多光谱辐射测温的理论研究

在多光谱辐射温度计的数据处理中的常假设发射率的对数与波长成线性关系，本文提出卫种自动判别发射率和波长数学模型的新方法，着重分析了应用此方法时各种测量误差对真温及发射率的影响，计算机仿真结果与理想假设值符合得很好，是一种较好的获知真温及发射率的方法。     

应用BP神经网络的光谱测温与仿真

采用BP神经网络处理多光谱测温数据,利用MATLAB神经网络工具箱进行计算机仿真试验,并分析了随机噪声对测量结果的影响。实验结果表明,该方法可以取消大多数工程材料发射率与波长之间的假设模型,克服最小二乘法解决上述问题的局限,是一种获得目标真温及光谱发射率行之有效的方法。     

一种改进的可见-红外多光谱辐射测温反演算法

在基于参考温度的二次测量法数学模型的基础上,提出了无需假设光谱发射率模型的可见-红外多光谱辐射测温迭代递推算法,并对4种发射率假设模型进行了仿真计算。结果表明:新算法的温度绝对误差小于20 K,发射率趋势也与假设模型的发射率趋势吻合较好。进一步完善了可见-红外多光谱辐射测温理论。     

基于神经网络的多光谱测温方法研究

提出了基于神经网络的多波长温度计数据处理的新方法。实验结果表明,该方法可以解决绝大多数工程材料的目标真温及光谱发射率的测量问题。     

一种测量固体火箭发动机羽焰温度的数据处理方法研究

针对连续测量固体火箭发动机羽焰温度的特点 ,提出了一种新的发射率假设模型 ,并在此基础上提出了一种新的多波长高温计的数据处理方法 ,即通过处理两个不同时刻多波长高温计的测量数据 ,由计算可同时获知两个时刻的真温及光谱发射率 .实验结果表明 ,其真温计算值与火箭发动机设计者提供的理论值之差在± 2 0K以内 ,说明该方法是解决固体火箭发动机羽焰温度测量的可行性方法     

红外多谱线二维辐射温度场重建算法的研究

对于2000 K以上的温度场,采用热像仪对温度场进行检测时,由于热像仪存在饱和问题,所以采用热像仪重建温度场这种测量的方法已不再适用。利用多组光学探头通过光纤远传,实现多光谱多通道数据的测量。在无需预先假设发射率与波长之间的模型关系基础上,通过迭代算法获得表面某些点的真温。通过布置成十字测温结构的多光谱方法实现涡轮增压锅炉多点温度的测量,构建了整个高温温度场的温度分布。结果表明:该方法用来测量高炉温度场分布可行、预测误差较小,可以为高温温度场的分析诊断提供参考。     

RBF网络在多光谱测温中的应用研究

介绍了一种人工神经网络在多光谱测温数据处理中的应用。利用人工神经网络,结合多种发射训练样本模型,可以自动辨识被测目标的发射率模型,从而得到目标的真温和光谱发射率。应用二次细分的方法进一步提高了测量精度,并分析了各种测量误差对测温精度的影响。仿真结果表明此方法是获知真温与发射率的一种较好的方法。     

基于亮度温度模型的多光谱真温反演算法研究

针对传统的非接触式真温反演算法存在反演速度慢和精度低等问题,提出新的基于亮度温度模型的约束真温反演算法(constrained true temperature inversion algorithm,CTTIA)。 在建模过程中,发现发射率和亮度温度存在内在联系:由亮度温度到发射率的普适规律和由发射率到亮度温度的普适规律。通过仿真实验发现当发射率的样本数量巨大时,CTTIA不但可以为实验提供理论指导,还可大大提升发射率样本的选取效率。在1 800 ℃和2 000 ℃两个温度点下建立9个波长通道对被测目标进行测量计算。结果表明,CTTIA与二次测量算法 (second measurement method,SMM) 相比,精度基本相同,反演时间最高节约了82%。说明该方法的研究是非常关键且重要的,是很有研究价值的。     

800~1160 K下钢的氧化特性对发射率的影响

发射率是一项重要的表征物体表面辐射特性的热物性参数,与温度、测量波长、表面氧化、表面粗糙度等多种因素相关,研究其变化特征对红外测量有着重要意义。本文研究了在大气条件下,温度为800~1160 K范围内,测量波长为1.5 μm,带宽20 nm,钢SPHC样品的氧化特性对光谱发射率的影响。实验中每隔40 K为一个温度测量点,样品达到测量温度,持续加热3 h以上,每隔5 min记录一次光谱发射率的值。实验结果表明:①在相对低温阶段800 K、840 K铁与氧气生成三氧化二铁,该温度下氧化膜的增长主要来自这一反应过程;②在960 K左右三氧化二铁与铁反应生成氧化亚铁,这一阶段在测量温度下缓慢进行,需要较长时间样品表面光谱发射率才趋于稳定;③在1120 K以上,光谱发射率基本保持不变,样品表面氧化亚铁氧化膜快速形成。另一方面,我们拟合了在相同的加热时间里,温度对光谱发射率的影响,得出不同加热时间下温度与发射率之间的关系模型与实际模型之间描述非常准确一致。最后,实际应用中,在测量钢铁的温度时,应充分考虑由于空气中表面氧化对光谱发射率带来的影响。     

土壤中红外发射率提取算法研究

基于四步观测法,提出了一种土壤中红外发射率提取方法.该方法利用热红外的ISSTES算法获得土壤热红外的发射率光谱和高精度的土壤温度估值,并将得到的温度估值用于中红外的发射率提取,减少中红外待反演参数.形成多余观测,使用最小二乘方法求解土壤中红外的发射率.重点分析了仪器定标误差和辐射传输方程简化对中红外发射率提取的影响.最后,基于模拟数据给出了中红外部分波段发射率反演误差较大的原因.     

无扫描宽范围多波长成像测温技术

多波长测温是一种先进的辐射测温技术,其原理是假定发射率光谱模型,利用测得的多波长辐射与波长发射率函数关系,求得目标的真温和发射率。多波长成像测温技术通过探测目标的多波长辐射图像信息,反演计算得到目标的温场分布。针对基于彩色CCD的多波长成像测温不能适应非线性光谱发射率模型、测温动态范围较窄等不足,提出了一种基于光阑处非等比例滤色分光的四波长无扫描成像测温方法,有效压缩了波段成像带宽,形成了四个窄波段的成像探测,适用于非线性光谱发射率模型目标宽动态范围温场测量。根据提出的测温方法研制了四波长成像测温仪。测温仪主要由窗口、中性衰减片、四色滤光片、光学物镜镜头、可见/近红外集成传感器、测量控制单元及软件等部分组成。测温仪软件由目标四个波长的单色成像图像,得到目标的真温温场分布。在激光加热条件下对800~2500 ℃目标高温温场进行了试验测试,测量结果与热电偶数据比对表明误差小于1%,具有较高的准确度和较好的动态范围适应性。     

引入无量纲模型及弯曲系数的三波段红外测温优化研究

以红外辐射基本理论为基础,将红外温度测量同被测物发射率相分离,构建未涉及发射率的红外三波段测温向量组,解决红外测温结果同发射率耦合度低的问题。进一步优化三波段向量组,提出无量纲发射率模型及适宜波段条件。通过对发射率线性函数进行优化,引入弯曲指数n,拓展发射率函数的应用范围。适宜波段条件的提出则保证了三波段测温向量组结果的精确性。对四个硫化矿样本应用三波段测温法同传统红外测温法进行实验测温对比研究,分析结果表明:三波段测温法同真实温度吻合度较常规红外测量好,且相对误差明显小于传统红外测温,验证了三波段测温法的可用性及精确性。三波段测温法在保证测量精度的同时拓宽了普通单波段红外热像仪的应用范围,保证了硫化矿自燃红外预测数值精度。     

非同温对平面混合像元温度发射率分离的影响分析

在热红外光谱区域,假设非同温平面混合像元的发射率为r-emissivity,那么它的辐射温度是随波长变化的.以典型的由土壤和植被组成的非同温平面混合像元为例,分析了非同温对其辐射温度的影响,并给出体现辐射温度变化的可能的方法.利用模拟的热红外高光谱数据对该方法进行了验证,验证结果表明,该方法能够较好地刻画非同温平面混合像元辐射温度随波长的变化,提高了非同温平面混合像元r-emissivity的反演精度.     

An optimization algorithm for separating land surface temperatureand emissivity from multispectral thermal infrared imagery

Land surface temperature (LST) and emissivity are important components of land surface modeling and applications. The only practical means of obtaining LST at spatial and temporal resolutions appropriate for most modeling applications is through remote sensing. While the popular split-window method has been widely used to estimate LST, it requires known emissivity values. Multispectral thermal infrared imagery provides us with an excellent opportunity to estimate both LST and emissivity simultaneously, but the difficulty is that a single multispectral thermal measurement with N bands presents N equations in N+1 unknowns (N spectral emissivities and LST). In this study, we developed a general algorithm that can separate land surface emissivity and LST from any multispectral thermal imagery, such as moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER) data. The central idea was to establish empirical constraints, and regularization methods were used to estimate both emissivity and LST through an optimization algorithm. It allows us to incorporate any prior knowledge in a formal way, The numerical experiments showed that this algorithm is very effective (more than 43.4% inversion results differed from the actual LST within 0.5°, 70.2% within 1° and 84% within 1.5°), although improvements are still needed     

多波长辐射温度计最少波长数确定的理论依据

正确地选择多波长辐射温度计的波长数对于多波长辐射温度计的设计至关重要,它关系到经过数据处理得到的目标真温及光谱发射率是否可信。本文提出的多波长辐射湿度计最少波长数的确定准则为多波长辐射温度计在波长数选择方面提供了理论依据。     

低温目标光谱发射率建模及弱信号检测技术的研究

利用小波变换技术对辐射信号进行预处理和去噪，实现了辐射信号的高精度检测；进而，设计了一种组合神经网络发射率模型，依据测温仪测得的亮温可以高精度地辨识出被测目标的发射率模型，这种建模方法不需给定发射率固定的样本数据，给出具体理论推导过程。仿真结果表明，此方法是获知连续光谱发射率及真温的一种有效的方法。