X射线光子计数探测器是多能谱CT成像技术的核心, 其通过能量阈值可以选择记录不同能量的X射线光子, 有助于分析不同材质的物理特性。 利用搭建的基于光子计数探测器的多能谱CT系统, 开展高纯度金属材料K-edge特性识别实验研究。 通过设置探测器的不同能量阈值, 在不同能量范围获取金属材料投影图像, 利用投影图像灰度信息分析不同能量X射线的衰减特性, 以识别金属材料K-edge特性。 最终实验结果表明, 基于光子计数探测器的X射线能谱CT系统, 能够识别金属材料与特定能量X射线光子发生相互作用所表现出的K-edge特性。 通过计算K-edge特征峰能量阈值与材料K-edge理论能量值之间的线性对应关系, 对光子计数探测器的能量阈值进行了标定。

以长白山牡丹岭典型阔叶木本植被为研究对象, 通过冠层高光谱和微分光谱数据确定叶变色期, 利用红边参数建立光谱与叶变色期的反演模型.研究结果表明：冠层高光谱反射比曲线可以准确反映植被秋季叶变色期的变化, 并表现为三种基本类型：叶开始变色期——叶全部变色期——干枯但不落叶, 叶开始变色期——部分变黄并开始落叶——未完全变黄但落叶结束, 叶开始变色期——叶全部变色期——落叶; 一阶微分光谱曲线与高光谱曲线线能够更清晰的显示出叶开始变色期和叶完全变色期的具体日期; 建立红边参数—叶变色期的反演模型, R2均在0.9以上, 且不同植被适合不同形式的拟合方程.对利用遥感方法定量监测山地秋季物候具有重要理论意义和广泛应用前景.

针对传统的X射线CT系统因采用积分探测器难于鉴别材质的关键技术问题，基于MARS系统的X射线能谱CT，开展了X射线能谱K-edge特性的CT成像技术研究。通过对单一材质和混(复)合材质组成的物理模型的多个X射线能量段进行CT断层扫描，获得了材质的K-edge特性曲线，以此重建出了材质的CT图像。借助材质K-edge特性的CT断层图像，可以进行材质的鉴别分析或进行更多的材质认知信息的分析研究。与传统的X射线CT技术相比较，它可以提供更为丰富的X射线衰减信息。

与可见光图像相比，红外图像的分辨率较低，景物边缘较为粗糙，传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题，采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法，建立快速有效的对焦评价函数，驱动高精度光机闭环控制单元，以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集，利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量，并统计边缘点数以评价图像的清晰度，实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势，从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动，完成自动聚焦的过程控制。最后，通过实验证明了该方案的有效性。

利用植物和背景(枯枝、 土壤等)的光谱特性“红边”两侧反射率的差异, 研究了探测绿色植物靶标的光谱探测技术。 定义850与650 nm处反射率的比值为植物判别指数(GPDI)。 用FieldSpecHandheld 2500型野外便携式光谱仪测量了绿色植物和背景的光谱数据, 对其进行数据处理, 计算各被测物质的植物判别指数GPDI。 利用决策树模式识别方法建立植物与背景的分类模型, 得到了GPDI阈值(GPDITH), 选择此阈值为5.54。 当GPDI＞GPDITH时, 判别探测对象为植物； 反之亦然。 设计开发了基于AT89S51单片机和光电二极管OPT101的绿色植物光谱探测器。 试验结果表明, 此探测器的探测率受杂草的种类、 大小和密度的影响； 阔叶草比窄叶草更易探测到； 植株越大、 密度越高, 探测率越高。