本文从凹面光栅的理论分辨力和像差、狭缝的宽度和高度、光栅基片的尺寸大小等角度出发，推导了系统分辨力的计算公式，得出系统优化设计的新方法。得出以下结论：系统不能通过无限增加光栅刻线数来提高分辨力；狭缝宽度的选择要综合考虑入射光的能量和分辨力的大小；狭缝宽度对系统分辨力的影响远远大于狭缝高度和凹面光栅的理论分辨力的影响；提出了基片尺寸大小的计算公式和优化设计的方法。本文的理论计算值与实验结果相一致。

为了测量大气层中分布在近红外波段(1 591～1 621 nm)的CO₂ 吸收光谱，设计了一种高分辨力光谱探测仪，并开展了相关原理样机的研制。对国外载荷进行分析，系统选用了平面反射光栅分光的结构形式。光谱仪由前置望远物镜及成像光谱仪组成，望远镜采用匹兹伐结构，以满足系统大相对口径、小瞬时视场的特点。通过ZEMAX进行仿真和优化设计，系统实现了0.1 nm 的高光谱分辨力，在20 lp/mm 处MTF 大于0.65。这种方案工程实现性好，设计方法与结果合理可行。

高光谱分辨力是未来成像光谱仪发展的必然趋势。而传统的基于单色仪的光谱定标为了让单色仪输出足够光强，使得定标光源带宽与成像光谱仪的光谱通道带宽变得很接近，会显著影响定标精度。本文从理论上定量分析了定标光源带宽对定标精度的影响机制，提出了通过反卷积计算法和多像元合并法来修正定标光源带宽对光谱定标的影响。最后，通过不同带宽的定标光源对仪器进行光谱定标，并使用上述两种方法进行修正，得到的光谱分辨力精度均优于0.2 nm，达到了定标系统的精度，验证了方法的可行性。

针对使用阈值方法反演云相态存在的不足，本文提出了一种基于Self-Organizing Feature Map(SOFM)神经网络的云相态反演方法。采用覆盖中国地域的FengYun-3A/Visible and InfRared Radiometer(FY-3A/VIRR)多光谱图像开展了云相态反演实验。实验结果表明：SOFM 神经网络方法与K-means 方法的结果具有较好的一致性，且SOFM神经网络方法反演云相态的准确性优于FY-3A 业务产品。此外，SOFM 神经网络方法反演云相态所需时间仅为FY-3A 业务产品的约1/3。

针对空间外差光谱仪干涉数据盲元误差修正要求，分析了其形成机理与分布特点，提出了一种全局阈值粗判与加窗技术相结合的计算方法，完成了干涉数据盲元的定位检测及补偿修正。用对实验室内采集的连续光源干涉数据以及室外地基探测的大气CO₂ 吸收干涉数据分别进行盲元误差修正实验验证，实验结果表明该算法能够在不破坏干涉数据信息量的同时，完成盲元误差的补偿修正，提高了光谱复原精度。

利用电吸收调制器(Electro-absorption Modulator, EAM)和频率调制器(Frequency Modulator, FM)的级联结构，提出了一种新型光学频率梳(Optical Frequency Comb, OFC)产生方案。本方案结构简单、易于控制，输出噪声低。对提出的方案原理进行了理论分析，并利用Optisystem7.0 软件进行仿真研究。仿真结果表明：产生了平坦的光学频率梳，其中心波长和谱线间距均可独立调谐。产生的OFC 有效带宽为3.8 nm，得到了谱线间距为5 GHz 的105条谱线。

可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术具有很高的选择性和灵敏度，能够实现污染区域环境中痕量氨气(NH₃)的在线检测。影响TDLAS 系统测量精度的因素有很多，温度和压力是最基本的两个影响条件。首先介绍了TDLAS 原理和实验系统，然后研究了温度变化对检测结果的影响，温度在-10℃~50℃之间，使用空芯波导(Hollow Waveguide, HWG)气体池对浓度为50 ppm 的NH₃ 进行检测，得到其二次谐波光谱图，从图中可以得出在该温度范围内，NH₃ 二次谐波信号幅度随温度升高而减小。温度不变，气体池内压力从0 kPa 变化到100 kPa 时，二次谐波信号的幅度随着压力增加而减小。根据实验结果，给出了该系统的温度压力修正公式。修正后，50 ppm 的NH3在不同温度下的最大检测相对误差为-5.5%。对30 ppm 的NH₃ 长时间监测结果表明，修正后系统能够适应现场监测需求。

针对稀疏表示在高光谱图像异常检测中取得了较好的检测效果，采用局部联合稀疏指数表示的方法，即将局部光谱稀疏指数和局部空间稀疏指数相结合。讨论了窗口设计对检测结果的影响。提出了将自动子空间划分和基于局部联合稀疏指数检测方法相结合的算法，提高了检测的效果。使用合成和真实的高光谱图像数据分别进行了仿真实验，实验结果表明，所提出的方法在检测效果上有一定程度的提高，且不同的窗口设计对检测结果也会产生影响。

大气湍流是大气的一种重要运动形式，对成像系统造成严重干扰，使图像产生畸变、模糊。文中提出一种基于显著边缘信息的大气湍流图像复原算法。首先，对每一帧图像进行畸变矫正，将矫正后的图像序列融合产生一幅图像。然后提出一种利用图像显著边缘信息估计图像退化核函数的方法，检测融合后的图像的显著边缘并重构出清晰图像的显著边缘，并以此估计图像退化核函数值。最后利用该核函数的估计值，使用维纳滤波器进行空间域的反卷积运算，恢复出清晰图像。实验结果表明本文算法能有效还原出清晰图像，锐化图像边缘，并抑制人工噪声，具有较高实用价值。

激光雷达在云观测中起着非常重要的作用，是云遥感探测的主要仪器之一。目前，激光雷达大都是固定指向天顶角或者某个角度，对云分布的取样有限。本文建立用于云观测的扫描激光雷达，该系统使用小型固态激光器背负于接收望远镜上，望远镜固定于三维扫描平台，整个系统可以工作于不同的扫描模式以实现全天空云的监测。通过利用该扫描激光雷达对云的分布进行测量，并与已有激光雷达观测数据的对比，结果表明，与传统激光雷达相比扫描激光雷达能够精细的描述出云高和云光学厚度的空间分布，体现了扫描测量激光雷达在云探测方面的优势。

针对偏振光导航航向获取需求，提出一种以全天域大气偏振模式作为信息来源实现载体航向解算的新方法。该方法利用“沿着太阳子午线方向的E 矢量垂直于太阳子午线”这一偏振特性实现太阳子午线特征点提取，采用最小二乘法确定太阳子午线在载体坐标系下的方位角；并利用“太阳子午线附近的偏振度小于逆太阳子午线附近的偏振度”的特性，解决航向获取角度歧义性的问题；结合太阳在地理坐标系下的方位计算航向信息。实验表明，在设定的全天域偏振信息采样方式下，该方法在不同时刻、不同航向、不同采样点数下的航向获取精度为0.05°内；在偏振角测量误差8°以内，平均误差仍在0.2°内；证明了该方法解算精度高，适应性好，可以有效解算航向信息。

为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率，将遗传思想中的选择、交叉和变异操作引入蝙蝠算法，提出基于遗传思想蝙蝠算法的甲状腺SPECT-B 超图像配准。首先，利用甲状腺SPECT 图像与B 超图像共有的甲状腺及肿瘤轮廓特征，以改进的梯度归一化互信息为相似性测度，以遗传思想蝙蝠算法为优化策略优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明，改进的梯度归一化互信息具有高定位精度和较少的局部极值；遗传思想蝙蝠算法提高收敛速度与收敛精度，改进的梯度归一化互信息与遗传思想蝙蝠算法相结合使甲状腺SPECT-B 超图像较好地配准。

图像超分辨率重建技术在提升图像质量，改善图像视觉效果等方面有着重要意义。为了充分利用图像自身蕴含的信息，本文提出一种基于自相似性和稀疏表示的单幅图像超分辨率重建算法。针对图像中存在的相同尺度和不同尺度的相似结构，算法联合稀疏K-SVD 字典学习方法和非局部均值方法将蕴含在其中的有效信息以正则项的形式加入到最大后验概率估计框架中，然后，采用梯度下降法求解算法构建的目标函数，重建出高分辨率图像。实验表明，与经典的算法相比，本文算法在视觉效果和评价指标上都有一定的提高。

为了获得高分辨力TDICCD 成像系统中高速视频处理器芯片的性能指标和成像效果，分析了成像系统视频处理器的参数设置、系统噪声类型和处理方法，设计了基于FPGA 的LM98640 芯片智能控制功能，实现了高分辨力TDICCD 视频信号的分时采样量化和精确采样调节控制功能，降低了TDICCD 相机电子学系统的噪声水平，提高了信噪比指标。经实验对比分析，基于LM98640 的TDICCD 视频信号处理系统，能有效提高像元处理速度和图像数据精度，成像系统输出图像信噪比可达到47.4 dB。

快速准确地掌握降水的时空分布，对于区域气候、水文和生态环境等至关重要。以长江三角洲为研究区域，获取FY 卫星影像光谱特征，对其进行特征分析并结合地面实况降水观测数据，获得卫星降水模拟参数的特征集，利用SVM(Support Vector Machine)优越的非线性回归性能，提出一种自适应、自学习的降水估计方法。实验结果表明：卫星云图适用于阐释云的降水机理，将其与SVM 结合，可以很好地表达长江三角洲区域降水与云图特征间的非线性关系。此方法得到的降水估计量与地面实测降水数据的相关系数为0.85，表明本文方法可对该地区的降水估计发挥作用。