针对地震滑坡灾害应急响应的高时效性要求，提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的地震滑坡体自动提取算法。该算法综合利用了高分辨率遥感影像的光谱、形状和纹理等特征，基于多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物，实现了地震滑坡体的自动提取。涉及到的特征参量阈值均采用改进的Otsu算法自动确定。在利用2008年汶川地震后ADS40航空遥感影像自动提取滑坡的实验中，所提算法的滑坡个数正确提取率超过70%，面积正确提取率超过80%。对于10000 row×10000 column的ADS40影像，算法执行时间低于1 min。相较于传统的人机交互目视解译方法，该算法的自动化程度高、滑坡提取速度快，滑坡识别精度可以满足地震灾害应急要求。

为了解决目前主流的显著性检测算法在复杂多目标遥感图像中检测能力不足的问题, 提出一种基于超像素区域相似性度量的显著目标提取算法。该算法利用简单线性迭代聚类方法对原始图像进行超像素分割, 通过基于图论的视觉显著性方法检测出显著超像素, 并对其修正得到显著目标提取的训练样本, 进一步逐层计算全体超像素区域与显著超像素区域的相似性并转化为超像素区域的隶属度值, 最后实现对整幅超像素图像的显著目标提取。实验结果表明, 该算法具有较高的准确率和召回率, 能更加有效地检测出遥感图像中的显著目标, 提取效果优于主流的显著性检测算法, 还可以有效应用于复杂多目标的遥感图像显著目标信息提取中。

角锥棱镜常被用作光电测距和光电跟踪的合作信标。在一些特殊应用场合中，要求被角锥棱镜反射的光束具有一定的发散角，以实现对远场不同位置处激光器和探测器的全覆盖。标准角锥棱镜不具备对光束发散的功能，但是可以利用角锥棱镜中光束出射点与入射点不同的特性，在标准角锥棱镜前加装平凹透镜来实现对反射光束的发散。采用理论分析方法和几何光学追迹模拟方法分析了利用平凹透镜和标准角锥棱镜实现反射光束发散的可行性，同时研究了反射光束发散半角与入射光束参数和平凹透镜几何参数的定量关系。理论和模拟结果都表明，当入射光束半径小于平凹透镜半径时，反射光束的发散半角随入射光束半径准线性增加；平凹透镜曲率半径越小，反射光束发散半角越大。