苯甲酸红外光谱分析图能检测铁单质么?

红外高光谱图像化学气体检测技术研究--《哈尔滨工业大学》2013年硕士论文
红外高光谱图像化学气体检测技术研究
【摘要】:气体灾害对人类和自然的危害日益加重,由于气体的物化特性,常规的探测手段很难高效的实现气体检测的目的,红外高光谱遥感探测手段能够反映场景内的温度信息和光谱信息,是灾害气体检测最有效的手段之一,具有极高的军事和民用价值。本文以研究气体红外高光谱数据的特点为出发点,以气体的辐射成像模型为基础,实现气体红外高光谱数据的建模与检测,为构建灾害气体的监测体系提供帮助和指导。为了实现这一目标,本文主要进行了以下三方面内容工作:
首先,本文阐述了热红外辐射的四个基本定律,重点对这些定律进行分析,总结发现了红外高光谱成像的部分规律和推论,并基于大气成分对辐射传输的作用,分析了大气在红外辐射传输过程起到的辐射、散射和吸收作用,并研究分析了红外辐射成像机理和高光谱成像机理。
然后,研究了气体红外高分辨率光谱成像建模与仿真技术。气体区域与周围环境的温度差异,是气体红外检测的基础,而气体对辐射能量的吸收作用是气体光谱特征成像的根本。基于朗伯-比尔定律,本文研究了气体对光谱辐射传输的影响,同时分析了气体目标场景的红外光谱辐射传输模型,并基于此,构建气体光谱库,进行大气环境仿真,并构建温度分布模型,通过对红外辐射基本定律的分析,最终完成了光谱范围8μm-14μm的单一气体和混合气体的远红外高光谱仿真研究。
最后,分析研究了红外高分辨率光谱图像在气体检测方面的应用。基于红外辐射的基本定律,通过气体信号检测模型进行分析,构建出单一气体和混合气体的线性检测模型,利用匹配滤波器、自适应余弦一致性滤波器和自适应匹配滤波器算法,对仿真出的单一气体红外高光谱数据进行检测。实验结果表明,可以利用传统高光谱的检测方法对气体数据进行分析检测,并通过实验验证了其对噪声、光谱分辨率和大气场景估计误差的鲁棒性;同时,对仿真出的混合气体红外高光谱数据进行处理,最终实现对混合气体的检测和丰度提取。
【关键词】:
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2013【分类号】:X831;TP722.5【目录】:
摘要4-5Abstract5-9第1章 绪论9-19 1.1 课题的背景及来源9-11 1.2 研究目的和意义11-12 1.3 国内外研究现状12-17
1.3.1 红外成像传感器发展现状12
1.3.2 红外图像仿真研究现状12-13
1.3.3 气体检测研究现状13-17 1.4 本文的主要研究内容17-19第2章 红外高光谱成像探测原理19-31 2.1 引言19 2.2 热红外辐射的基本定律19-23
2.2.1 基尔霍夫定律19-20
2.2.2 普朗克定律20-22
2.2.3 斯蒂芬玻耳兹曼定律22
2.2.4 维恩位移定律22-23 2.3 大气对红外辐射传输的影响23-28
2.3.1 大气成分分析24
2.3.2 大气的辐射、散射和吸收作用24-28 2.4 红外高光谱成像原理28-30
2.4.1 红外辐射成像原理28-29
2.4.2 高分辨率光谱成像原理29-30 2.5 本章小结30-31第3章 气体成像建模与仿真31-48 3.1 引言31 3.2 气体对光谱辐射传输的影响31-34
3.2.1 气体分子吸收光谱原理31-32
3.2.2 朗伯-比尔定律32-34 3.3 气体目标的光谱辐射传输模型34-36
3.3.1 双层光谱辐射传输模型34-35
3.3.2 多层光谱辐射传输模型35-36 3.4 气体目标的红外高光谱图像建模36-40
3.4.1 气体光谱库的建立38
3.4.2 大气传输模型的建立38-40
3.4.3 温度场分布模型的建立40 3.5 仿真结果与分析40-47
3.5.1 仿真场景设定40-41
3.5.2 单一气体成像仿真41-44
3.5.3 混合气体成像仿真44-47 3.6 本章小结47-48第4章 红外高光谱图像气体检测48-64 4.1 引言48 4.2 气体信号检测模型分析48-51 4.3 单一气体目标检测51-59
4.3.1 单一气体检测算法研究51-54
4.3.2 单一气体检测实验验证与分析54-59 4.4 混合气体目标检测59-62
4.4.1 混合气体检测算法研究59-61
4.4.2 混合气体检测实验验证与分析61-62 4.5 本章小结62-64结论64-66参考文献66-71攻读硕士士学位期间发表的论文及其它成果71-73致谢73
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京公网安备74号基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究--《红外与毫米波学报》2004年04期
基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究
【摘要】:提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息 ,而这些信息中则包含了重要的内容 ,例如目标特性 .文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测 .该方法减少了对先验光谱信息的依赖 ,提高了算法的实用性
【作者单位】:
【关键词】:
【基金】:
【分类号】:TP751.1【正文快照】:
引言高光谱技术是 2 1世纪遥感技术发展的前沿 ,同时也是各国遥感界关注的焦点之一 .经过短短几十年的发展 ,这一技术已经在很多领域得到广泛应用 ,表现出较大的发展前景 .高光谱传感器能在同一时刻对不同的光谱波段分别成像 ,从而记录地物的光谱信息 ,因此它可以通过光谱来
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