1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春30033
2 中国科学院大学，北京100049
3 吉林省智能波前传感与控制重点实验室，吉林长春100
4 中国人民解放军63768部队，陕西西安710200
大视场光学望远镜是中高轨目标搜索的重要设备，在搜索图像中除中高轨目标外还存在恒星目标，对恒星目标进行辨识与抑制是中高轨目标检测的必要环节之一。考虑银道面附近天区、曝光时间差异以及多云遮挡等因素的影响，图像中的星场密度变化区间非常大，传统的恒星辨识方法在计算准确性与实时性方面均存在局限性，导致恒星虚警、计算超时等情况的发生。为解决该问题，提出了一种基于惯性坐标时域相对不变性的恒星辨识与抑制方法。推导了地平坐标系与惯性坐标系的数学转换关系，并由此构建了恒星辨识模型；在不同的静态系统误差条件下，量化分析了恒星目标的惯性坐标时域相对不变性；最后，开展了恒星辨识与抑制算法的仿真与实验验证。仿真与实验结果表明：在时间间隔为10 s、静态系统误差为10″的条件下，恒星的惯性坐标最大相对差异为0.51″（赤经），0.16″（赤纬），其时域相对不变性满足恒星辨识需求，辨识过程完全不依赖星场密度。经100圈次中高轨目标实测图像验证，本文方法未出现恒星虚警及中高轨目标检测缺失的现象。
目标检测 恒星辨识与抑制 中高轨目标搜索 惯性坐标系 target detection identification and suppression of stars search of GEO and MEO inertial coordinate system
长余辉材料在安全指示、防伪和生物成像等领域具有广泛应用前景, 但其缺陷调控及余辉机理尚不清晰。自激活长余辉材料以其物质组成及晶体结构简单, 便于研究余辉机理而受到关注。本研究以自激活长余辉材料锗酸锌为基质, 采用高温固相反应合成得到了一系列钙掺杂的长余辉材料Zn2-xCaxGeO4(x=0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5)。实验表明, 在锗酸锌中掺杂钙元素后, 使用376 nm紫外光激发时,观察到锗酸锌基质样品的黄色发光峰; 同时在267 nm激发下, Zn1.5Ca0.5GeO4荧光强度增强了6.2倍。从余辉光谱和余辉衰减曲线上看, Zn1.5Ca0.5GeO4初始余辉强度增强了25.1倍; 并且在所考察的300 s余辉时间里, 与锗酸锌相比, Zn1.5Ca0.5GeO4保持了近5倍的余辉强度。进一步热释曲线表征显示, 材料主要陷阱的深度在0.7 eV左右; 加入合适浓度的Ca2+后, 其热释峰显著变强, 表明钙掺杂后陷阱密度显著增加。最后利用不同发射波长的余辉衰减差别, 实现了“花朵”颜色的动态变化, 表明所得材料在动态防伪领域具有一定应用前景。
自激活长余辉材料 Zn2-xCaxGeO4 多色余辉 陷阱分布 动态防伪 self-activating long afterglow material Zn2-xCaxGeO4 multi-color afterglow trap distribution dynamic anti-counterfeiting 红外与激光工程
2023, 52(9): 20230022
火箭军工程大学 导弹工程学院，陕西 西安 710025
近年来基于视觉的飞行器自主视觉定位技术发展迅速，是飞行器导航制导、态势感知和自主决策的关键技术之一。针对现有跨模态地理定位任务中存在模态差异大、匹配难度大、定位鲁棒性差等问题，提出了一种基于GCI-CycleGAN风格迁移的跨模态地理定位方法，通过将风格迁移算法、特征匹配算法和地理定位方法相结合，实现了飞行器跨模态地理定位。首先，获取无人机航拍的正下视实时红外图像和地理位置信息已知的可见光图像；其次，基于生成对抗网络图像风格转换的思想，设计新的生成对抗损失函数，构建并训练了GCI-CycleGAN模型，将可见光图像转换为红外图像；然后，利用SIFT、SURF、ORB、LoFTR、DFM匹配算法对生成的红外图像与实时红外图像进行匹配；最后，通过透视变换获得实时红外图像中心点在生成图像中的位置，再将该定位点映射到相应的可见光图像上，得到最终的地理定位结果。实验表明，GCI-CycleGAN相比CycleGAN网络可以有效提高图像风格迁移质量，与DFM智能匹配算法结合的匹配成功率最高可达99.48%，比原始跨模态匹配结果提高了4.73%，平均地理定位误差仅为1.37 pixel，取得了更加精确、鲁棒的地理定位结果。
地理定位 风格迁移 智能匹配 跨模态图像 深度学习 geo-localization style translation intelligent matching cross-modal images deep learning 红外与激光工程
2023, 52(7): 20220875
1 南京信息工程大学环境科学与工程学院, 江苏 南京 210044
2 江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室, 江苏 南京 210044
针对 2020 年 9 月至 2020 年 10 月在南京钢铁集团外采集的 25 个地表灰尘样品, 使用手持式 X 射线荧光光谱仪 (XRF) 分析其中 Cr、Mn、Fe、Cu、Zn、Hg、Pb、Sr、Zr、Mo 这 10 种重金属元素含量, 运用统计学方法、单因子指数、地累积指数对研究区土壤重金属污染程度进行评价, 并采用正定矩阵因子分解模型解析了重金属污染源。结果表明, 地表灰尘重金属平均含量为: Cr (260 ± 14 mg·kg-1)、Mn (1550 ± 22 mg·kg-1)、Fe (165000 ± 1000 mg·kg-1)、Cu (67 ± 9 mg·kg-1)、Zn (600 ± 13 mg·kg-1)、Hg (16 ± 6 mg·kg-1)、Pb (102 ± 7 mg·kg-1)、Sr (275 ± 10 mg·kg-1)、Zr (302 ± 5 mg·kg-1)、Mo (13 ± 3 mg·kg-1), 地累积指数平均值为 2.13, 区域整体呈中度污染, 其中 Hg 为严重污染, Mo 为重污染, Zn 为中度污染, Cr、Fe、Pb 为偏中污染, Mn、Cu、Sr 为轻度污染, Zr 无污染。研究区西北部及北部为重金属含量高值区, 地表灰尘中重金属有较多富集。源解析分析表明研究区内地表灰尘重金属有 3 个主要来源: 一是工业排放源, 二是自然源及生活源, 三是机动车排放源。其中工业排放源为主要来源, 对重金属的贡献率为 49.3%; 其次为自然源及生活源和机动车排放源, 贡献率分别为 30.7% 和 20.0%。
工业园区 地表灰尘 重金属 单因子指数法 地累积污染指数法 正定矩阵因子解析 industry park surface dust heavy metals pollution index geo-accumulation index positive matrix factorization 大气与环境光学学报
2022, 17(4): 429
1 郑州航空工业管理学院,郑州 450000
2 福建工程学院,福州 350000
3 河南农业大学,郑州 450000
针对城区不规则高层建筑目标三维成像算法进行研究,基于Attributed Scattering Center(ASC)模型,优化不规则复杂体高层建筑的GEO SAR重构算法。利用北斗GEO卫星作为辐射源,机载接收机作为信号接收平台,成像场景反射GNSS信号作为回波信号,建立以稀疏表示系数和字典为凸优化变量的优化模型,提出一种基于变量分裂和增广拉格朗日技术的迭代方法。基于GEO SAR系统进行回波仿真和成像处理,利用TeslaK20C显卡仿真平台,生成建筑物图像并应用于目标成像仿真。仿真结果表明,生成的图像可反映不规则高层建筑结构特点和散射强度差异,具备较好的准确性、完整性与可视性,证明了所构建的高层建筑目标模型能够应用于GEO SAR成像系统的仿真验证。
北斗GEO卫星 凸优化合成孔径雷达 高层建筑 成像处理 反演重构 Beidou GEO satellite convex optimized synthetic aperture radar high-rise building imaging processing inversion and reconstruction
1 中国人民解放军93129部队,北京 100000
2 中国人民解放军93184部队,北京 100000
3 中国人民解放军93656部队,北京 100000
对国外Star SAFIRE 380X瞄准系统、EOTS瞄准系统、LITENING瞄准系统等先进机载光电瞄准系统的现状及技术特点进行介绍，在此基础上分析先进光电瞄准系统的相关技术，并对未来机载光电瞄准技术的发展趋势进行展望。
光电瞄准 红外 地理定位 多传感器 electro-optical targeting infrared geo-location multiple detectors
Author Affiliations
Abstract
School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China
Optical fiber sensing technology has developed rapidly since the 1980s with the development of the optical fiber and fiber optical communication technology. It is a new type of sensing technology that uses light as a carrier and optical fiber as a medium to sense and transmit external signals (measurands). Distributed fiber optical sensors (DFOS) can continuously measure the external physical parameters distributed along the geometric path of the optical fiber. Meanwhile, the spatial distribution and change information of the measured physical parameters over time can be obtained. This technology has unmatched advantages over traditional point-wise and electrical measurement monitoring technologies. This paper summarizes the state-of-the-art research of the application of the distributed optical fiber sensing technology in geo-engineering in the past 10 years, mainly including the advantages of DFOS, the challenges in geo-engineering monitoring, related fundamental theoretical issues, sensing performance of the optical sensing cables, distributed optical fiber monitoring system for geo-engineering, and applications of optical fiber sensing technology in geo-engineering.
Distributed fiber optical sensors (DFOS) geo-engineering sensing cables applications monitoring Photonic Sensors
2021, 11(2): 158
1 首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048
2 自然资源部国土卫星遥感应用中心, 北京 100048
交通标志等道路设施的空间位置信息是城市三维建模的基本要素之一,也是道路设施养护管理的必要内容。为此,提出一种基于移动测量数据的小型交通标志自动提取方案,基于改进的卷积神经网络SlimNet模型对全景影像上的小交标进行检测,提出一种基于深度图的目标三维空间地理定位方法,并采用以中心点为准的距离判断法提取目标的对角线。选取三类小型交通标志的实测数据对所提方法进行验证分析。实验结果表明,SlimNet模型的平均正确率相比经典的VGG16(Visual Geometry Group 16)模型有4.2个百分点的提升。采用提出的地理定位和矢量化方案,三类目标在实验区的召回率和精确率均达到86%以上,证明整体方案的有效可行性。该方法为城市多类目标的精确三维空间地理定位提供新思路。
遥感 移动测量系统 卷积神经网络 交通标志 地理定位
