摘要：为了获取古建筑完整的空间结构、历史演进及其健康状态等特征信息,研制了一种全波形的高光谱激光雷达系统(HSL)。该系统同时获得目标的空间三维信息和光谱信息,用于古建筑空间和状态特征的建模。利用超连续谱激光器和声光可调滤波器(AOTF)作为发射单元,实现550~1050 nm的连续光谱波长范围内101个光谱通道采样,并利用5 GHz/s高速采集卡完成主波和回波全波形数据采集。设计了静态单点测试和zigzag单点扫描相结合的双模式分步扫描方案,保证三维空间和光谱信息的准确获取。在实验室环境下,对HSL系统反射率稳定性、信噪比以及扫描精度进行了分析测试。利用三维空间和超连续的高光谱信息对古建筑构件样本建模进行验证,并采用随机森林(RF)多分类方法实现不同古建筑构件木种材料的分类。结果表明,HSL系统能够同时获得空间三维信息和连续光谱信息,满足古建筑空间和状态特征建模的信息采集的需求。

摘要：利用高光谱激光雷达系统采集涂改车牌空间-光谱域信息,根据车牌逆反射特性,设计基于光谱特征的两次阈值法实现涂改车牌识别。首先计算光谱特征波长,利用一次阈值法分离车牌部分和涂改部分;其次,计算特征波段内车牌部分各点的光谱反射率曲线的梯度值,利用二次阈值法判别涂改类型(背景转字符涂改和字符转背景涂改);最后,根据涂改类型重建正确车牌字符,将重建信息与二维平面数据融合得到正确的二维车牌图像,送给车牌识别系统进行识别。实验结果表明该方法可实现多种涂改材料以及多种涂改类型的涂改车牌识别。

摘要：为了准确重建正反面叶片叶绿素3维分布,利用高光谱激光雷达,采集了不同生长状态的绿萝叶片与植株的空间-光谱域点云数据,设计了一种基于分类预测的重建方法。通过偏最小二乘回归构建叶片正面与反面光谱的叶绿素含量预测模型,采用光谱自适应阈值选择方法实现植株点云中叶片正反面的分类,并根据类别标签选择模型计算叶绿素含量,重建植株的叶绿素3维分布。结果表明,该方法得到的植株叶绿素3维分布更接近真实值,决定系数达到0.69,均方根误差为4.97。这一结果可为植物表型研究提供新的数据基础和理论方法。

摘要：为了快速无损地检测评估木材的霉变及含水量,利用高光谱激光雷达系统主动获取木材的高光谱数据,设计了一种分析霉变特征并建立含水量预测模型的方法。首先选取白松为样本,进行时长为4个月的间隔性测量,分析其霉变发生发展过程(正常、潮湿和霉变状态)的光谱特征变化;然后在分析样本不同含水量光谱特性的基础上,采用竞争性自适应重加权采样算法、连续投影算法及竞争性自适应重加权采样-连续投影组合算法提取特征波长;最后分别建立偏最小二乘回归预测模型。结果表明,正常状态的光谱反射率最高而霉变状态最低;当霉变状态稳定时,光谱反射率随时间变化缓慢并趋于稳定;基于竞争性自适应重加权采样-连续投影组合算法建立的模型预测性能最佳,预测集的相关系数和均方根误差分别为0.9073和0.7564。利用高光谱激光雷达主动获取的高光谱信息可以评估木材的霉变并实现含水量预测,为木质建筑的快速无损检测提供了新思路。

摘要：提出一种高光谱成像激光雷达系统的光学结构设计,并对系统的光学辐射定标方法进行研究。利用单色仪对出射光的精细扫描,确定高光谱成像雷达每个探测通道的带宽和中心波长。根据高光谱成像激光雷达方程,在实验室定标过程中,不考虑大气对定标的影响,得到系统每一个通道的定标系数。系统定标过程中合成不确定度为0.87%,扩展不确定度(k=2)为1.73%。最后对超连续谱高重复频率激光器出射的脉冲能量进行监测,使该高光谱激光雷达在机载飞行过程中,依据探测器输出的回波信号强度信息,能够实时得到地物的反射光谱信息,进而实现高精度地形获取和地表超精细分类。

摘要：大气温度是描述大气状态的重要基本特征参量之一.目前,基于Rayleigh散射的大气温度探测方法多应用于大气温度的相对探测,即温度反演时需要响应函数和校准程序.本文提出了利用固体腔扫描式法布里-珀罗干涉仪进行大气Rayleigh散射谱型的精细探测方法和残余米散射信号的抑制方法.根据Rayleigh散射谱特点,针对固体腔扫描式法布里-珀罗干涉仪的自由光谱区、固体腔几何长度、腔体介质类型、半高全宽、腔体反射率、扫描间隔等参数进行了优化设计.利用优化参数的固体腔扫描式法布里-珀罗干涉仪获取Rayleigh散射谱上离散点信息,并采用多项式插值方法获得拟合谱型,与根据标准大气模型和S6模型获得的理论谱型进行比对,大气温度探测不确定度小于0.8 K.当信噪比为10时,白天与夜晚的探测距离分别为4.5和7.9 km.该方法可实现大气温度廓线的全天时和高精度绝对探测,并对同类高光谱激光雷达分光系统研究具有借鉴意义,为我国高光谱激光雷达陆基及星载应用提供了一套可行的分光系统解决方案.