1 中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国气象局国家卫星气象中心，北京 100081
基于仪器的光学视场特性进行有限视场和离轴效应的光谱模拟，研究针对面阵傅里叶光谱仪光谱校正的方法。首先，开展仪器线型函数（ILS）影响分析，确定不同影响因素（有限光程差、有限视场、离轴效应等）的分析方法；其次，以面阵型圆形探测器为例，结合仪器自身光学特性，构建仪器线型函数模型；然后，利用气体吸收光谱模拟离轴效应产生的光谱定标误差和光谱敏感性；最后，基于FY-3F/HIRAS-Ⅱ发射前光谱定标数据，进行光谱校正和定标精度验证。实验结果表明：有限视场和离轴效应使得光谱存在展宽，并向低波数方向偏移。经过光谱定标和校正，中心最差像元光谱定标精度由-24.69×10-6减小到0.54×10-6，边缘最差像元由-513.38×10-6减小到-0.15×10-6，且3个波段内所有像元均满足小于7×10-6的指标要求。
光谱学 光谱定标 仪器线型函数 离轴效应 红外高光谱大气探测仪 光学学报
2024, 44(12): 1230001
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
3 中国科学院大学，北京 100049
风云三号E星（FY-3E）搭载的高光谱大气探测仪（HIRAS-II）能够实现大气的垂直探测，具有高光谱、高灵敏度、高精度的特点。仪器在轨之后由于仪器衰减和环境变化的原因产生非线性响应，影响在轨定标精度。针对非线性响应的问题，提出了一种基于带内光谱的非线性校正方法。首先基于带外低频光谱的非线性特征求解非线性校正系数，将此系数作为初值输入到辐射定标模型中，以星上测量的黑体带内光谱与理想光谱的偏差为目标函数，通过迭代优化非线性校正系数。通过辐射定标实验得出，校正后的黑体亮温偏差明显低于未校正和基于带外光谱的校正方法。将HIRAS-II的观测数据与IASI进行交叉比对并计算平均亮温偏差和偏差绝对值，经过带内校正法非线性校正后的亮温平均偏差为-0.13K，优于带外校正方法。
HIRAS-II 非线性校正 在轨定标 带内光谱 HIRAS-II nonlinearity correction on-orbit calibration in-band spectrum
1 中科技术物理苏州研究院，江苏 苏州215000云遥动力科技(苏州)有限公司，江苏 苏州215000
2 中科技术物理苏州研究院，江苏 苏州215000中国科学院上海技术物理研究所，上海200083云遥动力科技(苏州)有限公司，江苏 苏州215000
风云四号A卫星（FY-4A）部分通道的图像分辨率较低，影响风云卫星多通道协同监测能力。针对该问题，提出一种改进的超分辨率生成对抗网络（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks, ESRGAN）算法来实现FY-4A影像的超分辨率重建。该方法基于ESRGAN的生成器架构，利用迁移学习策略，将预训练权重作为模型的初始值，设计了一组包含5层空洞卷积层的残差密集模块（Residual-in-Residual Dense Block, RRDB），并优化了损失函数。结果表明，在4倍影像分辨率重建下，相比于ESRGAN算法，改进的ESRGAN算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）、空间相关系数（Correlation Coefficient，CC）上分别提高了0704、0029、0002，均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）降低了10%，且重建影像更加清晰自然，纹理更加细致。
风云四号 深度学习 图像重建 超分辨率 Fengyun-4 deep learning image reconstruction super resolution
1 中科技术物理苏州研究院，江苏 苏州215000
2 中科技术物理苏州研究院，江苏 苏州215000中国科学院上海技术物理研究所，上海200083中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海200083
大量的训练样本可有效缓解模型过拟合，从而提高分类效果。在初始标记样本较少的情况下，开展借助不同尺度的同质区快速扩增大量高精度训练样本的实验，并利用初始标记样本和扩增样本训练支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器，实现对高光谱数据的有效分类。该方法在Pavia University、Salinas和Indian Pines三种高光谱数据上均能获得大量高精度的训练样本，分类精度分别达到99%、99%和97%以上。实验结果表明，扩增的大量伪标签样本可以有效训练SVM分类器，提高分类效果。
高光谱影像 半监督分类 多尺度同质区 训练样本扩增 图像分割 支持向量机 hyperspectral image semi-supervised classification multi-scale homogeneous regions training sample amplification image segmentation SVM
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
随着光伏探测器在傅里叶变换红外(FTIR)光谱探测领域的广泛应用, 光伏型器件的响应非线性现象逐渐成为影响FTIR光谱反演精度的关键问题。文章对光伏探测器的响应非线性进行研究, 首先, 总结了光伏探测器的一般原理与等效电路; 然后, 对导致探测器出现响应非线性的内部效应与外部因素进行分析; 最后, 总结了内外因素之间的关联, 并在结论中给出了对探测器进行非线性校正的工作方向。这对揭示半导体器件对不同通量辐射的响应规律、对于改善研究光伏探测器的非线性问题以及提高FTIR光谱探测精度具有重要的意义。
光伏探测器 光电二极管 非线性响应 傅里叶红外 photovoltaic detector photodiode nonlinear response Fourier infrared
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
3 中国科学院大学，北京 100049
4 北京理工大学 光电学院，北京 100081
星载红外高光谱传感器与多通道光谱传感器在轨交叉定标时能够提升数据精度和质量，交叉定标样本通常采用星下点交叉方式匹配筛选，包括空间、时间、观测几何角度和光谱匹配，匹配误差的不确定性将对最终交叉定标精度产生影响。采用FY-3E同平台红外高光谱大气探测仪HIRAS-II和中分辨率光谱成像仪MERSI-LL均匀晴空背景进行观测，根据视线向量匹配HIRAS-II星下点瞬时视场内的MERSI-LL像素，分别通过模拟视场偏移、观测天顶角偏差和光谱响应函数变化单独分析空间、观测几何角度和光谱匹配误差引入的匹配不确定度。结果表明，空间失配引起观测背景辐射亮温变化，偏移一半像元视场时的相对不确定度约为10%，达到一个像元时为25%~30%；观测几何角度失准引起光谱辐射亮温变化，观测天顶角偏移20°时的不确定度优于0.2%；光谱响应函数差异引起光谱等效辐射亮温变化，响应函数发生展宽时对吸收通道的不确定度最大约为2.5%，窗区通道为0.4%，收缩时的不确定度整体优于0.3%，平移引起的不确定度相对较小，移动5倍波长间隔时优于0.1%。
红外交叉定标 交叉匹配 不确定性 infrared inter-calibration inter-collocation uncertainty 红外与激光工程
2023, 52(4): 20220616
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
3 中国科学院上海技术物理研究所 红外物理国家重点实验室，上海 200083
4 国家卫星气象中心 中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室，北京 100081
红外高光谱大气探测仪II型（HIRAS-II）是一台傅里叶变换光谱仪，搭载于世界首颗民用晨昏轨道气象卫星FY-3E上，其研制过程在FY-3D/HIRAS-I产品基础上，重点提升了探测器灵敏度、光谱和辐射定标精度等方面。仪器发射前进行了全面的热真空定标试验，其中非线性订正作为辐射定标过程的重要环节，对辐射定标精度具有重要影响。针对HIRAS-II长波和中波1红外探测器产生的非线性效应，通过缩放带内光谱对原始数据作非线性订正，采用最小化不同温度点复原光谱各波数点的响应度分布和最小化变温黑体定标偏差分布两种方法推导非线性系数。对比辐射定标数据作非线性订正前后的光谱亮温偏差，结果表明，经过非线性订正后的辐射定标精度得到了明显提升。
HIRAS-II 非线性校正 辐射定标 热真空试验 HIRAS-II nonlinearity correction radiometric calibration TVAC tests
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
红外遥感图像受限于红外衍射极限,其分辨率普遍较低,这为红外目标的精准检测和识别带来了困难。针对此问题,提出基于深度学习的红外目标超分辨率目标识别(SROD)算法,该算法主要包括两部分:第一部分是利用WDSR(Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution)对红外遥感图像进行超分辨率重建,将模拟传感器下采样方式处理的红外图像作为训练集。第二部分是基于Faster RCNN的目标检测,提出多尺度特征传递网络结构,将低层特征输入区域候选网络 (RPN)层,降低了弱小目标像素被简化的概率,并利用可调节非极大值抑制方法,减少了对密集目标检测框的抑制作用。将该算法应用于整幅红外遥感图像,与相同训练集的Faster RCNN相比,目标检测的准确率提升了5.33%,召回率提升了12.22%,特别是小目标的召回率提升了13.25%。
图像处理 深度学习 超分辨率 目标检测 红外遥感 激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1610015
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 国家卫星气象中心中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室, 北京 100081
精确的风场数据对提高数值天气预报准确性具有重要意义, 对流层风是改进天气预报的要素之一。 虽然利用气象卫星成像仪对连续云图追踪特征目标进行导风是一种有效的风场观测方法, 且在区域和全球尺度上改善了数值天气预报, 但仍存在风场高度分配模糊问题而产生误差。 星基红外高光谱探测仪具备大气温湿度廓线垂直探测能力, 通过分析各个垂直分层内的大气参数运动得到三维风场, 能够提升风场垂直高度的准确性, 改进风场高度分配模糊问题。 提出了利用跨平台极轨气象卫星FY-3D星红外高光谱大气探测仪HIRAS和NOAA-20星跨轨红外探测仪CrIS交叉观测对流层三维风场的创新方法, 根据两仪器近重叠轨道星下点交叉观测辐射数据匹配水汽通道图像, 通过稠密光流法分析目标运动变化并计算风场, 对风矢量进行质量控制后同ERA-Interim再分析资料作定量化比较, 分析风速均值绝对偏差、 均方根误差和风向均值绝对偏差。 分别对2019年2月20日UTC世界时00:00, 06:00, 12:00的HIRAS和CrIS交叉数据计算200, 300, 400, 600, 650和1 000 hPa六组垂直高度风场, 结果表明, 风速范围的变化趋势与再分析资料表现一致, 风速范围随高度降低而减小, 高层对20 m·s-1以上风速更敏感, 地表附近测得风速集中在10 m·s-1以内。 风速均值绝对偏差多数小于3 m·s-1, 最大不超过4 m·s-1, 风速均方根误差多数小于3.5 m·s-1, 最大不超过4.5 m·s-1, 风向均值绝对偏差多数小于30°, 最大不超过40°。 风场误差主要来自仪器自身设计参数不同引入辐射数据的观测偏差, 以及因数据空间分辨率不同导致在图像重投影处理过程中引入的定位偏差。
红外高光谱大气探测仪 对流层三维风场 水汽通道 HIRAS Tropospheric 3D winds Vapor channels 光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1131
1 中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像重点实验室, 上海 200083
2 国家卫星气象中心中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室, 北京 100081
红外高光谱大气探测仪是我国第二代极轨气象卫星风云三号 D星搭载的大气探测仪器。干涉图零光程差位置的确定是干涉图叠加和傅里叶变换的前提, 在实际应用中由于仪器自身和环境因素的影响使其确定困难。本文根据红外高光谱大气探测仪的在轨实测数据, 分析了零光程差偏差对数据反演的影响, 分别以最大相关法和定标光谱虚部最小法, 检测干涉图的零光程差位置。干涉图校准后黑体和冷空光谱的相位差在 π附近。定标光谱虚部在 0附近, 仅表征噪声。该方法能够很好地用于风云三号 D星红外高光谱大气探测仪的数据预处理。
傅里叶光谱仪 复数定标 零光程差 虚部 Fourier spectrometer complex calibration zero optical path difference imaginary part 光学 精密工程
2020, 28(12): 2573
