sentinel-2光谱响应函数
sentinel-2光谱响应函数
Sentinel-2是欧空局（European Space Agency）推出的高分辨率地球观测卫星，其中科学家们研究了该卫星的光谱响应函数。光谱响
应函数是描述某个光学场的相对响应因子的函数。在卫星影像处理中，光谱响应函数非常重要，它在辐射定标和地表反射率估计等方面发挥
了重要作用。
在Sentinel-2卫星中，光谱响应函数非常关键，因为卫星能够获
取大量的可见光谱和红外波段数据。事实上，Sentinel-2卫星通过使
用12个波段（通常称为带）提供高质量的遥感数据，其中四个波段在
可见光谱区域内，其余八个波段在红外区域内。每个波段的光谱响应
函数被定义为卫星对辐射目标的响应，包括太阳辐射、地球表面反射
和大气折射。
Sentinel-2光谱响应函数的定义可以通过测量特定光源的辐射照
度和卫星接收器信号来实现。在这种情况下，可以通过使用黑体
（black body）来模拟太阳辐射，黑体以2，650K的温度为例。同时，
可以使用电弧灯来模拟地球表面的光，这种光谱响应函数可以模拟地面反射光。通过这样的方法可以获得所有波段的光谱响应函数。
光谱响应函数的概念非常关键，因为它可以帮助科学家们在不同波段之间进行比较，并使用这些波段提取相关信息。例如，对于Sentinel-2卫星的某些波段，可以使用光谱响应函数将其与其他波段相关联。在复杂应用中，例如水体检测、土壤含水量估计和植被状况估计等方面，确切的波段响应函数非常重要。
总的来说，在Sentinel-2的光谱响应函数中，涉及许多因素，包括在不同地面条件下的反射率，大气消光率和光谱拐点的影响。科学家们使用这些因素来构建连接地球表面信号和卫星接收机的函数，以便更好地理解卫星接收到的信号的本质，并在误差预测和信息获取方面进行相应的调整。光谱响应函数的成功应用与使用使Sentinel-2成为了一款先进的遥感工具，可以帮助农民、生态保护者、城市规划者以及自然灾害应对者等有效地利用高质量的卫星数据，从而使世界变得更好。
sentinel-2光谱响应函数
sentinel-2光谱响应函数 Sentinel-2是欧空局（European Space Agency）推出的高分辨率地球观测卫星，其中科学家们研究了该卫星的光谱响应函数。光谱响 应函数是描述某个光学场的相对响应因子的函数。在卫星影像处理中，光谱响应函数非常重要，它在辐射定标和地表反射率估计等方面发挥 了重要作用。 在Sentinel-2卫星中，光谱响应函数非常关键，因为卫星能够获 取大量的可见光谱和红外波段数据。事实上，Sentinel-2卫星通过使 用12个波段（通常称为带）提供高质量的遥感数据，其中四个波段在 可见光谱区域内，其余八个波段在红外区域内。每个波段的光谱响应 函数被定义为卫星对辐射目标的响应，包括太阳辐射、地球表面反射 和大气折射。 Sentinel-2光谱响应函数的定义可以通过测量特定光源的辐射照 度和卫星接收器信号来实现。在这种情况下，可以通过使用黑体 （black body）来模拟太阳辐射，黑体以2，650K的温度为例。同时，
可以使用电弧灯来模拟地球表面的光，这种光谱响应函数可以模拟地面反射光。通过这样的方法可以获得所有波段的光谱响应函数。 光谱响应函数的概念非常关键，因为它可以帮助科学家们在不同波段之间进行比较，并使用这些波段提取相关信息。例如，对于Sentinel-2卫星的某些波段，可以使用光谱响应函数将其与其他波段相关联。在复杂应用中，例如水体检测、土壤含水量估计和植被状况估计等方面，确切的波段响应函数非常重要。 总的来说，在Sentinel-2的光谱响应函数中，涉及许多因素，包括在不同地面条件下的反射率，大气消光率和光谱拐点的影响。科学家们使用这些因素来构建连接地球表面信号和卫星接收机的函数，以便更好地理解卫星接收到的信号的本质，并在误差预测和信息获取方面进行相应的调整。光谱响应函数的成功应用与使用使Sentinel-2成为了一款先进的遥感工具，可以帮助农民、生态保护者、城市规划者以及自然灾害应对者等有效地利用高质量的卫星数据，从而使世界变得更好。
sentinel-2 命名规则
sentinel-2 命名规则 Sentinel-2卫星是由欧空局（ESA）开发的一款遥感卫星，旨在为地球科学和环境管理提供数据。在Sentinel-2卫星的运行中，其原始数据采集经过了一系列的处理，如预处理、较正等，我们通常所使用的数据集往往就是这些处理过的结果。而对于这些数据集的命名 规则，可以帮助用户更好地识别和管理数据。下面将详细介绍Sentinel-2数据集的命名规则。 一、卫星观测 我们首先需要了解，Sentinel-2卫星对地球表面的观测是有固定规律的，每两天会覆盖一次地球表面的相同区域。这就意味着，我们可以通过观测时间来确定数据集对应的区 域位置。从这一点出发，Sentinel-2数据集的命名规则的第一个要素便是“时间”，准确来说是观测数据的时间范围。 时间命名由UTC时间转换而来，采用了特定的日期格式，即YYYYMMDDThhmmss，其 中： ● YYYY表示观测时间的年份； ● MM为月份； ● DD为日期； ● T是一个固定的符号，表示时间开始的位置； ● hh代表小时； ● mm代表分钟； ● ss为秒。因此，比如一个数据集的时间标识为20190101T080220，就表示这个数据集是在2019年1月1日08:02:20开始观测获得的。 二、产品级别 在Sentinel-2数据集的命名规则中，除了时间标识，还包括产品级别的信息。这个级别信息是指数据经过多少个处理步骤得到的，根据处理的先后顺序，产品级别分为5级， 其中L1C是最初的原始数据，L2A则是经过多项处理得到的最终产品。常常使用的级别是 L1C和L2A。 1. L1C级别
L1C级别是原始数据级别，即未经处理的、未经矫正的数据。这个级别的数据是由Sentinel-2卫星的多光谱成像仪器（MSI）所拍摄的，包含了不同波段的成像。在这一级别中，每个像素的值是以DN（数字值）的形式记录的。 对于L1C级别的数据，命名规则如下： S2A_MSIL1C_YYYYMMDDT080220_N0201_R051_T51TQQ_YYYYMMDDT080220 其中： ● S2A_MSIL1C表示是Sentinel-2A卫星的L1C级别数据； ● YYYYMMDDT080220标识观测开始时间； ● N0201表示了当前L1C产品的卫星编号和产品版本； ● R051代表区域编码，它反映出产品的数据涵盖面积； ● T51TQQ为处理主要所用的工具的版本号，其中T代表开发阶段，51是版本号，TQQ 为SVN版本号； L2A级别是经过多项处理得到的最终产品。这个级别的数据已经经过了预处理、几何、较正等多个步骤，可以被直接用于遥感分析和数据矢量化等应用中。与L1C级别相比，L2A 级别的数据包含更多的信息和更高的精度。 命名规则如下： 其中，各个信息与L1C级别相似，唯一的不同点就是级别信息的修改。 三、区域编码 Sentinel-2卫星的观测区域大多为陆地和海洋交界处的区域。我们需要一种标识这些区域的方法，以便用于数据命名。为了解决这个问题，Sentinel-2数据采用了一种称为“UTM地理坐标系”的标准，将地球表面划分为一系列6度的区域。每个区域都有一个唯 一的区域编码，称为UTM区域编码，它由两部分组成：一个3位数表示UTM纵向带号（从1开始，各带号带宽度为6度），以及一个字母表示相应的横向带号（从A开始，跨越8度）。 因此，区域编码可以处理Sentinel-2数据的空间范围，有助于优化数据查询和数据管理。 四、结论 Sentinel-2数据的命名规则是按照一定的标准组成的。通过这个命名规则，我们可以轻松识别、检索和管理Sentinel-2数据集。这些信息包括：观测开始时间、产品级别、区
中高空间分辨率宽波段光学卫星传感器参数赤潮探测影响研究
中高空间分辨率宽波段光学卫星传感器参数赤潮探测影响研究葛化鑫;刘荣杰;赵鑫;马毅;王新念;王义衎 【期刊名称】《海洋学报》 【年(卷),期】2022(44)12 【摘要】中高空间分辨率宽波段光学卫星已成为赤潮监测的主要数据源,但与水色卫星传感器不同,中高空间分辨率卫星传感器主要面向陆地应用,其波段数量少、宽度大,由此对赤潮探测带来的影响尚待研究。为此,本文基于不同优势种赤潮实测高光谱数据、时空同步的GF-1 WFV2、GF-1 WFV3传感器影像、Sentinel-2A MSI传感器影像及GF-6 WFV传感器影像,探究了波段设置、光谱响应函数、信噪比及空间分辨率对赤潮探测的影响,并分析了红边波段赤潮探测优势。结果表明:波段设置对赤潮探测影响大,特别是红光波段和红边波段的中心波长和波段宽度;波段设置相同的情况下,赤潮探测精度受光谱响应函数的影响大,受信噪比的影响较小;空间分辨率对赤潮探测的影响较大,空间分辨率的提升有助于提高赤潮探测的精度。红边波段赤潮探测实验表明,较之红光波段,基于红边波段的赤潮探测具有明显的优势,平均F1-Score提高了11%。本文的研究结果一方面可为赤潮中高空间分辨率卫星探测的数据选取提供理论依据,另一方面可为中高空间分辨率卫星传感器的设计提供参考。 【总页数】12页(P136-147) 【作者】葛化鑫;刘荣杰;赵鑫;马毅;王新念;王义衎 【作者单位】山东科技大学测绘与空间信息学院;自然资源部第一海洋研究所;自然资源部海洋遥测技术创新中心;中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
【正文语种】中文 【中图分类】TP79 【相关文献】 1.观测能段范围最宽能量分辨率最优中国首颗天文卫星-“悟空”暗物质粒子探测卫星升空 2.宽波段高分辨率小型紫外成像光谱仪光学系统研究 3.用于空间和地球科学研究的大规格窄波段、多波段和宽波段长波红外量子阱光电探测器焦平面 4.拼接光栅型宽波段高分辨率空间外差拉曼光谱仪器对背向散射拉曼光谱的探测 5.用于宽波段红外探测的InAs/GaSbⅡ型超晶格结构光学性质研究 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
enmap卫星的光谱响应函数
【主题】enmap卫星的光谱响应函数 【开场】 在当今的科学研究和技术发展中，卫星遥感技术扮演着至关重要的角色。而enmap卫星作为一种新兴的遥感卫星，其光谱响应函数是至关重要的一部分。本文将深入探讨enmap卫星的光谱响应函数，希望能为读者提供一些有价值的信息。 【什么是enmap卫星的光谱响应函数】 1. enmap卫星的光谱响应函数是指该卫星在接收和记录地球上不同波长光谱的响应能力。 2. 光谱响应函数通常由一组数字或曲线图表表示，可以反映出卫星对不同波段光谱的敏感程度和响应特性。 【enmap卫星的光谱响应函数的深度分析】 1. enmap卫星的光谱响应函数与传统卫星的区别和优势。 - 传统卫星可能只覆盖部分光谱波段，而enmap卫星能够覆盖更广泛的光谱范围，包括可见光、红外和热红外等波段，这使其在地球观测和环境监测方面具有更大的优势。 - enmap卫星的光谱响应函数设计更加灵活多样，能够根据不同任务需求调整波段和分辨率，提高了数据采集的效率和精度。
2. enmap卫星的光谱响应函数在地球观测和环境监测中的应用。 - 通过光谱响应函数，enmap卫星可以捕获不同波段的光谱信息，实现对地表、大气和水体等要素的观测和监测。 - 基于光谱响应函数的数据分析和处理，可以实现对地表覆盖类型、植被生长情况、气象变化等环境要素的定量化分析，为资源管理、灾害监测等提供有力支持。 【enmap卫星的光谱响应函数的个人观点】 作为一名遥感技术研究者，我个人认为enmap卫星的光谱响应函数的设计和应用具有非常重要的意义。其全光谱覆盖和灵活的波段调整能力，使其在多个领域有着广阔的应用前景。未来，随着技术的不断进步和数据处理手段的提升，enmap卫星的光谱响应函数将会在环境监测、资源调查和地球科学研究等方面发挥越来越重要的作用。 【总结与回顾】 本文从enmap卫星光谱响应函数的定义和特点出发，深入探讨了其与传统卫星的异同，以及在地球观测和环境监测中的应用。结合个人观点，对enmap卫星的光谱响应函数未来的发展趋势进行了展望。希望本文能够对读者有所启发，也期待enmap卫星的光谱响应函数能够为更多领域的科研和实践工作带来更多可能性。 【结束语】
光谱响应函数和辐射定标系数的区别
光谱响应函数和辐射定标系数的区别 光谱响应函数和辐射定标系数是用于计量光学测量和数据处理的两个关键参数。它们在光谱分析、辐射计量以及光学仪器的研究和应用中起到非常重要的作用。虽然它们都与光学测量相关，但它们具有不同的作用和原理。在本文中，我们将详细探讨光谱响应函数和辐射定标系数的区别和应用。 1. 光谱响应函数 光谱响应函数是一种用于描述光学系统的相对响应的函数。它通常是一个与波长有关的函数，用于表示光学系统对不同波长的光的响应程度。光谱响应函数可以描述光学系统在整个可见光谱范围内的响应特性。通常，它由光学系统中的感光元件的响应曲线和滤光器的透过率曲线的乘积给出。 光谱响应函数可以用于研究光学系统的成像质量、颜色测量、光谱分析以及光学传感器等领域。在实际应用中，我们通常会使用一个标准光源，如白光源或标准光谱辐射源，辅以光电二极管或光谱仪等测量设备，来获得光谱响应函数。通过测量不同波长下的光谱响应，我们可以得到光学系统的响应特性，并进行光谱数据的校正和处理。 2. 辐射定标系数 辐射定标系数是一种用于将光学测量的辐射值与实际辐射值相互关联的参数。它
是光学辐射计的核心参数之一，通常用于辐射计的校准和辐射测量。辐射定标系数可以理解为光学系统中的一个比例因子，将测量到的辐射值转化为实际光辐射强度或能流密度。 辐射定标系数的计算通常需要使用辐射标准或标定源进行。标定源通常是经过精确校准的光源或辐射源，它们具有已知的辐射强度或能流密度。通过使用标定源和测量设备，可以根据测量值和标定值之间的比值得到辐射定标系数。 辐射定标系数的应用范围非常广泛，涉及到许多领域，例如光学传感器、光学通信、红外辐射测量、成像系统等。在这些应用中，辐射定标系数可以用于将测量到的辐射信号转化为标准辐射强度或能流密度，从而实现精确的辐射测量和数据处理。 3. 区别和应用 光谱响应函数和辐射定标系数在光学测量中起着互补的作用。它们的区别主要体现在两个方面： 3.1 原理和定义 光谱响应函数描述了光学系统对不同波长光的响应程度，它是一个相对的描述。而辐射定标系数是将测量到的辐射值与实际辐射值进行关联的参数，它是一个绝对的描述。
pleiades卫星光谱响应函数
pleiades卫星光谱响应函数 一、引言 卫星遥感技术在地球观测领域发挥着越来越重要的作用，而光谱响应 函数是衡量卫星传感器对不同波段光强的感知能力的重要指标之一。本文 将介绍p le ia de s卫星光谱响应函数的相关知识，包括其定义、测定方法 以及应用领域。 二、光谱响应函数的定义 光谱响应函数是指一个传感器对具有不同波长的光的感知程度，通常 以单位光谱辐射率对传感器输出的比例来表示。以pl ei ad es卫星为例， 其光谱响应函数能够衡量该卫星传感器对不同波段的光信号的捕获能力。 三、光谱响应函数的测定方法 确定pl ei ad es卫星的光谱响应函数需要进行精确的实验测定。常用 的测定方法包括： 1.波长准确性验证 首先，通过引入波长标准源，对p le ia de s卫星的波长准确性进行验证。通过测量波长标准源辐射的光谱，并与卫星接收的光谱进行对比，可 以确定卫星接收的光谱波长是否准确。 2.计算维度分析 其次，利用计算维度分析的方法确定p le i ad es卫星的光谱响应函数。这种方法通过对卫星接收的辐射进行数学建模，利用最小二乘法来确定各 个波段的相对响应函数。 3.场地辐射测量 最后，通过在不同场地进行辐射测量，获取不同波长下的辐射亮度值。利用场地辐射测量结果，可以计算出p lei a de s卫星的绝对光谱响应函数。 四、光谱响应函数的应用领域
p l ei ad es卫星光谱响应函数的准确性对于地球观测和遥感应用有着 重要意义。其中，其主要应用领域包括以下几个方面： 1.地质勘探 利用pl ei ad es卫星的光谱响应函数，可以对地质勘探中的不同岩石、矿物等进行光谱分析，从而确定其成分和特征。这对于矿产资源勘探及地质灾害预警等具有重要作用。 2.环境监测 光谱响应函数可以帮助检测和监测环境中的污染物、植被状况以及土 地利用变化等。通过分析p l ei ad es卫星捕获的光谱数据，可以及时掌握 环境变化情况，为环境保护和治理提供科学依据。 3.气象预测 利用pl ei ad es卫星的光谱响应函数，可以获取大气成分的光谱信息，有助于气象学家预测气象变化、观测气溶胶等对气候系统的影响，提高气象预测的准确性。 4.农业监测 光谱响应函数对于农业监测和精准农业具有重要意义。通过 p l ei ad es卫星的光谱响应函数，可以快速获取农作物的生长状态、营养 状况以及病虫害情况，为农业生产提供科学决策支持。 五、结论 本文简要介绍了p lei a de s卫星光谱响应函数的相关知识，包括其定义、测定方法以及应用领域。光谱响应函数是衡量传感器感知能力的重要指标，对于地球观测和遥感应用有着重要意义。通过准确测定和应用光谱响应函数，可以为环境监测、地质勘探、气象预测和农业监测等领域提供准确的数据支持。
基于Sentinel-1和Sentinel-2遥感数据融合的水体提取方法
基于 Sentinel-1和 Sentinel-2遥感数 据融合的水体提取方法 摘要：通过主动遥感的SAR雷达数据与被动遥感的多光谱遥感数据进行水体信息提取已成为重要的研究热点之一。本文将借助Sentinel-1和Sentinel-2的雷达数据与多光谱数据进行影像融合，并利用随机森林机器学习方法进行渭河段水体信息的提取。 关键词：Sentinel-1; Sentinel-2;图像融合; 图像分类 中图分类号：P28 文献标识码：A 1 引言 利用多源遥感数据融合的高分辨率遥感数据提取水体是一项热门研究工作，其中SAR数据（合成孔径雷达）全天时全天候采集的能力与多光谱数据可以提供丰富的信息的特点相结合，可普遍应用于陆地监测、土地覆盖等任务中。本文采用的哨兵一、二号(Sentinel-1、Sentinel-2)正是利用这中特点而应用于水体信息的提取。目前虽然已有很多关于遥感图像融合的算法研究和实际应用，但对于SAR和多光谱不同类型的数据源融合研究还很少。因此，本文将对研究区的两种数据源利用G-S融合算法进行数据的融合，并由随机森林图像分类方法从融合图像中准确提取水体。并对提取结果进行精度验证。 2 研究区域概况 2.1 研究区域 渭河干流在陕境内，流长502.4公里，流域面积67108平方公里，全河多年平均径流量103.7亿立方米，其中陕境产流62.66亿立方米;每年输入黄河泥沙达5.8亿多吨，约占黄河泥沙总量的1/3。研究区经纬度为具体坐标： 34°29'50.38"北—109°15'55.40"东、34°29'27.12"北—109°15'56.94"东、
34°29'52.10"北—109°16'32.73"东、34°29'31.24"北—109°16'55.58"东。面积532平方公里。根据实际材料和设备情况，可采用目视解译、人机交互结合解译和计算机自动提取。 2.2 数据基础 本次研究采用的数据Sentinel-1和Sentinel-2两种数据均下载自欧洲航天局（ESA）（https://scihub.copernicus.eu/）。针对Sentinel-1的SAR雷达数据需要进行特殊的预处理。由于SAR图像中随机分布了大量斑点噪声，导致SAR图像空间分辨率降低。本文所获得的雷达数据，在进行数据预处理过程中使用ENVI对雷达数据进行校正的预处理。进行辐射定标、格式转换、地理编码、校正后影像得到预处理的数据。对于Sentinel-2数据采用几何校正、辐射校正和大气矫正等到处理后的数据。 3 研究方法 3.1 实验技术路线 本文实验研究包括两个部分，图像的融合与图像的分类提取水体信息，技术路线图如下图1所示： 图1 技术路线图
基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演
基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演 于利峰;乌云德吉;乌兰吐雅;闫庆琦;刘文兵;包珺玮;许洪滔;任婷婷;于伟卓 【摘要】文章基于土壤表层水分指数(SWCI)模型,将Sentinel-2数据应用于该模型,得到了土壤水分含量及其空间分布情况,该数据可用于精准快速的低植被覆盖下 土壤水分遥感反演。通过SPSS对SWCI与土壤水分的相关性分析,得到Pearson、Kendall''''sTau-b和Spearman3个相关系数分别为0.880,0.778,0.891,呈显著性相关。在0~20cm土层土壤水分遥感反演中,Sentinel-2数据模型操作简单、精度较高,适用于业务化监测。 【期刊名称】《北方农业学报》 【年(卷),期】2018(046)006 【总页数】5页(P120-124) 【关键词】Sentinel-2;遥感;土壤水分;SWCI 【作者】于利峰;乌云德吉;乌兰吐雅;闫庆琦;刘文兵;包珺玮;许洪滔;任婷婷;于伟卓【作者单位】[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[2]科尔沁右翼前旗农业科学研究所,内蒙古科尔沁137423;[3]科尔沁右翼前旗农业技术推广中心,内蒙古科尔沁137423;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科学 院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科
光电探测器光谱响应度和响应时间的测量(刘1)
光电探测器光谱响应度的测量 光谱响应度是光电探测器的基本性能之一，它表征了光电探测器对不同波长入射辐射的响应。通常热探测器的光谱响应比较平坦，而光子探测器的光谱响应却具有明显的选择性。一般情况下，以波长为横坐标，以探测器接受到的等能量单色辐射所产生的电信号的相对大小为纵坐标，绘出光电探测器的相对光谱响应曲线。典型的光子探测器和热探测器的光谱响应曲线如图1－1所示。 一、实验目的 （1）加深对光谱响应概念的理解； （2）掌握光谱响应的测试方法； （3）熟悉热释电探测器和硅光电二极管的使用。 二、实验内容 （1）用热释电探测器测量钨丝灯的光谱辐射特性曲线； （2）用比较法测量硅光电二极管的光谱响应曲线。 三、基本原理 光谱响应度是光电探测器对单色入射辐射的响应能力。电压光谱响应度()λV ℜ定义为在波长为λ的单位入射辐射功率的照射下，光电探测器输出的信号电压，用公式表示，则为 ()()() λλλP V V =ℜ （1－1） 而光电探测器在波长为λ的单位入射辐射功率的作用下，其所输出的光电流叫做探测器的电流光谱响应度，用下式表示 ()()() λλλP I i =ℜ （1－2） 式中， P (λ)为波长为λ时的入射光功率；V (λ)为光电探测器在入射光功率P (λ)作用下的输出信号电压；I (λ)则为输出用电流表示的输出信号电流。为简写起见，()λV ℜ和()λi ℜ均可以用()λℜ表示。但在具体计算时应区分()λV ℜ和()λi ℜ，显然，二者具有不同的单位。 通常，测量光电探测器的光谱响应多用单色仪对辐射源的辐射功率进行分光来得到不同波长的单色辐射，然后测量在各种波长辐射照射下光电探测器输出的电信号V (λ)。然而由于实际光源的辐射功率是波长的函数，因此在相对测量中要确定单色辐射功率P (λ)需要利用参考探测器（基准探测器）。即使用一个光谱响应度为()λf ℜ的探测器为基准，用同一波长的单色辐射分别照射待测探测器和基准探测器。由参考探测器的电信号输出（例如为电压信号）()λf V 可得单色辐射功率()()()λλλℜ=f V P ，再通过（1－1）式计算即可得到待测探测器的光谱响应度。 本实验采用图1－2所示的实验装置。用单色仪对钨丝灯辐射进行分光，得到单色光功率P (λ)。 图1－2 光谱响应测试装置图 这里用响应度和波长无关的热释电探测器作参考探测器，测得P (λ)入射时的输出电压为()λf V 。若用f ℜ表示热释电探测器的响应度，则显然有
光电探测器实验报告
光电探测器特性测量实验 摘 要： 本实验中探测并绘制了光电二极管的光谱响应曲线。分别运用脉冲法，幅频特性法和截止频率法对二极管和光敏电阻的响应时间进行了测量，并分析比较了这三种方法的利弊。最后自己设计连接电路测量光敏电阻的响应时间，更深入地理解了响应时间及测量原理。 一、 引言 光电探测器可将一定的光辐射转换为电信号，然后经过信号处理，去实现某种目的，它是光电系统的核心组成部分，其性能直接影响着光电系统的性能。因此，无论是设计还是使用光电系统，深入了解光电探测器的性能参数都是很重要的。 通常，光电探测器的光电转换特性用响应度表示。响应特性用来表征光电探测器在确定入射光照下输出信号和入射光辐射之间的关系。主要的响应特征包括：响应度、光谱响应、时间响应特性等性能参数。 本实验内容主要是光电探测器性能参数测量和光电探测器的一般使用方法，并专门列举了几种常用的光电探测器的使用方法。 二、 实验原理 1. 光电探测器光谱响应度的测量 光谱响应度是光电探测器对单色入射辐射的响应能力。电压光谱响应度 ()λRv 定义为在波长为λ的单位入射辐射功率的照射下，光电探测器输出的信号电压，即()()() λλλP V Rv = ；同理，电流光谱响应度()()()λλλP I R i = 式中，()λP 为波长λ时的入射光功率； ()λV 为光电探测器在入射光功率()λP 作用下的输出信号电压；()λI 则为输出用电流表示的输出信号电流。 实验中用响应度和波长无关的热释电探测器作参考探测器，测得入射光功率为()λP 时的输出电压为()λf V 。若用f R 表示热释电探测器的响应度，则
()() f f f K R V P λλ= （f K 为热释电探测器前放和主放放大倍数的乘积，即总的放大倍数。在本实验中，K f =100×300，f R 为热释电探测器的响应度，实验中在所用的25Hz 调制频率下，f R ＝900V/W ）。 然后在相同的光功率()λP 下，用硅光电二极管测量相应的单色光，得到输出电压()λb V ，从而得到光电二极管的光谱响应度 ()()()()()f f f b b K R V K V P V R //λλλλλ== 式中K b 为硅光电二极管测量时总的放大倍数，这里K b =150×300。 2. 光电探测器响应时间的测试 表示时间响应特性的方法主要有脉冲响应特性法和幅频特性法。 1) 脉冲响应 响应落后于作用信号的现象称为弛豫。对于信号开始作用时产弛豫称为上升弛豫或起始弛豫；信号停止作用时的弛豫称为衰减弛豫。弛豫时间的具体定义如下： 如用阶跃信号作用于器件，则起始弛豫定义为探测器的响应从零上升为稳定值的（1-1/e ）（即63%）时所需的时间。衰减弛豫定义为信号撤去后，探测器的响应下降到稳定值的1/e （即37%）所需的时间。这类探测器有光电池、光敏电阻及热电探测器等。另一种定义弛豫时间的方法是：起始弛豫为响应值从稳态值的10%上升到90%所用的时间；衰减弛豫为响应从稳态值的90%下降到10%所用的时间。这种定义多用于响应速度很快的器件，如光电二极管、雪崩光电二极管和光电倍增管等。 若光电探测器在单位阶跃信号作用下的起始阶跃响应函数为[1-exp(-t/τ1)]，衰减响应函数为exp(-t/τ2),则根据第一种定义，起始弛豫时间为τ1，衷减弛豫时间性为τ2。 此外，如果测出了光电探测器的单位脉冲响应函数，则可直接用其半值宽度来表示时间特性。为了得到具有单位冲激函数形式的信号光源，即δ函数光源，可以采用脉冲式发光二极管、锁模激光器以及火花源等光源来近似。
Sentinel-2数据的小型湖泊水生植被类群自动提取方法——以翠屏湖为例
Sentinel-2数据的小型湖泊水生植被类群自动提取方法—— 以翠屏湖为例 汪政辉; 辛存林; 孙喆; 罗菊花; 马荣华 【期刊名称】《《遥感信息》》 【年(卷),期】2019(034)005 【总页数】10页(P132-141) 【关键词】Sentinel-2; 水生植被; 湖泊; 决策树分类; Otsu 【作者】汪政辉; 辛存林; 孙喆; 罗菊花; 马荣华 【作者单位】西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070; 中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008; 淮阴师范学院江苏区域现代农业与环境保护协同创新中心江苏淮安223001 【正文语种】中文 【中图分类】X87 0 引言 水生植被具有吸附净化、阻滞水流、促进沉降、澄清水质、抑制藻类等生态功能，在维持湖泊生态系统平衡、物质循环和水质方面发挥着重要的作用[1-2]。水生植物繁茂的湖泊，水体具有较高清澈度，较低的营养盐浓度和藻类生物量[3]。水生植被，尤其是沉水植被的盖度和丰度直接决定着湖泊的稳态[4]。因此，大范围、准确、快速地监测湖泊水生植物类群及其时空分布对湖泊管理和生态修复具有十分
重要的意义。 传统的水生植物监测方法主要以人工调查法为主，精度虽高，但费时费力，监测覆盖范围小，且时空连续性差。卫星遥感技术具有宏观、低成本、快速、动态的优势，同时具有实时性和历史追溯性等特点，已成为浅水湖泊水生植物监测的有效手段[5-7]。相比陆生植被，水生植被由于其生长在复杂度较高的水体中，其光谱特性 具有复杂性[8]。相关研究[9-12]表明，挺水和浮叶植物大部分叶片位于水面之上，光谱信号无需经过水体辐射传输过程，受水环境影响较小，具有典型的植被光谱特征；而沉水植被由于完全沉入水中，反射光谱易受水环境参数影响，其光谱特征与挺水和浮叶植被有显著差异。不同水生植被类群的光谱特征及对水环境的光谱响应各有差异，也是水生植被遥感监测的理论基础。近年来，国内外学者基于多种遥感卫星数据，也在不同的大型浅水湖泊先后开展了一系列水生植物遥感分类和制图研究[13-15]，并发展了一些用于区分水生植被与其他植被及藻华的光谱指数，如Villa等[16]发现使用蓝光和近红外波段构建的归一化水生植被指数(normalized difference aquatic vegetation index，NDAVI)对水生植被具有很高的敏感度， 且可以降低背景噪声对水生植被提取的影响，并在太湖和加尔达湖等湖泊取得了较好的应用效果；Liu等[17]考虑了藻类与水生植被在物候特征上的差异，基于浮游 藻类指数(floating algal index，FAI)建立了植被出现频率指数(vegetation presence frequency，VPF)用于识别太湖水生植被和藻华；Oyama等[18]基于蓝藻水华与水生植被的光谱差异，结合归一化水体指数(normalized difference water index，NDWI)和浮游藻类指数构建决策树识别日本的3个湖(lakes kasumiguara，inba-numa and tega-muma)的蓝藻水华和水生植被。但以上方法均只能识别浮叶和挺水植被，而将沉水植被归为水体，因此对水生植被类群的监测能力均十分有限。而在水生植被类群遥感监测研究方面，Luo等[19]基于HJ- 1A/B数据，利用有限的波段数量，采用主成分变换和缨帽变换对原始影像进行图