提出了一种基于方向性靶标和多约束优化的双目相机标定方法。新型方向性平面靶标能够判断靶标的旋转方向,并对每个标定角点进行编码,以保证双目相机在拍摄到局部靶标的情况下依然能够完成同名点匹配,进而完成双目相机标定。根据方向性靶标建立双目相机标定模型,引入用于描述平面靶标姿态的天顶角和方位角,通过天顶角和方位角筛选出在不同位置上的靶标姿态均具有明显差异的图像作为标定图像,这提高了双目标定结果的稳定性;结合靶标的三维几何信息,建立了多维度约束的双目参数优化模型,提高了双目标定结果的精度。实验结果表明,与传统的张氏标定方法相比,所提出的标定方法能够有效提高所获得的标定结果的稳定性和精度;通过对标准量块进行多次测量,进一步验证了所提方法的有效性。

本文提出一种光学环形器噪声评价指标,介绍激光外差干涉原理。通过建立典型环形器在激光干涉系统位移测量中的噪声传递模型并结合环形器的噪声来源,分析和论证环形器非线性误差系数与杂散光相位对系统位移测量误差的影响,提出以环形器方向性为环形器噪声评价指标的误差评价方法,通过数值仿真验证其适用性。针对环形器噪声的主要来源,基于理论分析模型设计并研制一种点衍射空间光环形器。搭建验证系统并与商用典型环形器进行对比,点衍射空间光环形器方向性达到129 dB,较商用典型环形器提高66 dB,实现较高精度的目标位移测量。

下滑信标(GS)利用镜像原理为精密进近过程中的飞机提供垂直引导信息,机场地形直接影响GS的垂直覆盖性能。首先研究4种类型GS的天线分配单元(ADU)、辐射场、调制度差(DDM)及角位移灵敏度,然后对比分析不同GS的波束弯曲能力(BBP),最后研究正坡(FSL)对下滑信标垂直覆盖性能的影响,提出相应的补偿方法。结合机场地形特点,可以为下滑信标类型选择、安装及调试提供理论依据。

通过构建应召反潜作战中典型包围阵的航路模型、潜艇模型和固定翼反潜机模型等多个模型, 实现了潜艇逃逸和布放声呐浮标阵搜潜的仿真建模,并对反潜距离、潜艇航速、搜潜阵型等要素对搜潜效能的影响进行仿真实验研究。在此基础上, 针对高搜潜概率下, 搜潜失败时的潜艇逃逸方向概率分布进行了分析, 得到不同阵型的搜潜方向性特征属性。

松萎蔫病是松属树种的一种毁灭性病害, 小范围甚至单木水平的森林病虫害的早期诊断对森林资源保护与可持续发展尤为重要。 以感染松萎蔫病的黑松为研究对象, 通过采集不同感病时期的黑松冠层的多角度光谱数据, 分析不同特征波段的方向反射特征, 总结不同感病程度黑松的冠层特征波段反射率的变化规律。 结果显示: (1)在俯视观测时, 在主平面方向的后向散射方向的反射率大于前向散射方向的反射率, 并且在后向散射方向, 四个波段的四个感病时期约在40°的观测天顶角出现热点效应; 无论在主平面还是主垂面, 蓝光波段(450 nm)与近红外波段(810 nm)的黑松冠层0°天顶角反射率呈现出感病初期＞健康＞感病中期＞感病末期的变化规律, 红光波段(680 nm)和绿光波段(560 nm)的黑松冠层0°天顶角反射率呈现出健康≈感病初期＞感病中期≈感病末期的变化规律。 在所有方位角, 冠层反射率随着观测天顶角的增加而增大。 (2)在仰视观测时, 在主平面方向的后向散射方向的反射率小于前向散射方向的反射率, 并且在方位角为0°时, 4个波段反射率都是较大的; 无论在主平面还是主垂面, 蓝光波段(450 nm)绿光波段(560 nm)和红光波段(680 nm)的冠层反射率的大小呈现出感病初期＞健康>感病末期>感病中期的变化规律, 近红外波段(810 nm)冠层反射率的大小呈现出感病初期＞健康>感病中期>感病末期的变化规律; 在所有方位角, 冠层反射率随着观测仰角的增加而减小。 (3)黑松冠层反射光谱在俯视和仰视观测时, 各个特征波段的二向性反射率的各向异性最强的是主平面, 最弱的是主垂面, 且主垂面的前向和后向反射率会呈现对称性, 即“镜面反射”; 各个特征波段在感病末期, 黑松冠层反射率随观测天顶角的变化幅度较大, 其他几个时期反射率随观测天顶角的变化幅度不明显。 研究结果显示的树冠的不同角度的波段反射方向性特征为以后不同尺度的无人机监测的准确性与可靠性奠定基础, 也为发展近地面便携式森林病虫害实时监测系统打下了基础。

作物的生物含量与作物的光学特性有直接的关系, 而植物叶片的双向反射分布函数(BRDF)又直接影响植物的光学特性。 植物叶片的BRDF体现了叶片在各个方向不同的能量反射能力, 直接影响植物叶片的光谱检测结果, 也是植被冠层宏观光学特征的影响因素之一。 对植物叶片的BRDF光学特性及表现出的规律性展开研究和讨论, 能够有效提高植物无损检测光谱模型的稳定性和可靠性, 提升利用作物光谱模型反演理化特性的准确性和可靠性。 首先介绍了植物叶片的BRDF快速获取方法及自主研发的方向性光谱检测仪器, 该仪器能够在入射光的方位角和天顶角、 接收探头的方位角和天顶角这四个维度进行调整, 实现多入射角和反射角的反射光谱数据采集。 单子叶植物的叶脉呈纵向分布, 因而体现出较为显著的各向异性, 玉米和小麦是两种较为典型的单子叶农作物。 通过自主研发仪器获取不同波段范围下的玉米和小麦的反射光谱信息, 并分析总结其反射分布规律。 采用文中所介绍的BRDF计算方法对光谱数据以及白板校正数据进行计算, 再结合MATLAB程序对光谱反射数据的图像映射, 对反射结果与叶绿素含量和叶片含水量这两个叶片典型理化参数的相关性进行分析, 最后探讨了采用ANIX系数对叶片的各向异性进行量化分析的方法。 选取小麦在可见光波段以及玉米在近红外波段的数据, 结果表明, 小麦和玉米在各波段下的fr分布均关于入射天顶角两侧微小空间对称, 在相同波段下, 不同入射天顶角下的fr值大小基本一致; 在相同入射天顶角下, 小麦在800 nm波段下的fr值最大, 680 nm波段下的fr值最小, 这是由于680 nm波长附近是叶绿素强吸收的特征波段, 而800 nm附近是叶绿素反射的特征波段, 且在相同波段下, 叶绿素浓度的升高会导致fr值的增大; 在水的强吸收特征波段1 450 nm下, 玉米的fr值随着含水量的升高而增长。 分析表明, 作物的BRDF特性能够有效反映叶片主要生物含量的变化, 同时计算所得到的各向异性指数也体现出一致的变化规律, 为建立稳定且可靠的作物光谱定量分析模型提供了理论和实践基础。

针对基于深度学习的目标检测网络模型多采用级联的卷积网络结构进行特征提取, 没有很好地利用多尺度特征融合的信息, 以及卷积往往采用方形卷积核而没有提取出具备方向性的特征等问题, 提出了一种特征提取模块, 采用不同大小形状的卷积核结合异性卷积核并行提取特征, 并进行融合。该类结构相比于级联网络更能提取并融合目标的多尺度特征, 同时提取具有方向性的特征。提出的特征增强型单步目标检测器(Feature Enhanced Single Shot Detector, FESSD)网络基于单步目标检测器(Single Shot Detector, SSD), 修改了网络结构、加入特征提取模块并采用多层特征融合, 在VOC0712数据集上大大提高了检测准确率。

热辐射方向性是热红外遥感反演和产品真实性检验中的关键问题之一.针对行播作物, 构建了一个综合考虑光照植被/阴影植被、光照土壤/阴影土壤、植被-土壤多次散射和观测视场多影响因素的行播作物热辐射方向性模型, 并详细分析模型精度以及模型对LAI、冠层结构等参数的敏感性.结果表明, 该模型不仅能够很好体现出行播结构热辐射特性和热点效应, 而且适用于连续作物热辐射特性模拟; 与现有FRA97模型和FovMod模型对比一致性良好, 均方根误差分别为0.18 K和0.36 K.