大疆无人机目标红外辐射特性测量及温度反演

基于红外测量图像的高速飞行目标等效辐射温度计算方法

禄晓飞;盛捷;赵慧

【摘要】高速飞行目标的测量温度对研究其热防护性能有着极其重要的意义,分析了高速飞行目标红外辐射成像的特点,指出了高速飞行目标红外成像较为模糊的3个原因:1)红外光学系统本身使得能量扩散,由点扩散函数表示;2)目标拖尾;3)大气抖动,这使得静止或低速目标辐射测温算法已经不再适用.提出了一种有效计算高速飞行目标辐射温度的方法,首先通过图像分割从红外图像中把飞行目标和背景区域提取出来,再通过标定数据计算目标辐射强度,同时扣除背景能量以及考虑大气透过率,再根据目标的视在面积和发射率计算目标的等效辐射亮度,最后通过查表得到目标的等效辐射温度.

【期刊名称】《红外技术》

【年(卷),期】2015(037)011

【总页数】5页(P976-980)

【关键词】红外成像;高速飞行目标;辐射强度;红外等效温度

【作者】禄晓飞;盛捷;赵慧

【作者单位】酒泉卫星发射中心,甘肃酒泉732750;酒泉卫星发射中心,甘肃酒泉732750;酒泉卫星发射中心,甘肃酒泉732750

【正文语种】中文

【中图分类】TN21 目前高速飞行器已成为国防力量的重要组成部分，对其进行红外辐射测温，一方面可考核其热防护设计指标；一方面考核其突破对方防御体系的能力。例如高超声速飞行器研发过程中遇到的一大技术难题叫“热障”，它是飞行器飞行时由于激波和粘性的作用，其周围空气温度急剧升高（可达几千摄氏度），形成严酷的气动加热环境，使一般飞行器结构无法承受而形成的。本文分析了红外凝视辐射系统测量高速飞行目标的特点，指出了静止或低速目标辐射测温方法不适用于高速飞行目标等效温度计算，提出了一种有效的基于红外图像计算高速飞行目标辐射温度的方法[1-3]。

在进行红外辐射测量之前需要对红外辐射测量设备进行标定，建立系统响应和辐射能量的关系，目前常用平行光管小面源黑体标定方法，如图1所示，小面源黑体与望远镜焦平面形成共轭像对，小面源黑体发出的光经平行光管形成覆盖望远镜口径、视场的各方向平行光，面源黑体的面积足够大，确保平行光管出射光各方向充满测量系统的全视场（光电传感器的所有像元）[4-7]。

红外辐射定标原理

红外辐射定标是指将红外探测器接收到的辐射信号转换成辐射亮度或辐射强度等物理量的过程。这个过程通常涉及几个关键步骤：

1. 校准光源：使用已知辐射特性的校准光源（如黑体辐射源）照射红外探测器。黑体是一个理想化的物体，它能吸收所有照射在它上面的电磁辐射，不反射也不透射任何辐射，因此它发出的辐射只依赖于其温度。

2. 辐射响应曲线：测量探测器在不同波长下对校准光源辐射的响应，从而得到探测器的辐射响应曲线。这个曲线描述了探测器输出信号与入射辐射强度之间的关系。

3. 反演算法：应用反演算法将探测器的电信号转换为辐射亮度或辐射强度值。反演算法需要考虑探测器的非线性响应、噪声水平、波长依赖性等因素。

4. 交叉定标：为了提高定标的准确性，可能需要将红外探测器的输出与其他已知定标的传感器进行比较。这种交叉定标可以帮助识别和校正系统误差。

5. 环境因素补偿：考虑环境因素如温度、湿度等对探测器性能的影响，并进行相应的补偿，以确保定标结果的准确性。

红外辐射定标的目的是确保红外遥感数据的准确性和可比性，使得从红外图像中获取的信息能够真实反映地面或大气的辐射特性。通过精确的辐射定标，可以提高遥感数据在环境监测、气候变化研究、资源勘探等领域的应用价值。

高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究_王新鸿

高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

王新鸿1,2,4,　邱　实3,　姜小光4,　欧阳晓莹1,2,　李召良1,3

(1　中国科学院地理科学与资源研究所,北京　100101;　2　中国科学院研究生院,北京　100039;

3　LSIIT/ENSPS,5BldSebastienBrant,67400,Illkirch,France;　4　中国科学院光电研究院,北京　100190)

摘　要:　地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们反演的精度将在

很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性和相关遥感应用的有效性。多光谱热红外反演温度

和比辐射率受到陆地表面类型复杂而观测信息不足的限制,很难同时反演出精确的地表温度数值

和地表比辐射率数值。高光谱热红外传感器的出现,为更好地解决这一难题带来了机遇。利用高

光谱热红外数据的优势和特性,提出了一种基于大气下行辐射残余指标(DRRI)的方法,实现了地

表温度与地表比辐射率的准确分离。通过高光谱热红外模拟数据的反演实验表明DRRI方法具有

运算速度快、结果精度高、抗噪声干扰能力强等优点。该方法能够应用于野外测量的高光谱热红外

数据以及经准确大气校正后的星载高光谱热红外数据。

关键词:　高光谱;热红外;地表温度;比辐射率;大气下行辐射残余指标(DRRI);遥感

中图分类号:　TP751 文献标识码:A 文章编号:1000-6060(2010)03-419-08(419～426)

地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两

个重要特征物理量,它们在城市热岛效应与绿洲冷

岛效应、遥感干旱指数、地震红外辐射异常等环境生

态监测评价研究中发挥着举足轻重的作用〔1-4〕。地

表温度与比辐射率反演的精度将在很大程度上影响

间接导出的地表参量的准确性,从而对后续应用能

否取得成功起决定性作用。在利用多光谱热红外遥

感数据提取地表温度和比辐射率的过程中,由于受

制于问题本身的不确定性和观测通道数量的限制,

红外图像处理技术在无人机目标检测中的应用

第一章：引言

随着无人机技术的快速发展，无人机的应用场景越来越广泛，特别是在军事、民用、科学研究等领域。而目标检测技术则是无人机在实际运用中所面对的一个重要问题。针对无人机目标检测中的技术难点，近年来红外图像处理技术得到越来越广泛的应用。本文将着重探讨红外图像处理技术在无人机目标检测中的应用情况。

第二章：无人机目标检测技术简介

无人机目标检测技术主要包括传统图像处理方法和深度学习方法两种。传统图像处理方法基于特征提取和分类器的组合，主要特征包括图像亮度、颜色、纹理、形状等。深度学习方法则主要使用卷积神经网络进行特征提取和分类。这两种方法各有优劣，但都存在着一定的局限性。传统图像处理方法需要人工选择的特征，而这些特征难以适应不同场景下的变化，深度学习方法则需要大量的数据来训练模型，且对硬件要求较高。

第三章：红外图像处理技术在无人机目标检测中的应用

红外图像处理技术是指利用红外摄像机采集的红外图像进行分析处理的一种技术。与传统的光学摄像技术不同，红外图像处理技术可以实现在夜晚、雾、烟等环境下的目标检测。红外图像处理技术主要有以下应用：

3.1 红外图像的特征提取

红外图像与可见光图像的主要区别在于其能够反映出物体的热量分布情况。因此，对于同一目标，其红外图像与可见光图像的特征具备不同的差异。利用这种特性，可以通过对红外图像进行特征提取，来实现无人机的目标检测。

3.2 红外图像的目标跟踪

红外图像处理技术不仅可以实现红外图像的特征提取，还可以通过红外图像的目标跟踪来实现无人机的目标检测。红外图像处理技术的目标跟踪主要依靠对目标的相关性进行分析处理，实现目标的准确跟踪。

3.3 红外图像的目标识别

红外图像处理技术还可以实现红外图像的目标识别。通过对红外图像进行特征提取和分类，可以实现对目标的自动识别。此外，基于深度学习的红外图像处理技术如卷积神经网络等，还可以实现更加准确的目标识别。

基于无人机的微波辐射特性测试方法研究

随着科技的不断进步，无人机技术越来越成熟，被广泛应用于各个领域。其中，无人机在电磁场辐射特性测试中的应用越来越多，成为现代电磁场环境测试领域不可或缺的一部分。其中，基于无人机的微波辐射特性测试方法是当前比较热门的研究方向之一。

一、微波辐射特性测试方法

微波辐射特性测试，顾名思义即测试物体在微波辐射下的各种特性参数，包括反射系数、透射系数、吸收系数以及散射系数等。这些参数都可以反映出物体在微波辐射下的散射特性、吸收特性、辐射特性等重要信息。

在微波辐射特性测试中，电磁波发生器与天线产生一定频率的微波辐射信号，并照射到被测物体上，然后通过相应的接收电路，对反射、透射、吸收系数等参数进行测试，最后得出被测物体在微波辐射下的散射特性、吸收特性、辐射特性等信息。

二、基于无人机的微波辐射特性测试方法研究

无人机在微波辐射特性测试中的应用，可以使测试更加便捷高效，可以使用无人机搭载的辐射源和天线，对目标物体在不同角度下接收的电磁波进行全方位扫描，并通过数据处理技术，重构出目标物体在微波辐射下的反射、透射、吸收系数等参数，得出目标物体的微波辐射特性信息。

无人机测试系统结构如图所示：

（图片来源：百度）

1. 测试装置测试装置主要由辐射源、天线和接收装置三个部分组成。辐射源和天线主要是用来发射和接收微波辐射信号，接收装置则是用来接收被测样品的微波反射信号。当测试仪处于空中时，可以更好的进行全方位扫描，获取目标物体在不同角度下的反射、透射、吸收系数等参数。

2. 数据处理与分析

数据处理与分析主要包括成像重建、数据分析、特征提取等环节。该环节的实现需要运用一系列数学处理方法与算法，旨在从接受到的微波反射信号中提取目标对象的微波辐射特性信息。主要有成像重建、数据分析、特征提取等方法。

三、基于无人机的微波辐射特性测试方法的优点

1. 不受地形限制

使用无人机进行微波辐射特性测试，极大地拓宽了测试的范围，使测试不再受限于地形。无人机可以在山间、海面等复杂地形环境下，便捷高效地完成微波辐射特性测试，得出目标物体在微波辐射下的散射特性、吸收特性、辐射特性等信息。

大疆红外三波段格式

据了解，大疆红外三波段格式指的是大疆科技生产的无人机相机所支持的红外热成像技术的三个频段格式。具体包括大疆的红外热成像相机支持的三种波段格式：短波红外（SWIR,

Short-Wave Infrared）、中波红外（MWIR, Mid-Wave Infrared）和长波红外（LWIR, Long-Wave Infrared）。

短波红外波段范围通常为0.9-1.7微米，适合于检测低温物体，如水分、矿物质等。

中波红外波段范围通常为3-5微米，也称为热红外波段，适合于检测一般温度物体，如人体、建筑物等。

长波红外波段范围通常为8-14微米，适合于检测高温物体，如火灾、机器设备等。

通过使用这三个不同波段的红外热成像相机，可以根据需要选择不同的波段格式以获取更准确、更广泛的红外热成像数据。

使用无人机进行地表温度测绘的具体方法

无人机技术的迅速发展，为科学研究和实地调查提供了全新的方式和工具。其中，使用无人机进行地表温度测绘是近年来越来越受关注的领域。地表温度是指地表的实际温度，它对于研究气候变化、环境监测和城市规划等具有重要意义。本文将介绍使用无人机进行地表温度测绘的具体方法，涵盖从设备选择到数据处理的整个流程。

首先，选择合适的无人机是关键。无人机的载荷能力、飞行稳定性和续航时间都是影响测绘效果的重要因素。对于地表温度测绘，通常选择载荷较轻的多旋翼无人机。它们具有较高的悬停稳定性和灵活性，能够在较小的空间范围内进行定点测温。

其次，选择合适的测温设备。无人机测温设备一般包括红外热像仪和辐射温度计。红外热像仪通过探测地物表面发出的红外辐射，将其转化为不同温度区域的灰度图像。辐射温度计则直接测量地物表面的辐射功率密度，然后根据辐射定律计算地表温度。根据实际需要，可以选择单一设备进行测温，也可以同时使用两种设备进行比对校准。

在选择完成后，就可以进行地表温度测绘任务了。首先，选取测温区域，并预先制定好测量路径。根据地表特征和测温目标的不同，可以选择点测、线测或者面测等不同的测量方式。在飞行前，需要对无人机进行预飞检查，确保电池充足、无线电通信正常以及传感器工作正常。

飞行过程中，需要注意无人机的飞行高度、速度和相机设置等参数。一般来说，辐射温度计的测量范围较小，要求飞行高度较低；而红外热像仪的测量范围较大，可以适当提高飞行高度。飞行速度要控制在适宜的范围内，以确保图像质量和测量精度。相机设置方面，根据实际需求调整红外热像仪的温度范围和色标，以及辐射温度计的工作模式。飞行结束后，需要将无人机返回到安全区域，并进行数据存储和处理。红外热像仪通常会生成一系列红外图像，每个像素点都对应着一个温度值。辐射温度计则会直接输出测得的地表温度。需要注意的是，这些数据都需要进行纠正和校正，以消除飞行过程中的噪声和误差。一般通过地面控制点或者地理信息系统(GIS)的辅助手段，对数据进行几何校正和温度校正。

基于比辐射率先验的热红外反演地表温度算法

王春磊;晁晖;孙迪

【期刊名称】《河北联合大学学报：自然科学版》

【年(卷),期】2014(036)003

【摘要】地表温度是区域和全球尺度上地表变化进程的关键参数，是大气和地表相互作用及能量交换的因子，是诸多研究领域不可或缺的基础资料。利用卫星遥感资料进行地表温度的反演已成为目前遥感定量研究中的重要任务之一。简述了热红外遥感反演地表温度的理论基础，总结了比辐射率先验的条件下热红外遥感反演地表温度的方法和关键技术，并针对目前地表温度反演中遇到的问题，对未来热红外遥感地表温度的发展趋势进行展望。

【总页数】6页(P86-91)

【作者】王春磊;晁晖;孙迪

【作者单位】

【正文语种】中文

【中图分类】TP751.1

【相关文献】

1.基于大气吸收线特征的高光谱热红外数据地表温度/比辐射率反演算法2.基于遗传算法综合Terra/Aqua MODIS热红外数据反演地表组分温度3.基于比辐射率先验的热红外反演地表温度算法4.基于ETM+热红外波段的哈尔滨地区地表温度反演算法研究5.基于Landsat TM热红外波段反演地表温度的算法对比分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

热红外辐射定标及地表温度反演研究

分类号密级

UDC 编号

中国科学院研究生院

博士学位论文

热红外辐射定标及地表温度反演研究

朱利

指导教师

顾行发研究员中国科学院遥感应用研究所

申请学位级别

理学博士学科专业名称地图学与地理信息系统

论文提交日期 2008-5-10

论文答辩日期

2008-6-6

培养单位

中国科学院遥感应用研究所

学位授予单位

中国科学院研究生院

答辩委员会主席中国科学院遥感应用研究所

学位论文原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研

究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人

或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集

体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。

论文作者签名：日期：年月日

学位论文使用授权说明

本人完全了解中国科学院遥感应用研究所关于收集、保存、使用学位论文

的规定，即：

按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；

研究所有权保存学位论文的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；

研究所可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；

在不以赢利为目的的前提下，研究所可以公布论文的部分或全部内容。

（保密论文在解密后遵守此规定）

论文作者签名：导师签名：

日期：年月日摘要

I摘要

为了满足遥感定量化应用需求，需要开展热红外辐射定标研究和地表温度反

演研究，这具有重要的意义。论文以辐射传输模拟为主要手段，通过多场地、多

时相场地辐射定标和无场地交叉辐射定标手段，开展高精度热红外辐射定标研

究，再对劈窗和单窗通道设置下地表温度反演精度进行论证分析，最后进行海表

温度的定量反演和真实性检验研究。论文主要包括以下四个部分：

第一部分：2004年8月至2007年9月在青海湖和达里湖进行了四次同步场

地实验，对TERRA星MODIS传感器进行热红外场地辐射定标研究。研究方法

用无人机做温度反演的原理

以用无人机进行温度反演的原理为标题，本文将介绍无人机温度反演的基本原理和应用。

一、无人机温度反演的基本原理

无人机温度反演是利用无人机搭载的红外热像仪等设备，通过测量地表或大气中的红外辐射来获取温度信息的技术。其基本原理是根据物体的热辐射特性，利用热像仪测量物体表面的红外辐射强度，并通过算法将红外辐射转化为温度信息。

1. 红外辐射与温度关系

物体的温度与其热辐射强度有密切关系。根据斯特藩—玻尔兹曼定律，物体的热辐射强度与其温度的四次方成正比。因此，通过测量物体的红外辐射强度，可以推算出物体的温度。

2. 红外热像仪的工作原理

无人机上搭载的红外热像仪是实现温度反演的关键设备。红外热像仪通过接收地表或大气中的红外辐射，将其转化为电信号，并通过信号处理和图像重构等技术，得到物体的红外图像。红外图像中的每个像素点对应物体表面的红外辐射强度，通过对图像进行处理，可以得到相应的温度信息。

3. 温度反演算法

无人机获取的红外图像中，每个像素点的红外辐射强度可以通过计算得到，但直接得到温度信息是困难的。因此，需要通过温度反演算法将红外辐射强度转化为温度信息。常用的反演算法包括基于灰度温度曲线的方法、基于辐射计算的方法等。这些算法都是根据物体的辐射特性和温度与辐射强度的关系来进行温度反演的。

二、无人机温度反演的应用

无人机温度反演技术具有广泛的应用前景，主要体现在以下几个方面。

1. 环境监测

无人机温度反演可以用于环境监测，例如监测城市热岛效应、火灾情况、水体温度等。通过无人机获取的温度信息，可以及时发现环境异常，为环境保护和灾害预警提供依据。

2. 农业应用

无人机温度反演可以用于农业领域，例如监测作物生长状况、测量土壤温度等。通过对农田进行红外图像采集和温度反演，可以了解农作物的生长情况和土壤的温度分布，为农业生产提供科学依据。

3. 热力设备维护

无人机温度反演可以用于热力设备的维护和故障检测。通过监测设备表面的温度分布，可以及时发现设备的异常热点或冷点，避免设备故障和事故的发生。