机载时空调制干涉成像光谱数据误差建模及其校正方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61471018
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Imaging spectrometers collect data over two spatial dimensions and one spectral dimension, which provide spectral information for target detection and categorization. Compared with traditional imaging spectrometer, temporally-spatially modulated Fourier transform imaging spectrometer (TSMFTIS) has many advantages, such as high throughput, multiplex and high stability. As a result, this type of imaging spectrometer can achieve higher spatial resolution than the traditional hyperspectral imaging spectrometer. However, the data acquisition of TSMFTIS involves a constant push-broom process and requires highly stability of the platform. If the attitudes of the platform changes during the data acquisition process, the acquired interferogram will be distorted and lead to serious distortion of the reconstructed spectral information. On the other hand, airborne imagery has emerged as a powerful remote sensing tool for its advantages such as high mobilization flexibility, spatial resolution and temporal flexibility. Even if an additional stabilized-platform was employed for movement compensation, the movement stability during the scanning still cannot fulfill the stability requirement of the traditional spectrum reconstruction algorithm for a TSMFTIS. Therefore, the applications of the TSMFTIS in airborne remote sensing are limited. In this research, we will study the data error and propose the correction methods for airborne TSMFTIS. The data acquisition process and influences of the errors will be modeled and analyzed. Based on the instability character of the airborne platform, the error introduced in the remote sensed data of TSMFTIS will be analyzed and modeled. Combining the direct georeferencing associated with the Global Positioning System (GPS) and an inertial navigation system (INS), we will propose a data correction method based on dynamic reverse tracking of target for airborne application of TSMFTIS. The related key problems of the proposed method will be thoroughly analyzed. Then, fast and precision spectral reconstruction methods will be studied and presented. Finally, experiments, including a flight test, will be performed to verify the feasibility and validity of the proposed models and methods.
时空调制干涉成像光谱仪与传统的成像光谱仪相比,具有高通量、多通道、高稳定度等诸多优点,具备实现高空间分辨率高光谱遥感的能力。由于该类成像光谱仪遥感数据获取与搭载平台运动具有很强的相关性,平台的非平稳运动将导致光谱数据发生严重畸变,制约了该类技术在航空遥感领域的推广应用。本项目拟开展机载时空调制干涉成像光谱仪遥感数据校正及光谱反演方法研究,在分析研究成像光谱仪运动成像及其误差影响理论的基础上,结合机载平台特性进行成像光谱仪遥感数据动态误差建模与分析,针对成像光谱仪结合POS测量系统进行机载遥感探测方法,提出基于目标像点动态逆向追踪进行数据误差校正的思路和方法,并对其中涉及的关键问题进行深入研究,在此基础上,开展快速高精度光谱反演校正方法研究并进行高光谱数据立方体重构,最后,利用机载飞行试验数据验证本项目的理论和方法研究的有效性和可行性。

结项摘要

时空调制干涉成像光谱仪与传统的成像光谱仪相比,具有高通量、多通道、高稳定度等诸多优点,具备实现高空间分辨率高光谱遥感的能力。由于该类成像光谱仪遥感数据获取与搭载平台运动具有很强的相关性,平台的非平稳运动将导致光谱数据发生严重畸变,制约了该类技术在航空遥感领域的推广应用。.为了有效提高TSMFTIS的复原光谱精度,本项目依次理论分析、计算机仿真和实验验证三个层次对机载时空调制干涉成像光谱仪遥感数据校正及光谱复原方法展开了深入研究,主要内容包括:.(1)建立了机载TSMFTIS遥感成像动态成像模型;分析了成像过程中存在的误差源与机载平台的运动规律,建立了遥感动态成像误差模型。.(2)研究了基于严格几何光学模型的逆向动态追踪的直接目标定位方法和基于图像配准的帧间图像位移估计的间接目标定位方法,利用仿真的干涉图像分析和评价了两种方法的效果。.(3)提出了利用相对偏差将灰度信息与距离信息相结合的核函数,建立用于干涉图像重采样的回归模型,利用周围像元灰度值与均值的偏离程度来自适应调制核函数权重,实现定位于像面非整像素的目标干涉强度信息提取。 .(4)提出了基于空间域的小波变换光谱信息重构方法和基于光谱域的非均匀傅里叶变换光谱信息复原方法,利用上述方法重构非等间隔采样的干涉图谱数据,分别对比了算法的光谱复原效果。.(5)开展了数据预处理研究,分别提出了基于数据重构与光谱复原、基于最小梯度信息、基于径向基神经网络和基于WLSSVM的干涉图像坏像元修复方法,并利用仿真图像数据对算法的实施效果进行分析。.(6)利用机载飞行试验数据验证上述本项目提出的理论和方法研究的有效性和可行性。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(4)
目标多维特征数据库设计与实现
  • DOI:
    10.16652/j.issn.1004-373x.2017.20.003
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵丁;袁艳;苏丽娟;王继超
  • 通讯作者:
    王继超
时空联合调制干涉成像光谱仪的坏像元校正
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    航天返回与遥感
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李谦;袁艳;操俊
  • 通讯作者:
    操俊
Spectrum reconstruction using relative-deviation-based kernel regression in temporally and spatially modulated Fourier transform imaging spectrometer
在时空调制傅里叶变换成像光谱仪中使用基于相对偏差的核回归进行光谱重建
  • DOI:
    10.1364/ao.54.006737
  • 发表时间:
    2015-08-01
  • 期刊:
    APPLIED OPTICS
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Huang, Fengzhen;Yuan, Yan;Cao, Jun
  • 通讯作者:
    Cao, Jun
Adaptive Bad Pixel Correction Method for Interference-Modulated Images Based on WLSSVM
基于WLSSVM的干涉调制图像自适应坏像素校正方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Applied Spectroscopy
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Cao Jun;Yuan Yan;Su Lijuan;Zhu Conghui;Li Qian
  • 通讯作者:
    Li Qian
Beam steering uncertainty analysis for Risley prisms based on Monte Carlo simulation
基于蒙特卡洛模拟的Risley棱镜光束转向不确定性分析
  • DOI:
    10.1117/1.oe.56.1.014105
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Optical Engineering
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Zhang Hao;Yuan Yan;Su Lijuan;Huang Fengzhen
  • 通讯作者:
    Huang Fengzhen

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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    苏丽娟
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  • 发表时间:
    2018
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    --
  • 作者:
    熊昌娥;阮芳;陈晓;袁艳
  • 通讯作者:
    袁艳

其他文献

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快照式成像光谱技术基础理论与关键技术研究
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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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