可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)是一种非侵入式光谱检测技术, 具有高选择性、 高响应性和高分辨率等特点。 根据分子光谱吸收原理, 被检测气体所处环境温度的改变会引起分子吸收谱线强度的变化, 进而影响气体浓度反演的准确性。 为提高气体在高温背景下浓度测量的准确性和真实性, 选取工业过程常见的一氧化碳(CO)为目标气体, 设计了基于波长调制技术多温度梯度(室温14～1 100 ℃)的气体吸收光谱检测实验, 与HITRAN数据库中光谱参数进行对比, 并对结果进行校正和分析。 同时, 以探测信号有效扫描区域的线性度、 标准差和残差平方和等参数为依据, 分析了不同材质的窗片对高温实验的影响, 通过升降温实验数据的分析, 选择了降温梯度测量作为高温实验的最佳控温顺序。 经过对标准浓度的CO进行高温实验, 发现随着温度的升高, 二次谐波(2f)幅值和吸收线强有相一致的下降趋势, 符合理论公式的变化规律。 经过分析校正后的2f幅值和温度呈现非相关性, 实现了热背景下光谱检测的校正, 验证了变温时2f幅值校正的准确性。 该研究为光谱检测技术在高温背景下实际应用提供了一定的参考, 尤其是对高精度工业炉内气体燃烧效率的动态评估具有极其重要的意义。

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题, 提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法, 并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现, 在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度, 然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计, 对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明, 该算法在处理图像白平衡时, 相比基于光源估计的AWB算法, 色温校正准确率提高了14%, 对不同色彩场景有更好的适应性, 具有实时处理能力。

可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）技术利用了半导体激光器可调谐和窄线宽的特性，具有高选择性和高灵敏度，可以在气体成分复杂、高温等恶劣环境下准确测量CO2。基于TDLAS的扫描波长直接吸收（SDAS）技术是常用的气体浓度反演方法，针对该方法反演气体浓度时采用的吸光度积分法需要准确获得频域信息，从而导致系统结构复杂的问题，本文提出了基于直接吸收峰峰值标定的气体浓度反演方法。首先利用HITRAN2016光谱数据库建立CO2数值仿真模型，并参考电厂尾部烟道内高温和高浓度的CO2环境，分析了吸收峰峰值随浓度（10%~20%）和温度（298~338 K）的理论变化规律，然后将理论规律作为建立实际吸收峰峰值浓度标定模型和温度修正曲线的参考依据。通过搭建基于TDLAS的CO2检测实验系统，验证了所提方法应用于浓度测量的可行性。研究结果显示，采用峰值标定法反演得到的CO2浓度的相对误差均方值为1.08%，验证了利用吸收峰峰值标定的气体浓度反演方法在高浓度CO2准确测量方面的可行性。

近红外人体血糖浓度无创检测所面临的主要问题之一是人体温度变化干扰测量光谱。 为此, 提出使用基于外部参数正交化(EPO)的光谱预处理方法, 对测量部位体温改变时的光谱进行温度校正。 该方法仅需预先采集人体体温变化时的漫射光谱, 即可获得消除温度干扰的滤波矩阵, 利用该矩阵可以将不同体温下的光谱校正至基准温度水平。 预先对外部干扰变量单独建立模型, 与血糖浓度预测模型的建立分离。 EPO原理提出组成光谱空间的干扰信号空间与有用信号空间正交, 即温度光谱响应与葡萄糖浓度光谱响应之间彼此正交, 而在实际测量中, 仪器系统漂移, 人体出汗等共模干扰常导致有用信号和干扰信号存在偶然相关, 影响了消除温度干扰的效果。 因此在进行温度校正之前, 首先对原始光谱进行位置差分处理, 经验证位置差分方法能够消除仪器系统漂移带来的共模干扰, 获得的吸光度光谱中温度响应部分和浓度响应部分彼此正交。 使用蒙特卡洛模拟人体三层皮肤模型获得血糖光谱数据, 模拟样品参数均根据实际人体实验中的参数水平设置。 对受温度干扰的光谱进行位置差分处理后使用EPO进行温度校正, 然后利用校正后的光谱数据建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。 与校正前光谱建模结果比较, 校正后的模型均方根误差(RMSEC和RMSECV)明显降低, 相关系数得到一定的提高, 同时主成分数减少, 验证了该温度校正方法的有效性。

样品温度变化会对模型预测结果产生影响, 为解决这个问题, 首先, 对同一样品不同温度下的光谱与同一样品相同温度的光谱进行了比较。 结果显示, 不同温度下的光谱差异较大。 然后研究了样品温度对玉米粗蛋白模型的预测结果的影响, 对随机选取的粗蛋白含量为6.04%的样品不同温度采集光谱, 对这些光谱进行预处理消除温度之外的因素对光谱的影响, 将预处理后的光谱代入已建立好的模型中进行预测, 结果显示, 预测结果与实测值之间的差别随着光谱温度与建模温度相之间差别的增大而增大, 最大的误差为1.12%。 为了解决温度对模型预测结果的影响, 进而分析了温度与不同温度下的光谱数据之间的关系, 发现在去除了光谱两端噪声较严重的区域后, 不同温度下, 同一波长点处的光谱数据之间存在一定的线性关系。 依据这一发现, 文中提出了温度修正理论, 以建模时的光谱为基准光谱, 然后根据温度与光谱之间的线性关系使用线性回归算法对不同波长点的光谱进行一元线性回归, 求出不同温度下的光谱与基准光谱之间的差, 最后将不同温度下的光谱校正为基准光谱, 通过该理论对光谱进行校正之后, 不同温度下的同一样品的光谱之间的差别和修正之前相比已经有了很大改善, 将修正后的光谱代入模型, 大部分预测结果得到了提高, 符合国家标准±0.5%以下的要求。 最后使用和建模无关的34个不同含量的样品对该温度修正理论进行验证, 光谱修正前后粗蛋白的模型预测值与标准理化值决定系数分别为0.910和0.982, 均方根误差分别为0.558和0.172, 平均相对误差分别为6.05%和1.75%。 该温度修正理论从近红外光谱分析的本质上进行了温度修正, 为其他样品的温度修正提供了参考, 有利于手持式近红外光谱仪使用的推广。

多角度偏振成像仪温度变化是影响辐射定标精度的因素之一,科学遥感数据处理首先进行温度校正。通过成像仪工作原理和偏振测量模型分析了温度变化的影响,结合热控设计和热真空实验情况,针对辐射测量的影响制定了温度补偿校正方法。设计覆盖在轨不同阶段的温度响应测试方案,监测影响实验数据的测试光源等外界条件,有效消除探测器帧转移效应影响,获取辐射定标系数与温度变化响应之间的关系。依据实验和在轨数据分析,通过暗背景通道实时测量及辐射响应系数补偿的温度校正方法,使温度变化带来的辐射测量误差减小至0.1%,满足在轨辐射校正需求。

风云三号B星(FY-3B)中分辨率光谱成像仪(Medium resolution spectral imager, MERSI)的两个短波红外波段(1.64和2.13 μm) 采用光伏碲铬汞探测器,由于辐冷问题导致短波红外波段探测器的实际工作温度远高于设计值,影响了其在轨辐射特性。 对处于高温工作状态的FY-3B MERSI短波红外波段的长时间序列在轨辐射特性进行了较为系统的研究分析。采用冷空观测和 遥测温度时间序列数据开展了工作温度对遥感器响应的影响分析,发现短波红外波段的冷空值与探测器温度之间存在正 相关关系。采用线性模型描述仪器响应的温度依赖性,获得了温度校正因子；温度每变化1度, 1.64和2.13 μm波段冷空观 测值分别变化约0.7%和5%。进行温度校正后,冷空观测时间序列的波动显著降低。采用全球多目标定标方法获得了 短波红外波段的在轨辐射响应变化,在参考温度下,2011年11月至2016年12月,1.64和2.13 μm波段的总衰减分别 约为6%和11%。通过与Aqua中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS)的 多年交叉比对分析,发现不管是否在定标过程中进行温度校正,采用基于长时间序列趋势建模的日定标更新后MERSI 与MODIS的辐射偏差较为稳定,可以满足7%的定标指标要求。

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术测量CO2浓度时, 由于测量氛围温度变化的影响引起气体吸收谱线的线强和线型发生变化, 最终导致浓度测量存在较大误差。 为了克服温度变化对浓度测量的影响, 选用中心波长在1 580 nm的DFB激光器, 基于直接吸收法, 模拟电厂尾部烟道内的高浓度二氧化碳气体环境, 研究了在常温(298 K)和变温(298~338 K、 间隔10 K)不同温度工况下CO2浓度的测量。 结果显示, 常温浓度测量的最大相对误差为-5.26%, 最小相对误差为1.25%, 相对误差均方值为3.39%, 验证了TDLAS测量系统在常温下有着良好的测量精度和稳定性, 但其在变温测量时浓度测量结果误差较大, 其最大相对误差已经超过25%。 为了修正温度变化对浓度测量结果的影响, 适应工业测量的需要, 在变温测量基础上利用最小二乘法拟合出测量系统在不同温度下的浓度与气体吸收的修正关系式。 经过修正后, CO2浓度测量的相对误差降到5%以下, 相对误差均方值降到3.5%以下。 修正结果表明, 所提出的修正方法可以有效抑制温度变化对浓度测量结果的影响, 显著提高了测量系统在变温环境下的测量精度和稳定性, 为TDLAS系统测量CO2浓度的现场应用提供了理论支持和技术保障。