传统多光谱关联成像技术的发展受限于系统结构复杂和数据量大。为提高多光谱图像的复原效率，本文提出了余弦编码复用多光谱关联成像技术。将具有确定频率的余弦结构编码与正交Hadamard基图案复用为结构光对目标场景进行调制照明，并用一个宽带光电倍增管收集后向散射信号。在复原过程中，基于余弦编码的傅里叶频移特性可将多通道光谱混叠信息由空间域转换到频率域进行解码分离，最终复原出目标场景的多光谱图像。通过仿真分析了理想低通滤波器、高斯低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器对多光谱图像复原质量的影响，并将所提方法与传统方法进行了对比实验。结果表明：所提方法能有效提高多光谱信息的获取效率，缩短图像重建时间；频域滤波时，选用高斯低通滤波器比理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器更具优势。

基于光波大气传输理论，模拟了斜程大气路径下空基光学系统的成像过程，分析了不同条件下大气湍流对成像质量的影响，并与理论结果进行了对比。当系统口径小于大气相干长度时，分辨率随口径的增大明显提高，而在系统口径大于大气相干长度后，分辨率随口径的增大逐渐趋于一稳定值，最佳口径值为2r0（r0为大气相干长度）。通过对不同折射率结构常数模型的仿真可以看出，随着传输距离的增加，最小可分辨长度先是逐渐增大，在传输距离大于50 km后，最小可分辨长度趋于一稳定值。由此可见，当传输距离小于50 km时，大气湍流对光学系统成像质量的影响较大。较弱的大气湍流对空基光学系统地面分辨率的影响为2~3 cm，而较强的大气湍流对空基光学系统地面分辨率的影响可达到7~10 cm。对流层顶的高空湍流对成像效果的影响较为显著，若不考虑此高空湍流的影响，分辨率可提升1.4倍左右。

利用三个站点(金华、合肥和兰州)同时期的观测数据对边界层高度进行了反演、统计和分析。研究结果表明,三个站点的边界层高度具有明显的季节、日变化特征。除冬季外,金华和合肥的边界层高度要低于兰州。兰州的边界层高度的上升和下降时间与日出、日落时间有着良好的对应关系,合肥的边界层高度则在日出数小时后才出现明显上升。金华、合肥和兰州日间月平均边界层高度最高值分别出现在9月、8月和6月,月平均最大混合层高度出现的月份分别是9月、8月和7月。了解边界层高度的时空分布规律,可以为空气污染防治、天气预报以及气候预测等提供进一步的参考。

长波红外波段的激光在大气中能够低损耗传输,这就使得长波红外激光具有广泛应用的天然优势,其中长波红外激光可用作红外光电对抗光源,特别是随着长波红外探测器的发展,其对相应波段的对抗光源的需求与日俱增。为此设计并搭建波长为2.05 μm Ho∶YLF激光来泵浦长波CdSe光参量振荡器的实验装置,该装置可以输出峰值波长为12.5 μm的高重频长波红外激光。激光器在重复频率5 kHz情况下的平均功率最高达526 mW,Ho∶YLF激光到长波激光的光光转换效率为1.46%,斜效率为23.4%,激光单脉冲宽度为24.4 ns,单脉冲能量为0.1 mJ,单脉冲峰值功率为4.3 kW,X方向的光束质量因子为4.3,Y方向的光束质量因子为3.2。

分析了传统瑞利-米散射多普勒激光雷达在低层风场中的风速反演误差,结果表明,该激光雷达在±50 m/s风速范围,3 km高度下的风速反演误差达到4~5 m/s。因此,基于S6瑞利-布里渊散射模型,提出了一种基于瑞利-米散射多普勒激光雷达数据反演低层风场和气溶胶后向散射比的方法。仿真结果表明,本方法可以同时反演出风速和气溶胶后向散射比,且精度较高。实测风场反演结果表明,相比传统方法,本方法得到的水平风速廓线与探空气球法得到的结果吻合度较高,在6 km高度下尤为明显,验证了本方法在低层风场反演中的优势。

扫描镜是高光谱成像激光雷达的重要组成部件,因此,分析了多面体转镜扫描、振镜扫描、圆锥扫描三种扫描方式,推导了不同扫描方式的轨迹,并结合飞机航迹得到发射激光扫描轨迹与扫描方式的关系。在此基础上,设计了一种用于高光谱成像激光雷达系统的圆锥扫描方式。实验结果表明,在飞行高度为500 m、激光脉冲重复频率为130 kHz、激光发散角为0.3 mrad时,该方式满足视场角等于30°、两个相邻脉冲夹角小于1 mrad的要求。相比其他扫描方式,圆锥扫描可提高激光雷达光斑脚点的密度,为数据的有效采集和地物的精准分类提供了帮助。

针对颗粒物浓度的大气分布难以测量的问题,采用532 nm激光雷达,对淮南地区2016年6月1日至12月31日进行连续观测。利用大气边界层高度、气溶胶光学厚度、温度、相对湿度、风速、能见度和实测的颗粒物浓度建立回归预测模型,实现了对颗粒物浓度的辨识研究。由于传统的反向传播(BP)神经网络易陷入局部极小,依据数据特点采用基于遗传算法的反向传播(GA-BP)神经网络进行研究,利用遗传算法寻找最优的权值和阈值,以平衡全局与局部的矛盾。通过两个回归模型的比较,可知GA-BP方法明显优于BP方法,BP方法的测试集的相关指数R²是0.623,平均预测误差是24.692 μg/m ³;GA-BP方法的测试集的相关指数R²是0.899,平均预测误差是7.122 μg/m ³。由此说明激光雷达可以有效地监测大气颗粒物的分布,并为淮南地区的颗粒物监测提供数据支持和参考依据。

由于大气中气溶胶垂直分布复杂,常用的梯度法和小波协方差变换法在边界层高度自动连续识别方面仍具有较大的不确定性。选取在浙江金华两个时间段内观测得到的双波长激光雷达数据,将二维矩阵方法应用于复杂大气垂直分布情况下边界层高度的反演,从距离和时间两个维度优化边界层高度的反演结果。研究结果表明,在气溶胶垂直分布出现多层结构的情况下,小波协方差变换法反演的边界层高度有较大的误差,而二维矩阵方法具有一定的优势。在532 nm波长基于二维矩阵方法和小波协方差变换方法反演的边界层高度与1064 nm波长基于小波协方差变换方法反演的边界层高度的相关系数分别为0.87和0.37。边界层高度与地面温度变化趋势一致,表明边界层高度的反演结果是可靠的。二维矩阵方法为进一步改善无云情况下(3 km以内无云层出现)激光雷达自动连续识别边界层高度可靠性提供了很好的借鉴与参考。