1 陆军勤务学院, 重庆 401311
2 中国人民解放军 93055部队, 沈阳 110020
为实现大面积区域的环境热像监测, 本文以重庆某高校训练场为例, 研究了一种无人机区域环境热像监测技术。通过无人机采集环境热像, 使用 Agisoft Metashape软件进行无人机热红外影像拼接处理, 并利用处理后的热红外影像进行环境热像监测与目标分析。研究表明, 利用该技术可实现区域热红外影像的快速处理, 并且处理成果可以为环境热像监测与目标热像分析提供有效参考与基础资料。
影像拼接 环境监测 热像分析 Agisoft Metashape Agisoft Metashape image stitching environmental monitoring thermal image analysis
1 中国科学院 空天信息创新研究院，数字地球重点实验室，北京00094
2 可持续发展大数据国际研究中心，北京100094
3 中国科学院 空天信息创新研究院，北京100094
4 中国科学院大学，北京10009
5 陆军勤务学院，重庆401311
青藏高原地表反射率在自然资源监测、生态环境保护和地球科学研究等方面有着重要应用。MOD09A1反射率数据由于云等因素的影响产生了大量异常像元，使得数据存在信息损失不完整的问题。考虑到邻近时序遥感影像具有高相关性，同类地物光谱具备高相似性，本文针对青藏高原地区提出了一种基于残缺多时相数据与地表覆盖分类信息的地表反射率深度学习重建方法。首先，以多时相MOD09A1反射率数据和MCD12Q1地表覆盖分类数据为基础，通过异常像元去除、有效图层提取、投影转换与拼接，得到目标区域基础反射率图像及辅助数据；其次，根据残差网络基本原理，构建了基于多时相数据与地表覆盖分类信息融合的深度学习网络模型；然后，利用MOD09A1数据完整区域裁剪的云掩膜样本、基于地表覆盖分类和K-means聚类算法生成的增广样本对模型进行训练；最后，将训练好的模型用于缺失数据区域地表反射率重建。通过两组对比试验表明，本文方法降低了对多时相辅助影像数据量和完整性的要求，在多时相数据残缺情况下，结合地表覆盖分类信息可实现对青藏高原大范围地表反射率的修复与重建。
地表反射率 青藏高原 深度学习 MODIS数据 缺失数据重建 surface reflectance Tibetan Plateau deep learning MODIS data reconstruction of missing data
脉冲功率激光技术国家重点实验室(电子工程学院), 安徽 合肥 230037电子制约技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230037
花粉是生物气溶胶重要的组成部分, 复折射率是研究花粉光学特性以及探测、识别生物气溶胶成分的重要参数。采用压片法对梨花粉2.5~15 μm波段的反射光谱进行了测量, 利用Krames-Kronig(K-K)关系计算了复折射率, 并就傅里叶红外光谱仪测试压片的入射角和复折射率长波长、短波长区外推两方面对结果作了误差分析。结果表明, 测试时18°入射角以及长波长、短波长区外推对梨花粉复折射率的计算结果影响不大, 利用反射光谱计算花粉复折射率的方法是可行的。计算得到的复折射率谱对梨花粉光学特性的研究以及生物气溶胶成分的探测、识别有一定的参考价值。
复折射率 梨花粉 红外波段 Complex refractive index Pear pollen Infrared band
1 电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室，安徽 合肥230037
2 电子制约技术安徽省重点实验室，安徽 合肥230037
3 电子工程学院航天系，安徽 合肥230037
提出了一种基于非线性核空间映射人工免疫网络的高光谱遥感图像分类算法.根据生物免疫网络基本原理构建了人工免疫网络模型，利用非线性核函数将高光谱训练样本映射到高维空间，完善了人工免疫网络中目标样本核空间相似性分选方法，降低了人工免疫网络识别样本所需的抗体数量，提升了算法的分类精度和运算效率.为了验证算法的有效性，利用两组高光谱遥感数据将多种高光谱分类方法进行了对比实验.实验表明该算法分类精度和算法运算时间上都有较大改善，是一种分类精度更高、运算速度更快的改进型基于人工免疫网络的高光谱遥感图像分类新方法.
高光谱图像 人工免疫网络 抗体 非线性映射 核空间 hyperspectral imagery artificial immune network antibody nonlinear mapping kernel space
1 电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽 合肥230037
2 电子制约技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥230037
3 电子工程学院航天系, 安徽 合肥230037
提出了一种空-谱二维特征蚁群组合优化支持向量机的高光谱图像分类算法。 利用两类蚁群分别在光谱维空间和样本分布空间交替搜索最大类间距波段组合和异质样本, 提取最优特征波段, 降低了高光谱的波段信息冗余, 去除训练样本中的异质样本, 优化了训练样本特征空间分布。 将蚁群组合优化后的高光谱图像和训练样本应用到支持向量机(SVM)分类器中, 扩大了特征空间类间距, 提高了SVM算法的分类精度。 实验表明该算法总分类精度达95.45%, Kappa系数0.925 2, 是一种分类精度较高的高光谱图像分类方法。
高光谱图像 蚁群算法 支持向量机 组合优化 Hyperspectral imagery Ant colony optimization algorithm Support vector machine Composite optimization 光谱学与光谱分析
2013, 33(8): 2192
1 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 合肥 230037
2 电子工程学院 安徽省红外与低温等离子体重点实验室, 合肥 230037
3 电子工程学院 物理教研室, 合肥 230037
针对跟踪目标尺度变化问题，提出了基于灰度对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法。改进的主动轮廓跟踪算法将根据以目标与背景的颜色差异而建立的对数似然图对图像进行阈值分割和数学形态学处理，再将Kalman滤波器结合到主动轮廓跟踪算法进行目标跟踪。改进的主动轮廓跟踪算法对目标分割准确，轮廓特征显著，跟踪效果稳定，算法能很好地适应跟踪目标尺度变化。通过Kalman滤波器对目标位置点的预测减少了主动轮廓跟踪算法收敛的迭代次数，使算法的运算效率提高了33%左右。
对数似然图 Kalman滤波 主动轮廓跟踪 目标跟踪 log-likelihood image Kalman filter active contour tracking target tracking
1 安徽电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 合肥 230037
2 安徽电子工程学院 安徽省红外与低温等离子体重点实验室, 合肥 230037
根据目标红外辐射特性形成的机理, 探讨了人工光源对目标红外特性调制的方法。通过建立人工光源照射目标的理论模型, 对人工光源照射时目标的表面温度进行了仿真计算与实际测量, 在此基础上对目标红外辐射进行了计算与分析。结果表明：人工光源可以对目标的红外特性进行调制, 调制的效果取决于光源的照射功率、照射时间、照射距离及光源的入射角。一般情况下, 夜晚照射时调制效果明显, 白天照射时调制效果不明显。
红外特性 机理 人工光照 特征调制 infrared characteristic mechanism artificial illumination characteristic modulation
1 电子工程学院 a.脉冲功率激光技术国家重点实验室
2 电子工程学院 b.安徽省红外与低温等离子体重点实验室， 合肥 230037
研究人工光源对地面目标表面温度的影响对目标红外特性的研究以及红外特征的模拟有重要的意义.以自然环境下人工光源照射地面目标的物理模型为基础，通过建立导热微分方程和改变目标的外边界辐射能量，建立起人工光源照射目标时目标表面温度的计算模型，结合目标表面温度的计算与目标所处的地理环境与方位有关，本文以合肥某建筑物正东方位表面为例，对在不同时间段、不同光照参量时目标的表面温度进行了仿真计算与分析.结果表明：改变目标的外边界条件即给目标表面采用人工光源照射时，目标的表面温度将发生改变，改变的程度取决于光源的照射功率、照射距离以及光源的入射角，一般情况下，晚上照射时表面温度变化明显，白天照射变化不太明显.
人工光照 地面目标 温度 计算分析 Artificial irradiation Ground targets Temperature Numerical analysis
1 电子工程学院，合肥230037
2 安徽省红外与低温等离子体重点实验室，合肥230037
研究人工红外光照射地面目标的温度场对目标的探测、识别、红外特性的模拟以及成像系统的研制具有重要的意义。建立了自然环境下人工红外光照射地面目标的理论模型，通过建立导热微分方程和边界条件，得到了计算人工红外光照射目标时目标温度场的方法。以某建筑物的表面为例，对采用不同光照时间、不同光照功率以及不同光照距离时目标的温度场进行了计算和讨论。结果表明：在适当的条件下，采用人工红外光照射地面目标可以使目标温度场发生改变，从而改变目标的红外特性。
地面目标 人工光照 温度计算 红外特性 ground target artificial irradiation temperature calculation infrared characteristic
1 脉冲功率激光技术国家重点实验室， 合肥 230037
2 电子工程学院， 合肥 230037
3 安徽省红外与低温等离子体重点实验室， 合肥 230037
针对相关跟踪算法，研究了灰度畸变对它的影响。首先，对相关算法进行了分析，选取归一化互相关积算法作为研究对象。然后，选取调制对比度描述灰度畸变的剧烈程度，分析了引起对比度变化的因素。再次，利用Matlab软件仿真计算，详细分析了对比度、相关度和图像畸变面积之间的关系。最后，实验证明了理论分析的正确性。
相关跟踪 灰度畸变 对比度 跟踪算法 correlation tracking grayscale distortion contrast tracking algorithm
