正是其定量应用之前必须解决的关键难题之一。将矩匹配方法引入到红外图像非均匀性校正中，针对其改变图像中地物光谱分布，并可能产生新条带噪声的缺陷，通过比较标准矩匹配前后每个探测元的输出与其均值差异，提出了一种方差补偿的矩匹配改进方法。实验图像校正结果的定性与定量分析表明，方差补偿的矩匹配方法效果理想，在校正图像非均匀性的同时，更大程度上保留了不同地物本身光谱特征的差异。

利用辐射传输模型MODTRAN5模拟计算了红外高光谱仪在光谱分辨率、光谱定标精度、地面反射率、大气廓 线以及辐射分辨率对CO2 气体含量探测敏感性的影响,同时定义探测辐亮度随气体含量改变的变化量指标S值, 并对探测灵敏度、光谱分辨率和信噪比SNR的关系进行了综合分析。为我国红外高光谱大气探测仪的设计以 及高光谱大气成分反演研究的开展提供重要的科学依据。对CO2 柱总量反演通道的选择和实现CO2 气体探 测敏感参数分析具有重要的参考价值。

环境卫星HJ-1A搭载的超光谱成像仪自2008年9月发射以来, 已获取了大量影像数据。由于超光谱成像仪部分波段的图像存在明显的条带噪声, 其图像应用效果受到严重影响。本文针对该图像噪声的特点, 提出了一种基于参考波段的移动窗口条带噪声去除方法。结果表明, 新的噪声去除算法不仅可以有效去除图像的条带噪声, 显著提高图像的清晰度, 而且还保留了原始图像的基本信息。该方法具有处理速度快、适用性广等优点, 是一种理想的条带噪声去除方法。

为了提高遥感影像产品的定位精度, 研究了星敏感器主光轴和遥感相机主光轴交联角的在轨检校方法。利用高分辨率卫星遥感影像的严格成像模型, 将改进的非直接求解模型引入到遥感相机安装误差的标定中, 提出一种对遥感相机内外方位元素进行统一检校的方法, 实现了星上姿态确定系统和遥感相机之间系统误差的精确补偿。对来自遥感卫星的整轨遥感图像进行处理, 利用最优化模型确定遥感相机和星敏感器姿态关系矩阵, 进而检校出交联角。最后, 利用单像对地目标定位原理, 对检校精度进行了验证。实验结果表明, 校正后地面点经纬度方向平面位置RMS误差分别为9.31 m和9.28 m, 显示通过内外方位元素统一检校, 遥感图像的定位精度得到显著提高。

在研究以太阳光为主的可见光波段的大气辐射传输过程中,成像时遥感器位置的变化导致了太阳高度角 有所变化,从而使图像接收的能量有所不同。阐明了太阳高度角的基本概念并利用辐射传输模型Modtran5定 量分析了不同太阳高度角对遥感器入瞳处能量的差别,在总结其他学者研究天顶角校正的基础上通 过数值模拟的方法建立不同天顶角时刻的辐射能量同0
天顶角的辐射能量的关系模型,从而实 现校正。校正后的入瞳处辐亮度同原0
天顶角辐亮度对比,校正结果相对误差小于1%,结果较为理想。