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1m红外太阳塔是我国未来重点发展的地面太阳观测设备 ,本文的所有工作均围绕着与此相关的红外波段太阳观测技术方法展开。1 .针对望远镜实验平台—云台太阳光谱仪 ,建立了光谱仪分光流量模型 ,并用多种实验手段验证了其可靠性。利用该模型计算了FeⅠ 1 .56μm红外太阳光谱的分光流量 ,分析了实验观测的可行性及改进方案。2 .针对探测器实验平台—PtSi红外焦平面阵列相机 ,建立了FeⅠ 1 .56μm光谱观测信噪比模型 ,模拟了各种噪声对观测的影响。在此基础上 ,在国内首次成功进行了FeⅠ1 .56μm红外太阳光谱的面阵观测实验。3 .在红外观测实验所处的高背景低对比度条件下 ,讨论了红外太阳光谱观测的图像处理方法 ,分析了观测中出现的干涉条纹的来源及解决办法 ,初步建立起了一整套红外太阳光谱与成像的定标方法和图像处理方法。4 .首次利用PVA材料 ,设计研制了一套FeⅠ 1 .56μm近红外Stokes参量偏振仪 ,并将该偏振仪安装在美国国立天文台McMath望远镜上进行了观测实验。针对一太阳黑子 ,通过扫描进行了二维的Stokes参量观测。同时建立了一套从Stokes参量反演磁矢量场的方法 ,并将反演的结果与怀柔太阳磁场望远镜的观测结果进行了比对。5.针对 1m红外太阳塔的太阳光谱仪系统 ,给出了垂直多波段光谱仪和红外 相似文献
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隧道信息化施工岩溶裂隙水超前地质预报 总被引:7,自引:0,他引:7
隧道突水是岩溶地区隧道信息化施工过程中经常遇到的一类地质灾害,给施工安全带来了重大危害和经济损失,因此,对隧道掌子面前方的岩溶裂隙水进行准确及时的超前预报,是岩溶地区隧道动态设计与信息化施工中亟待解决的重要问题,具有重要的理论意义和重大的工程实用价值。总结了隧道信息化施工中岩溶裂隙水超前预报方法,重点介绍了在水文地质分析的基础上,综合运用TSP预报系统和红外探水法两种方法对某特长公路隧道岩溶裂隙水进行了工程实例探测,收到了良好的预报效果,对类似工程具有一定的指导意义。 相似文献
104.
寻找地震前兆是国内外地震预报的难点.在实验室开展岩石变形实验,观测相关物理量的演化特征和规律,是前兆探索中重要的基础工作.本文对压性雁列断层进行变形实验,根据应力时间曲线将具有前兆意义的变形阶段分为强偏离线性阶段、亚失稳阶段和失稳阶段,利用红外热像仪记录各个阶段的热场变化,特别是亚失稳阶段的热场表现.研究结果显示:强偏离线性阶段,岩桥区挤压升温;亚失稳阶段,断层带增温,且高温点扩展连通,断层带内侧卸载降温,断层带上的协同化增温和断层带内侧(包含岩桥区)的协同化降温是失稳前的重要信号;失稳阶段,应力释放,标本整体降温,只有断层带因摩擦升温.总之,亚失稳阶段的热场具有明显特征,利于识别出亚失稳态;不同变形阶段、不同构造部位温度变化不同,在寻找与构造活动相关的热异常时,应考虑变形所处的阶段及异常所处的构造部位. 相似文献
105.
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。 相似文献
106.
107.
近年来,我省不少测绘生产单位在技术设计时都提出电磁波测距三角高程代替四等甚至三等水准问题,有的已写入了技术设计,并谈了一些理由,主要是在生产中已使用过了,各项限差都可达到三、四等水准测量的要求,但在审批技术设计时都未同意。这是什么原因呢? 相似文献
108.
基于地磁与红外双模探测的海洋浮标预警系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种基于地磁检测与红外感应相结合、可对浮标周围异常目标进行探测和预警的控制系统。系统采用芯片级的微型磁感线圈,以及高集成度、低功耗的数据采集与总线技术,通过探测船体磁性对地磁场的扰动,监测船舶对浮标的靠近;采用芯片级的热释电红外传感器,通过探测人体红外辐射,监测浮标在正常工作期间未知人员的入侵。系统的预警采用声光报警和图像远程传输相结合的方式,现场采集的图像数据经过压缩编码后通过无线数传电台发送至远程岸基监测站,实现海洋浮标的远程预警与现场取证功能。 相似文献
109.
110.
针对尺度自适应选择分层多阈值方法,有时检测目标不完整且存在较多虚警目标等问题,提出了一种基于尺度分层多阈值和SVM分类相结合的舰船目标检测与识别方法。首先使用尺度自适应分层多阈值方法进行初检测;其次根据样本学习生成舰船目标特征及最佳分类特征组合;最后使用SVM样本学习分类实现舰船目标检测与识别。实验结果表明,该方法比单一使用样本分类法降低了虚警率,提高了检测效率,能在近岸舰船目标与背景对比度较低的情况下实现虚假目标有效剔除,且在突堤式码头停放的舰船目标识别中更有效和更稳定。 相似文献