悬浮显示技术是一种非常具有发展前景的显示技术,它可以将图像显示在空中,给观看者带来沉浸感和临场感的体验。目前国内悬浮3D显示技术研究还处于初级阶段。文章提出基于集成成像的悬浮3D显示系统,系统由集成成像3D显示器、半透半反镜和逆反光膜组成; 分析了集成成像3D显示的工作原理和逆反光膜的悬浮显示原理。将集成成像3D显示技术与基于逆反光膜的悬浮显示技术相结合,集成成像3D显示器发出的光线经过半透半反镜的反射到达逆反光膜,逆反光膜将光线以入射的角度进行反射并重建出3D图像,在实现3D图像悬浮显示的同时也解决了集成成像3D图像深度反转的问题,但是3D图像的亮度被大幅度的降低。系统为悬浮3D显示提供新的理论依据,为解决集成成像3D图像深度反转提供新的方法。

利用覆盖典型海岛的Landsat-8 OLI多光谱卫星遥感影像和收集到的水深数据，分别采用传统多元线性回归模型、机器学习中的back propagation（BP）神经网络模型和随机森林模型对目标海域水深进行整体反演，并对三种方法的反演精度进行评价。结果表明：相比于多元线性回归模型，机器学习方法的水深反演精度更高；随机森林模型的水深反演精度最高，平均绝对误差为1.94 m，平均绝对百分比误差为18.29%，模型的鲁棒性更加出色，整体精度较多元线性回归模型有明显提高。本研究比较三种方法构建的浅海水深模型的性能，为后续更加高效地获取高精度浅海水深信息提供参考价值。

针对传统集成成像显示技术存在深度反转,需要进行二次成像的问题,提出一种无深度反转的集成成像一次拍摄方法。该方法采用离轴平行式集成成像拍摄结构对三维(3D)场景进行拍摄,通过设计合理的拍摄参数,重排图像元,生成无梯形畸变的图像阵列(EIA),直接用于集成成像显示,解决了传统集成成像的深度反转问题,避免了复杂且繁琐的图像校正和二次成像过程,可快速生成具有正确深度信息的EIA。该方法所获取的EIA在集成成像3D显示实验中重建的3D图像具有正确的深度和逼真清晰的立体显示效果,验证了本文方法的正确性。

积雪的重要性是不言而喻的同时积雪所带来的危害也受到越来越多的重视。 目前, 积雪深度遥感监测研究主要集中在微波遥感, 少量的利用光学遥感进行的积雪深度研究也主要是利用气象卫星数据以及MODIS数据等。 我国自主发射的环境与灾害监测小卫星无论是在光谱分辨率还是在空间分辨率上, 都与气象卫星数据以及MODIS数据有较大区别, 对利用HJ-1B卫星数据进行积雪深度反演的研究较少。 该文主要利用HJ-1B卫星数据, 研究常规降雪深度状况下的积雪深度遥感监测方法。 利用野外不同下垫面及深度状况的积雪光谱, 在积雪覆盖信息提取的基础上, 通过分析积雪覆盖指数以及HJ-1B卫星不同波段(绿光波段、 近红外波段、 短波红外波段)反射率与积雪深度的相关关系, 建立了适用于HJ-1B星的积雪深度反演模型。 模型验证结果表明, 该模型能够满足较浅降雪深度状况下的遥感实时监测要求。