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成像光谱仪辐射定标影响量的测量链与不确定度
被引量：
35
1
作者
李幼平
禹秉熙
+1 位作者
王玉鹏
方伟
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期822-828,共7页
分析了成像光谱仪遥感观测数据中包含的地物光谱特征、仪器参数和大气传输特性等的信息结构。研究了成像光谱仪辐射定标的物理过程和测量链，应用1993年国际标准化组织（ISO）颁布的《测量不确定度表示指南》，分析了辐射定标11项影响...
分析了成像光谱仪遥感观测数据中包含的地物光谱特征、仪器参数和大气传输特性等的信息结构。研究了成像光谱仪辐射定标的物理过程和测量链，应用1993年国际标准化组织（ISO）颁布的《测量不确定度表示指南》，分析了辐射定标11项影响量的测量不确定度和合成标准不确定度。遥感辐射定标的绝对精度就是不确定度。辐射定标需要辐射标准、积分球光源、光谱辐射计以及遥感器上设置星上定标装置等专用设备和技术，并经过多级测量链的测试过程才能完成。光谱辐照度标准的不确定度在3％～5％，辐射定标中其它影响量的测量不确定度限制在1％～2％，成像光谱仪辐射定标的绝对精度才能达到5％～8％，这需要相当好的仪器设备和光辐射测试技术。
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关键词
光学
计量与测量
辐射定标
不确定度
精度
成像光谱仪
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职称材料
基于SABO-GRNN模型的变距离多光谱辐射测温的研究
2
作者
梁乾
刘力双
牛春晖
《激光技术》
北大核心
2025年第6期918-926,共9页
为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱...
为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱信息中提取蕴含信息量较大的主元成分以及对测温影响较大的距离因素,作为网络模型的输入变量;对样本数据充分学习,使用寻优能力强、收敛速度快的减法平均算法,改进广义回归神经网络模型,并分析其预测效果。结果表明,采用高温马弗炉作为测温目标源,在固定测温距离下,该方法的平均相对误差为0.51%,与主成分分析-极限学习机算法相比降低了33.1%;在测温距离改变的条件下,该方法的最大相对误差不超过1.74%。该研究为神经网络与最优化算法在辐射测温领域的应用提供了帮助。
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关键词
计量与测量
多光谱辐射测温算法
广义回归神经网络
减法平均算法
主元分析
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职称材料
题名
成像光谱仪辐射定标影响量的测量链与不确定度
被引量：
35
1
作者
李幼平
禹秉熙
王玉鹏
方伟
机构
北京市地理信息研究所
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期822-828,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60174032)
文摘
分析了成像光谱仪遥感观测数据中包含的地物光谱特征、仪器参数和大气传输特性等的信息结构。研究了成像光谱仪辐射定标的物理过程和测量链，应用1993年国际标准化组织（ISO）颁布的《测量不确定度表示指南》，分析了辐射定标11项影响量的测量不确定度和合成标准不确定度。遥感辐射定标的绝对精度就是不确定度。辐射定标需要辐射标准、积分球光源、光谱辐射计以及遥感器上设置星上定标装置等专用设备和技术，并经过多级测量链的测试过程才能完成。光谱辐照度标准的不确定度在3％～5％，辐射定标中其它影响量的测量不确定度限制在1％～2％，成像光谱仪辐射定标的绝对精度才能达到5％～8％，这需要相当好的仪器设备和光辐射测试技术。
关键词
光学
计量与测量
辐射定标
不确定度
精度
成像光谱仪
Keywords
optical metrology and measurement radiometric calibration uncertainty precision imaging spectrometer
分类号
TP73 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于SABO-GRNN模型的变距离多光谱辐射测温的研究
2
作者
梁乾
刘力双
牛春晖
机构
北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
出处
《激光技术》
北大核心
2025年第6期918-926,共9页
基金
北京市自然科学基金(青年项目)资助项目(4244105)。
文摘
为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱信息中提取蕴含信息量较大的主元成分以及对测温影响较大的距离因素,作为网络模型的输入变量;对样本数据充分学习,使用寻优能力强、收敛速度快的减法平均算法,改进广义回归神经网络模型,并分析其预测效果。结果表明,采用高温马弗炉作为测温目标源,在固定测温距离下,该方法的平均相对误差为0.51%,与主成分分析-极限学习机算法相比降低了33.1%;在测温距离改变的条件下,该方法的最大相对误差不超过1.74%。该研究为神经网络与最优化算法在辐射测温领域的应用提供了帮助。
关键词
计量与测量
多光谱辐射测温算法
广义回归神经网络
减法平均算法
主元分析
Keywords
metrology and measurement
multispectral radiation thermometry algorithm
generalized regression neural network
subtraction-average-based optimizer
principal component analysis
分类号
TB133 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
成像光谱仪辐射定标影响量的测量链与不确定度
李幼平
禹秉熙
王玉鹏
方伟
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
35
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SABO-GRNN模型的变距离多光谱辐射测温的研究
梁乾
刘力双
牛春晖
《激光技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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