1 长春理工大学吉林省空间光电技术重点实验室空间光电技术国家与地方联合工程研究中心，吉林 长春 130022
2 长春理工大学光电工程学院，吉林 长春 130022
3 长春理工大学电信学院，吉林 长春 130022
为了更加准确地表征粗糙水面环境下溢油的偏振反射特性，建立了改进型溢油偏振二向反射分布函数（pBRDF）模型。该模型基于Priest-Germer（P-G）理论，引入遮蔽函数、漫反射和体散射分量，并结合水面微小平面的概率分布函数，更加适合检测粗糙水面背景的溢油偏振反射特性。在粗糙水面环境下对5种不同溢油（机油、原油、柴油、煤油、汽油）目标进行多角度可见光波段偏振特性测试实验。结果表明：若相对方位角为180°，线偏振度随观测天顶角的增大先增大后减小，随入射天顶角的增大也先增大后减小；线偏振度随相对方位角的增大先增大后减小，在相对方位角为180°时达到最大，且受波长影响较小。该模型的置信精度可达到80%以上，证明了该模型的准确性，为研究粗糙海面溢油的偏振特性提供了一种新的途径。
海洋光学 偏振特性 偏振二向反射分布函数 P-G模型 可见光 溢油目标
火箭军工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室, 陕西 西安 710025
有关二向反射分布函数(BRDF)的研究大多集中在模型的建立及应用层面上。模型中起重要作用的几何衰减因子(GAF)大多采用的是现有的模型,而现有模型有在实际应用中存在拐点、自身不能维持有界、模型考虑不完善等局限性。在详细分析了随机表面模型后,提出了修正后的积分型GAF,并通过仿真验证该模型消除BRDF在大反射角时的不良行为,使其在GAF规定的范围内保持有界,所得结果与已有BRDF数据的拟合精度更高,可有效地解释后向反射现象。
散射 二向反射分布函数 阴影效应 遮蔽效应 几何衰减因子 光学学报
2022, 42(10): 1029001
1 塔里木大学机械电气化工程学院, 新疆 阿拉尔 843300
2 塔里木大学植物科学学院, 新疆 阿拉尔 843300
高光谱无损检测技术在果品定量无损检测中应用广泛, 以冬枣、 红提、 香梨三种果品空间特性光谱为研究目标, 探索空间特性光谱的影响因素和反演方法, 为提高户外果品无损检测精度提供了一种新思路。 分别提取三种果品的光谱库并计算空间特性光谱, 依次使用马氏距离、 浓度残差等预处理方法以及竞争性自适应权重取样算法选取特征波长, 将处理后的三种果品空间特性光谱分别与品质(糖度、 水分)和方位(探测角、 方位角、 相位角)建模, 建模结果如下: 三种果品(按照冬枣、 红提、 香梨的顺序)与糖分模型的相关系数r分别为: 0.853 3, 0.822 7和0.913 3; 水分模型的相关系数r分别为: 0.741 3, 0.784 7和0.891 3; 探测角模型相关系数r分别为: 0.985 6, 0.992 7和0.974 7; 方位角模型相关系数r分别为: 0.941 8, 0.910 5和0.936 9; 相位角模型相关系数r分别为: 0.960 9, 0.957 0和0.956 3。 可以看出, 不同果品方位模型相关性都明显高于品质模型相关性, 因此方位因素是影响空间特性光谱的主要原因。 使用Roujean模型和Walthall模型分别对不同方位的空间特性光谱进行反演, 反演结果如下: 使用Roujean模型反演三种果品(按照冬枣、 红提、 香梨的顺序)空间特性光谱时R2分别为0.934 4, 0.928 1和0.830 6; r分别为0.990 2, 0.983 9和0.969 1; RMSEP分别为0.030 9, 0.048 7和0.062 7; 平均模型误差分别为7.27%, 11.02%和8.61%。 使用Walthall模型描述不同果品空间特性光谱时R2分别为0.943 3, 0.859 7和0.839 0; r分别为0.991 8, 0.971 8和0.970 2; RMSEP分别为0.036 6, 0.066 1和0.068 7; 平均模型误差分别为6.19%, 15.40%和7.84%。 可以看出, Roujean模型可以很好的描述冬枣和红提的空间特性光谱, 也可以较好的描述香梨空间特性光谱; Walthall模型可以很好的描述冬枣空间特性光谱, 也可以较好的描述红提和香梨空间特性光谱。 综上所述, 在今后试验中可以使用Roujean模型反演红提和香梨的空间特性光谱, 使用Walthall模型反演冬枣的空间特性光谱, 进而提高户外果品户外果品无损检测精度。
二向反射分布函数 空间特性光谱 Roujean模型 Walthall模型 Bidirectional reflectivity distribution function Background spectrum Roujean model Walthall model
1 塔里木大学机械电气化工程学院, 新疆 阿拉尔 843300
2 新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室, 新疆 阿拉尔 843300
3 白城师范学院, 吉林 白城 137000
不同光照下, 如何消除或减小反演数据差异, 提高检测精度, 是目前南疆冬枣户外检测中遇到的一大难题, 因此通过用高光谱相机获得的南疆冬枣二向反射分布函数（BRDF）测量值, 采用最小二乘法拟合Roujean模型和Ross-Li模型的参数, 最后对比Roujean模型和Ross-Li模型反演的结果, 提出何种天气何段波长用何种模型反演效果最好的建议, 实验结果表明: （1）多云天气, 反演南疆冬枣线偏振度（Dolp）时, Ross-Li模型的R2是0.974 8, Roujean模型的R2是0.969 9; 反演南疆冬枣强度分量时, Ross-Li模型的R2是0.972 3, Roujean模型的R2是0.974 9。 阴天反演南疆冬枣Dolp时, Ross-Li模型的R2是0.965 1, Roujean模型的R2是0.977 8; 反演南疆冬枣强度分量时, Ross-Li模型的R2是0.942 0, Roujean模型的R2是0.968 8。 晴天反演南疆冬枣Dolp时, Ross-Li模型的R2是0.965 5, Roujean模型的R2是0.926 2; 反演南疆冬枣强度分量时, Ross-Li模型的R2是0.928 5, Roujean模型的R2是0.833 1。 整体反演的最佳方案是多云天气下的南疆冬枣Dolp用Ross-Li模型反演, 强度分量用Roujean模型反演; 晴天南疆冬枣Dolp和强度分量均用Ross-Li模型反演; 阴天南疆冬枣Dolp和强度分量均用Roujean模型反演。 （2）多波段反演的最佳方案是: 多云天气下, 反演南疆冬枣强度分量时, 波长为1 000~1 100 nm范围, 需用Ross-Li模型, 波长为1 450~1 600 nm范围, 需用Roujean模型, 其余波段处两种模型均可; 反演南疆冬枣Dolp时, 在波长为1 300 nm附近, 需用Ross-Li模型, 其余波段处两种模型均可。 阴天反演南疆冬枣强度分量时, 在1 000~1 350 nm范围, 需用Roujean模型, 在1 600 nm附近, 需用Ross-Li模型, 其余波段处两种模型均可; 反演南疆冬枣Dolp时, 在1 000~1 350 nm范围, 需用Roujean模型, 在1 600 nm附近, 需用Ross-Li模型。 晴天反演南疆冬枣强度分量时, 波长为1 000~1 350和1 600 nm附近, 需用Ross-Li模型, 其余波段处则无特殊要求; 反演南疆冬枣Dolp时, 在1 000 nm附近, 需用Roujean模型, 在1 600 nm附近, 需用Ross-Li模型。 探索出消除或减小反演数据差异的方法, 为南疆冬枣户外检测提高精度奠定基础。
二向反射分布函数 Roujean模型 Ross-Li模型 线偏振度 强度分量 Bidirectional reflection distribution function Roujean model Ross-Li model Linear degree of polarization Intensity component 光谱学与光谱分析
2021, 41(6): 1737
塔里木大学机械电气化工程学院, 新疆 阿拉尔 843300
农业遥感检测时, 晴朗的天气是采集光谱的必要条件。 本研究主要目的是: (1)通过高光谱偏振探测技术, 探究不同天气(晴天、 阴天、 多云)对不同波长下南疆冬枣二向反射分布函数(BRDF)的偏振参量(S0, ε0, f00)、 线偏振度(Dolp)与理化值模型的影响; (2)对比不同天气条件下的实验结果, 为户外红枣品质的遥感探测提供一定的环境适应性参考和前景应用性参考。 利用统计分析方法, 分析了南疆冬枣水分与其光谱偏振特性的统计关系, 分别建立了不同天气条件下S0, ε0, f00, Dolp的一阶导数光谱形式与南疆冬枣水分含量的统计方程, 选用相关系数R、 校正集样本的标准差(RMSEC)、 预测集样本的标准差(RMSEP)共3个指标对模型的性能和预测能力进行评价。 相关性分析结果表明: 户外晴天、 阴天、 多云三种天气条件检测南疆冬枣品质时, 水分含量与高光谱偏振数据之间具有较好的相关性, 但多云天气条件下偏振参量、 线偏振度与水分含量的相关性要优于晴天和阴天条件下的相关性, 前者模型的相关系数最大, 其r值分别为: 0.913和0.914, 且最接近暗箱光谱与水分含量模型的相关系数R的值: 0.926。 模型的可行性分析结果表明: 三种天气条件下偏振参量、 线偏振度与水分含量模型的校正集样本的标准差最大值分别为0.009 71和0.008 73, RMSEC的值越小, 表明模型回归的越好。 模型对外部样本的预测能力分析结果表明: 三种天气条件下偏振参量、 线偏振度与水分含量模型的预测集样本的标准差最大值分别为0.012 3和0.011 7, RMSEP的值越小, 表明模型的预测能力越强, 结果越准确。 不同天气实验结果表明: 因偏振有“强光弱化, 弱光强化”的作用, 通过对比晴天、 阴天、 多云实验结果, 该方法有较好的环境适应性, 在户外红枣品质遥感探测方面有广泛应用前景。
二向反射分布函数 高光谱 线偏振度 天气 理化值 Bidirectional reflection distribution function Hyperspectral Linear degree of polarization Weather Physical and chemical value
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
2 中国科学院大学，北京 100049
针对用光学遥感技术探测复杂场景下的目标时，真实环境下的目标、背景反射以及大气气溶胶辐射之间具有相当大的互干扰性，本文研究了偏振场景目标的建模与仿真技术。介绍了偏振场景仿真的光学理论与偏振模型基础，对Priest-Germer模型进行了数值仿真与分析。基于Priest-Germer模型，开发了偏振视景目标探测仿真软件，给出仿真软件的设计思想和软件框架。介绍了偏振双向分布反射函数模型，给出其偏振形式的Stokes表达式并进行数值仿真分析。给出了两种目标模型分别赋予两种不同表面材质时在440nm和600nm波长辐照条件下的4组偏振仿真实验及偏振图像的灰度直方图，并进行比较和分析，结果表明: 基于Priest-Germer模型的偏振仿真软件对目标、辐照波长、材质具有较高的敏感性，能够提供较好的分辨和识别能力。
光学遥感 偏振成像 二向反射分布函数 Priest-Germer模型 仿真 optical remote sensing polarimetric imaging bidirectional reflection distribution function Priest-Germer model simulation
1 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院, 广西 桂林 541004
2 桂林电子科技大学广西高校光电信息处理重点实验室, 广西 桂林 541004
3 中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
针对遥感偏振探测过程中获取的偏振信息与目标真实偏振信息存在差异的问题，探讨了遥感偏振成像系统的3类系统误差源对偏振二向反射分布函数、偏振度和偏振相角测量精度的影响，建立了遥感偏振探测误差分析模型。分析了起偏器角度定位误差对斯托克斯参量测量的影响，通过数值模拟研究了起偏器角度定位对偏振探测精度的影响；依据遥感偏振探测的地物空间间隔和成像CCD 分辨率分析了空间视场重合误差对偏振二向分布函数分量的影响；分析了成像系统的光子噪声等固有系统误差对偏振探测结果的影响；根据误差的传递原则对3类误差源导致的测量误差进行了合成，进一步推导出线偏振度和偏振相角总误差模型。实验分析表明，该遥感偏振探测误差模型能真实反映偏振探测系统误差源对偏振二向反射分布函数测量精度的影响。
测量 遥感 偏振测量 偏振精度 二向反射分布函数
由于目标偏振特性研究中表面粗糙材质的复折射率很难准确反演, 本文对常用的Vimal-Milo反演法进行了改进。分析了粗糙表面的偏振二向反射特性, 指出了Vimal-Milo法采用的"偏振度-角度相关"反演模式的不足。然后, 提出了基于"相对偏振分量-角度相关"的反演方法, 推导出复折射率的反演公式, 并设计了对应的全局搜索算法。最后, 利用绿漆及铝板的偏振特性测试数据, 对提出的复折射率反演算法进行了验证, 并基于此对偏振二向反射特性进行了正向推演验证。反演数据表明: 使用本文提出的复折射率反演方法, 表面粗糙铝板的复折射率的反演精度较Vimal-Milo法有了显著提高, 实部和虚部与真值的误差均在±0.01以内, 且评价因子小于0.07; 推演数据表明: 表面相对光滑的绿漆的偏振二向反射亮度的推演结果为Vimal-Milo法得到的均方根误差的1/5, 与测试数据的误差在0.01以内。得到的结果证明本文所提复折射率反演方法可用于光滑及粗糙表面材质的复折射率反演。
反演 复折射率 偏振二向反射分布函数 偏振特性 光学遥感 inversion complex refractive index polarization Bidirectional Reflectance Distributio polarized characteristics optical remote sensing
详细分析了土壤背景偏振光谱二向反射分布函数与探测角及探测方位角之间关系.提出了基于最小二乘支持向量机回归的偏振光谱二向反射分布函数建模，将有限实验观测条件下测量得到的少数偏振光谱二向反射分布函数扩展到2π空间范围内任意入射及观测条件.通过模型结果和实验结果分析比较，表明该模型能很好地满足准确度要求.
偏振光谱二向反射分布函数 探测几何条件 LS-SVM回归 Spectropolarimetric bidirectional reflectance dist Detection geometry LS-SVM Regression
