利用神经网络反演遥感相机扫描镜热变形的方法

遥感相机的扫描镜通常位于光学系统的最前端,容易受到在轨外热流的影响产生非规则的面型变化,进而影响相机的成像质量。针对该问题设计了基于扫描镜温度值,以神经网络算法为基本,通过温度场变化反演扫描镜面型变化的扫描镜热变形测试方法。以该方法得出的扫描镜的面型变化可以作为后续成像系统面型修正的依据。该方法能够有效地提升遥感相机在轨的温度适用性,延长遥感相机的可用时间。通过该方法计算出的面型变化与理论面型变化的差值优于RMS 12.6 nm,具有较高的面型还原精度,验证了通过扫描镜温度值变化反演其面型变化的可行性。