定标自动化水平与像点提取精度是光学遥感卫星在轨几何定标效率及精度提升的关键因素。提出一种以轻小型、自动化的反射点源为地面控制点的高精度像点提取方法，匹配参数化模型拟合获取点源像点坐标，并利用有理函数模型进行精度验证。在轨实验结果初步表明，与模板匹配法等常规方法相比，反射点源法提取的像点坐标精度优于0.05 pixel，经有理函数模型验证，像点定位精度优于0.05 pixel。反射点源不仅能够实现高精度的像点提取，还能够实现光学遥感卫星在轨几何辐射综合定标，对提高我国遥感测绘精度和定标自动化水平有重要意义。

臭氧是大气中重要的痕量气体，可影响对流层与平流层大气状态和过程。约90%的臭氧集中在平流层，可吸收下行紫外太阳辐射，保护地球生命系统；约10%的臭氧位于对流层，其空间分布多受局地生成和跨区域输送的影响。目前，臭氧已逐渐成为我国甚至全球首要污染物，臭氧污染防治也相应地成为我国未来大气污染防治的重点。本文回顾了卫星遥感臭氧的发展进程，包括臭氧卫星探测传感器、反演算法和应用进展，并着重分析了臭氧污染相关内容，包括臭氧污染时空特征分析、典型污染事件分析、臭氧污染与气象条件相互作用等。多种卫星探测载荷的仪器设计和反演技术的不断发展，使得卫星遥感臭氧反演和监测应用成为可能。卫星可通过紫外谱段和红外谱段而获取臭氧整层信息和垂直分布信息，目前臭氧柱总量监测精度较高，但对流层下层和近地面臭氧浓度反演精度还有待提高。根据现阶段的技术水平，可采用多种技术方法相结合来提升中低层臭氧的探测能力。臭氧污染的监管和防控需要摸清来源，准确评估污染的成因，可从前体物排放、化学转化、气象影响、三维传输等方面逐步进行解析。此外，氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOC_s）的协同减排是我国臭氧治理的根本所在，也是下一步的重点研究方向。

设计了用于星载设备的双通道多对极旋转变压器的角度测量系统。以获取高精度的电机旋转角度值为目的, 在旋转变压器测角工作原理、误差分析以及双通道数据组合算法和测角系统软硬件设计等方面进行了研究, 并选用 FPGA 对步进电机的角位移量进行探测与解算。为验证所设计的双通道旋变角度测量系统的精度, 采用了分辨率更高的海德汉光电编码器进行同时采集, 并将两者数据进行对比, 结果表明新设计的测角系统误差小于30 ″, 满足设计精度指标。

为了检验星载多角度偏振成像仪(DPC)在自然目标下的偏振和辐射定标精度,设计了测量精度验证试验。在晴朗天气对天空成像,得到了天空的偏振度和辐亮度数据,并将其与同时观测的CE318型太阳-天空偏振辐射计的数据进行了比对。结果显示:三个偏振波段的平均偏振度差异小于0.02,满足DPC偏振测量精度的指标要求,但辐亮度差异较大。修正定标光源与测量目标间光谱非匹配的影响,两台仪器观测波段、观测视场非一致性的影响以及系统偏差后,两台仪器490 nm和670 nm通道的平均辐亮度的差异小于1%,865 nm通道的平均辐亮度差异小于2%,验证了DPC定标数据的有效性和仪器的测量精度。

为保证大气同步校正仪的偏振测量精度, 在研制的过程中需要对滤光片进行检测和筛选。设计了校正仪的偏振测量模型和滤光片的筛选条件, 分析了影响校正仪的偏振度测量精度的主要因素。以490 nm通道为例, 采用滤光片的光谱透射率和典型目标的光谱辐亮度数据, 分析了偏振通道间的相对透射率和带外响应相对于总响应的比值随目标光谱辐亮度形状的变化情况, 并对滤光片进行了筛选, 对校正仪进行了偏振度测量精度的验证。结果表明, 在大气目标偏振度0~0.4范围内、在偏振通道间的相对透射率的相对变化和带外响应的相对变化对偏振度产生的变化均不大于0.4%且二者合成不确定度应小于0.5%的筛选条件下, 可保证校正仪的偏振度测量精度。选用最佳效果筛选滤光片的校正仪的测量不确定度明显小于未经筛选滤光片的校正仪的测量不确定度, 证明了筛选方法的有效性。

提出一种快速的局域线性回归(Fast Locally Linear Regression, FLLR)算法，用于从搭载在风云三号B星(FY-3B)上的红外大气探测仪(IRAS)红外观测数据反演大气温湿廓线。算法所需的观测样本为IRAS/FY-3B L1数据红外观测值与AIRX2RET V5产品的时空匹配数据，以2011年为例，在180°W~180°E、60°N~60°S的研究区域内按照观测时间绝对差小于15 min和观测角度绝对差小于2°的条件获取观测样本，并对样本进行了评价。在匹配观测样本的基础上比较分析了FLLR算法与LLR算法、D矩阵算法和非线性的神经网络算法，然后采用FLLR算法从IRAS/FY-3B L1数据反演得到2011年全年的大气温湿廓线，并外推反演得到2012年第1季度的大气温湿廓线。最后，利用相应的ECMWF再分析数据和RAOB探空观测对2011年的反演结果进行了精度验证，采用AIRX2RET V5产品对2012年第1季度的外推反演结果进行了验证。结果显示: 与D矩阵算法相比，FLLR算法反演大气温度和湿度廓线的均方根误差分别减小~0.8 K和~0.5 g/kg，其精度与非线性的神经网络算法相当; 相对于ECMWF再分析数据，本文大气温度和湿度廓线反演结果的均方根误差分别小于2.5 K和2.3 g/kg; 而相对于RAOB数据，其均方根误差分别小于3.5 K和2.0 g/kg; 2012年第一季度外推反演结果的均方根误差分别小于2.5 K和1.6 g/kg，与算法精度基本一致。IRAS/FY-3B大气温湿廓线的反演精度与MOD07 V5大气廓线产品相当。

提出了一种只对相机水平偏角进行现场校准的标定方法用于野外远距离、大视场、双目视觉物体定位监测系统的快速标定。该方法通过合理考虑视觉传感器的调平装置，结合现场使用过程中相机焦距值固定的特点，简化了测量模型，减少了待标定参数; 只需要测得监测中心和相机在大地坐标系中的经纬度坐标及监测中心的图像坐标即可完成系统标定。由于不需要高精度靶标，从而克服了靶标移动及摆放对标定过程的影响。在实际使用中，对2 km以外400 m×800 m的区域进行监测时，相对定位误差小于0.25%，其中由焦距值误差引起的相对定位误差不超过0.07%。该摄像机标定方法在保证测量精度的同时，具有易实现、用时少等优点，适用于野外大视场环境下物体的快速定位监测。