随着光谱成像技术的发展, 高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。 传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性, 而且由于没有经过有效数据降维, 运算耗费大, 对于高光谱数据有效性不高。 高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。 通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵, 避免了高光谱海量数据的庞大计算。 提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。 该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据, 用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数, 由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子, 并以待检测像元为中心设置局部优化窗口, 称为马尔科夫检测窗。 取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵, 得到中心像元的异常度, 通过移动窗口进行逐像元检测。 应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、 高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。 结果表明, 该算法能够有效提高高光谱异常检测效率, 降低虚警率。 运行时间较传统RX算法提高了45.2%, 体现出更好的计算效率。

大气风场的测量对****、天气预报、航空航天等都有重要意义，目前我国缺乏有效的大尺度风场的综合探测能力。激光雷达(LiDAR)是迄今为止唯一能够直接获得三维风场廓线的测量工具，提出的天基相干多普勒激光雷达利用光外差探测技术获得激光多普勒频移信息，求取被测对象的径向速度分量，较之传统的非相干激光测风雷达，具有时-空分辨力高、灵敏度高的优点，特别是在体积、重量、功耗上拥有突出优势。阐述了天基相干激光测风雷达的原理与方法，分析了其中的关键技术，并对未来激光测风雷达的天基实现可行性和应用前景进行了展望。

研究了矩形块微纳结构吸收材料在中远红外波段的光学偏振吸收特性。该吸收材料由金属阵列-电介质层-金属膜组成, 在2.0 μm~5.0 μm波长具有双波长谐振吸收效应, 其理论吸收率大于80%。模拟计算和实验测试表明, 该吸收材料的短波吸收峰值与矩形块长轴方向入射偏振光的3阶谐振响应对应, 而长波吸收峰值与短轴方向基模谐振响应对应。实验制备了矩形阵列光吸收器并测试了它的的光学特性, 结果表明: 该吸收器结构在两个偏振方向的等效磁导率系数满足Lorentz模型, 等效磁导率谱线虚部峰值波长与吸收谐振波长相对应, 表明这种吸收材料的偏振吸收与入射电磁波的磁谐振响应有关。研究结果揭示了微纳结构吸收器的双波长频谱吸收机理, 有助于实现特定波长生物传感器及光电探测器的设计。

在红外微纳结构吸收材料的研究中，对其等效光学常数的估计有助于理解材料的吸收、反射及辐射特性。常用的方法是依据等效介质理论将微纳结构等效为匀质材料，采用Smith于2002年提出的S参数法进行估计,而该方法没有直接反映微纳结构材料特性及几何结构与等效光学常数之间的关系。采用Drude-Lorentz模型描述红外微纳结构材料吸收性能的色散关系，根据有效电子数浓度理论和等效电路理论，以矩形结构吸收材料为代表，建立了红外微纳结构吸收材料的几何结构参数与Drude-Lorentz模型参数之间的函数关系。该模型建立了微纳材料的结构、材料参数与其光学常数之间的量化关系，为红外微纳结构吸收材料的设计提供了理论依据。

光谱端元提取是对高光谱数据进一步分析的重要前提。 由于双向反射分布函数(BRDF), 像元内的多重散射和亚像元成分的异质性等因素, 高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。 传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础, 因此提取的端元精度不高。 在光谱非线性混合的基础上, 提出一种将流形学习与空间信息结合的改进N-FINDR端元提取算法。 首先通过自适应的局部切空间排列算法寻找嵌入在高维非线性数据空间的本质的低维结构, 将原始高光谱数据非线性降维到低维空间。 接着利用地物分布具有连续性的特点, 通过增大空间同质区域的像元的权重进行空间预处理。 最后通过寻找最大单形体体积进行端元提取。 提出算法很好的解决了高光谱遥感数据非线性结构, 并利用了空间信息, 提高了端元提取的精度。 模拟数据实验和真实高光谱遥感数据实验结果均表明, 采用该算法得到的结果优于顶点成分分析(VCA) 算法、 基于测地线距离的最大单形体体积(GSVM)算法和空间预处理的N-FINDR(SPPNFINDR)算法。

研究了应用移相干涉术测量新的一等量块的方法.对于干涉图像进行多幅图的采样,由移相法计算量块测量面和与其研合的辅助平晶表面的波面面形,着重研究了在量块干涉图中有阶跃不连续的波面复原运算的原理与技术,得到一幅表征它们表面的离散波差值,并给出量块工作面长度和长度变动量的测量结果.