强噪声背景下红外弱小目标的快速检测方法

提出了一种强噪声背景下弱小目标的快速检测方法,解决了在此背景下存在厚云层和大运动杂波的问题。在分析了强噪声背景图像之后,提出了采用矩形结构元的形态滤波算子进行背景抑制,对处理后的图像进行双门滤波,实验结果令人满意,易于硬件实现。

地面相控阵雷达天线红外辐射特性研究

首次研究了地面相控阵雷达天线工作温度变化规律,根据传热学理论,建立了地面相控阵雷达天线工作温度传输的静态理论模型,计算了四种不同环境条件下的某型号相控阵雷达天线,给出了相控阵雷达工作温度随热损耗、风速的变化关系。

月球表面着陆点选取及资源勘探的设想

针对探月工程一期的科学目标,提出了基于可见光/近红外高光谱成像数据和多频微波辐射数据进行资源勘探和月球表面着陆点选取的技术方案设想,并可为探月工程二期的月球车着陆及行进路线选定提供建议.

武器装备光学伪装的检测与评估

根据现代侦察技术和精确制导武器的迅速发展趋势,通过长期对目标与背景光学特性的测量研究,结果,分析了目标与背景的典型暴露特征.提出了对式器装备光学伪装检测与评估的技术指标和方法.

弹道导弹中段目标表面温度与红外突防研究

提出弹道导弹在中段飞行时球形弹头和球形气球的表面温度计算方法。对球形弹头和球形气球的典型热物性参数(质量、比热、表面材料的反射率和发射率)与不同的中段初始表面温度,分别计算了在白天和夜晚下,弹头表面温度和气球表面温度随中段飞行时间的变化。给出了弹道导弹中段对抗红外探测、识别和跟踪的有效方案是降低中段弹头的表面温度到-100℃或-50℃,并使中段气球的表面温度和形状尺寸等模拟中段弹头的表面温度和形状尺寸等特征。

基于DMD红外场景仿真系统的研究及应用

系统地介绍了数字微镜器件(DMD)的工作原理、发展及应用。分析了DMD在红外场景仿真应用中所面临的主要技术问题,包括二进制脉宽调制(BPWM)可能产生的短暂假信号、动态范围受微镜衍射的限制、出射光瞳的均匀照射、DMD光学窗的光谱透射以及投影仪与被测导引头同步等。同时基于DMD开发了红外场景仿真原理样机,经测试可在受控的环境下逼真模拟比较复杂的战场环境,并能对红外制导系统的性能进行评估和系统参数优化。该系统可用于红外成像导引头与红外成像火控系统的半实物仿真、光电对抗以及红外成像武器系统的教学训练,并可根据用户的要求研制紫外和可见光场景的仿真系统。

基于WAResNet和GS+ATPRK的多光谱和全色影像融合

针对传统的全色波段融合算法会改变原始影像的光谱特征问题,提出两种新的几乎不改变原始影像的多光谱影像全色波段融合方法——基于WAResNet和Gram-Schmidt(GS)+area-to-point regression kriging(ATPRK)算法。以高景1号卫星影像进行实验,选取亮度值均方根误差、亮度值相关性分析、结构相似性、平均清晰度梯度、峰值信噪比、计算时间作为评价指标,并与传统的全色波段融合算法进行比较。实验结果表明,两种新算法具有最佳的光谱保真性,且WAResNet算法融合影像的平均清晰度、峰值信噪比和运算速度与传统算法接近。

基于卫星影像的输电杆塔坐标校准方法

为实现输电线路精细化巡线管理,提高其运维效率,实现卫星智能巡检,精准查找杆塔及输电线路的缺陷及隐患,以云南省昆明市输电线路杆塔坐标为例,提出利用卫星影像进行输电杆塔坐标校准的方法。首先以参考底图数据为基准匹配控制点,并利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)对原始遥感影像进行几何纠正;然后结合阴影检测、边缘检测等技术与目视判读,得到校准的杆塔坐标。实验检验了昆明地区高景一号和高分二号卫星影像的几何纠正精度,纠正后平面中误差分别为0.931 m和1.387 m;此外,实验检验了2条线路上的旧杆塔台账坐标校准精度,结果表明,杆塔台账的平面精度由13.811 m和8.256 m分别提升至5.970 m和5.104 m,满足基本的电网需求。该方法可以实现杆塔坐标的校准,减小人工巡检的工作量,提高巡线效率。随着遥感影像的数据量级爆发式增长,空天地多源影像将不断结合,基于卫星遥感影像的输电线路杆塔定位技术将有更加广阔的发展前景。

多因子协同作用下的云南省山火风险评估

为了更加全面、准确地对山火风险进行评估,提高架空输电线路周边的火灾管理水平,从地形、人为因素、遥感和气象4个方面选取高程、坡度、坡向、植被覆盖类型、距最近道路距离、距最近水体距离、距最近居民点距离、地表温度、可燃物含水率、归一化植被指数、降水量、平均气温、最低气温、最高气温、平均相对湿度、最大阵风风速、最大阵风风向这17个相关评价因子对山火进行评估风险。然后应用相关性分析,剔除相关系数大于0.6的平均气温和最低气温2个因子。最后以云南省为研究区域,基于Logistic回归模型,协同所选15个因子对云南省山火风险进行评估。实验结果表明,所提出的协同多因子山火风险评估方法优于基于其他相关因子的山火评估方法。