机载三维成像仪的定位原理与误差分析

本文论述了“机载三维成像仪”的定位原理，并在系统定位原理的基础上，详细讨论了与“机载三维成像仪”的对地定位精度有关的传感器的误差对系统定位精度的影响。这一问题的研究不仅对研制针对不同目的的激光地形制图系统的设计具有指导意义。

利用机载三维成像仪的DSM数据自动提取建筑物

利用三维成像仪获取的DSM作为数据源 ,首先采用影像分割得到建筑物的平面轮廓线 ,再根据建筑物一般具有规则平面形状的特点 ,对建筑物的平面边缘线进行规格化处理 ,最后求出建筑物的平均高度值 ,从而得到建筑物的三维信息。试验表明 ,该方法是实用的。

机载云降水粒子成像仪所测数据中伪粒子的识别

机载云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,简称CIP)和降水粒子成像仪(Precipitation Imaging Probe简称PIP)所测数据中伪粒子的存在会直接导致仪器所测数据质量下降。利用山西Y-12探测飞机在太原地区的三次航测资料对飞机采样期间伪粒子图像的特点及其成因进行了分析和归类,并在此基础上提出了综合利用到达时间间隔阈值和图像处理识别技术的伪粒子识别方法。利用所提的方法对航测的粒子图像资料进行处理、统计和分析,统计结果表明,在一次测量过程中伪粒子的出现概率最高可达45.2%,其平均出现概率分别是36.01%(CIP))和8.64%(PIP);在所有伪粒子成分中,破碎形成的伪粒子的出现概率是最高的,它可以占到伪粒子总数的95%以上;其次是条纹状粒子和并存粒子,相对来说,空白粒子和线状粒子出现的概率是比较低的。研究还发现,机载平台的飞行状态对伪粒子各成分的出现概率也会造成影响。利用所提方法对仪器测量的粒子谱、粒子数浓度和冰水含量值进行订正,订正结果表明伪粒子对仪器量程内的粒子谱、粒子数浓度和冰水含量值均有影响,其中在云粒子谱影响上,伪粒子对粒子谱两端的影响较大,其中对小云粒子谱的影响主要是在400μm以下,对大云粒子端的影响主要是在1000μm(CIP)和2000μm(PIP)以上。所提方法和阈值对于以Y-12飞机为机载探测平台,以CIP和PIP为探测仪器所获取的其它航次云微物理图像资料处理也是有一定的参考使用价值。

基于机载三维成像仪快速获取数字地面模型

机载三维成像仪是集成GPS、姿态测量装置、激光测距仪和光谱成像仪的新型航空遥感系统,它能同步获取地面目标的定位、定性数据。本文简要介绍了机载三维成像仪系统,在计算出扫描激光测距点三维坐标的基础上,着重分析了DTM快速生成算法,包括DTM的快速内插和航带间的自动无缝拼接。

机载推帚式高光谱成像仪实现宽视场的技术途径

随着焦平面探测器和分光技术水平的提高,世界上正在运行的高光谱成像仪已可以达到几十至几百个波段,并且有相当高的信噪比和动态范围,具备进入市场化运作的技术基础。但是由于仪器视场角较小所引起的遥感作业效率低等因素却限制了高光谱成像仪的应用范围。本文介绍世界上高光谱成像仪的发展现状和如何扩大系统总视场的几种方案。最后结合目前现有技术基础进行宽视场技术研究进行了初步讨论。

多角度遥感及其航空成像仪

从多角度遥感的原理出发 ,介绍了机载多角度光谱成像仪的设计思想和设计方法 ,通过航空飞行试验 ,验证了系统的设计思想 。

部分状粒子处理方法及其对云微物理参数测量的影响

作为云微物理过程测量的重要利器,机载云降水粒子成像仪在云降水物理与人工影响天气研究中具有重要的作用.从采样结果来看,机载云降水粒子成像仪所测粒子图像中含有大量的粒子图像仅是粒子的一部分而已,即部分状粒子.因其数量较多,对该类粒子所选处理方法不同,会引起测量结果的很大差异.本文介绍并分析了现有部分状粒子处理方法的优劣,通过对部分状粒子的再定义与粒子形状分类,提出了一个融合粒子形状识别技术、"粒径重构"和"中心在内"方法的新的部分状粒子处理方法;利用实测数据,对所提方法与现有方法进行了云微物理参量处理结果的对比,发现本文所提方法与"粒径重构"方法处理结果比较一致,能较好地克服"整体在内"与"中心在内"两种方法存在的缺陷;同时,在针柱状粒子占比较多情形下,本文所提方法要比"粒径重构"方法处理后的结果相对合理.因此本文所提方法对仪器所测粒子数据处理具有更好的适应性.

模型分析及测试方法计算大气调制传递函数

采用基于点扩散函数的模型分析和基于测试方法的MODTRAN计算两种方法,计算了大气调制传递函数。通过引入大气分层对调制传递函数的影响,给出一种大气折射率结构常数的综合计算方法,修正了大气调制传递函数模型,明确给出了模型中的参数及计算方法。利用MODTRAN软件计算大气调制传递函数的模型并给出了计算方法。以机载成像仪的工作环境为背景对模型进行了仿真分析,讨论了影响调制传递函数的因素,为评价大气对成像仪的影响提供了依据。

改进阈值的冰晶粒子形状分类方法及其应用

基于历史航测数据,对Holroyd云粒子形状分类方法的阈值进行了改进,使得改进阈值后的Holroyd云粒子形状分类方法更适合机载云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,CIP)在我国华北地区所测冰晶粒子形状识别。将改进阈值后的方法应用于山西一次降水性层状云的飞机观测资料分析发现,此次降水性层云中无论在水平分布还是垂直分布上,出现频率在15%以上的冰晶粒子形状有4种,其中有3种较为固定,分别是霰、线形状和不规则状,另外一种形状则与具体的云内环境有关,垂直方向上不同温度区间内为枝状(−8~0℃)和微小状(−12~−8℃),不同高度的水平方向上则是枝状(5200 m)、微小状(5500 m)和板状(5800 m);云中冰晶粒子数浓度在水平和垂直方向上波动较大,最小值小于1 L^−1,最大值则大于20 L^−1,垂直方向上的最大值分别位于每层云中的下部;云中冰水含量值在水平方向和垂直方向上波动范围也很大,其在垂直方向上的云中最大值区域与冰晶粒子数浓度的最大值区域基本一致。

基于无人机高光谱遥感的典型草原打草对植被表型差异分析

打草是畜牧业工作中的重要内容,直接关系到牧草的表型特征,并且对地表温湿度、地表反射率甚至草地生态系统产生一定的影响。以锡林郭勒盟东乌珠穆沁旗北部的典型草原打草场为试验区,采用无人机(UAV)载Cubert S185高光谱成像仪、ASD(Analytical Spectral Device)地物光谱仪等设备,采集了打草场打草前后的牧草高光谱数据及地面样方生物量,分析了已打草和未打草区域植被表型特征差异。从光谱反射率曲线特征来看,未打草区域植被反射率和离散程度均高于已打草区,地面光谱仪和无人机高光谱影像上的表现结果一致。从窄波段植被指数特征来看,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SRI)和Voglemann红边指数(VOGI)等指数在2个区域均表现正常,且打草区的值高于未打草区,其中,VOGI指数差异最明显。未打草区域和已打草区域地上生物量与实际产草量存在一定差异。从分析结果来看,打草前后草场植被表型差异明显,原因主要有2个,其一,与典型草原主要优势种(针茅Stipa capillata L.)的形态特征有关;其二,由于打草后植物的绿色根系会留在地上,所以打草和采集地上生物量不同。