1) N. Gerges、C. Petit-Etienne、M. Panabière、J. Boussey、Y. Ferrec、C. Gourgon;优化的紫外线灰度处理,用于光谱成像仪的高垂直分辨率;J. Vac. Sci. Technol. B 39 (2021);doi:10.1116/6.0001273
1。热成像[56],2。热成像相机[57],3。热摄像机[58],4。flir [59]。热成像部分开始时,一开始就提到一词是本书中使用的“热成像”一词的同义词。进一步,本节还将红外热力计(IRT)定义为一个过程,在该过程中,热摄像机通过在过程中使用从对象发出的红外辐射捕获对象的图像并创建对象的图像。此定义清楚地表明,根据它,所有红外成像系统(包括NIR摄像机或SWIR成像器)都可以视为热力计/热成像。这是没有意义的,因为NIR摄像机看不到典型目标发出的热辐射。此结论通常对SWIR成像仪有效。进一步,此定义的一些碎片仅适用于当热成像覆盖范围还需要监视/军事应用时,仅适用于工业应用中使用的热成像仪。
1)N。Gerges,C。Petit-Etienne,M。Panabière,J。Boussey,Y。Ferrec,C。Gourgon;优化的紫外线灰度工艺,用于应用于光谱成像仪的高垂直分辨率; J. Vac。SCI。 技术。 b 39(2021); doi:10.1116/6.0001273SCI。技术。b 39(2021); doi:10.1116/6.0001273
背景:红外 (IR) 成像仪在中波红外 (MWIR) (3-5 um) 和长波红外 (LWIR) (8 – 12 um) 中工作,使海军和海军陆战队能够在所有照明条件(白天和夜晚)以及具有挑战性的大气条件下看到远距离物体。通常,这些高性能成像仪的探测器必须冷却到 45 K 到 120 K 之间,具体取决于波段。这是为了使它们能够在背景受限红外光子 (BLIP) 条件下工作。近年来,半导体材料和设计方面取得了进展,以提高该工作温度。在 LWIR 波段中用于非制冷红外成像的第二类探测器是微测辐射热计。虽然这种设计确实可以在室温下运行,但它从根本上受到材料电导率和热导率特性的限制。对于非制冷微测辐射热计,它们的响应时间受到进一步限制,并且通常必须在每个成像帧上停留更长时间
rf ic Design(4):X.Aragonés。UPC+UB+UAB ASIC设计技术用于高度安全的系统(4):S.Manich。UPC+UAB高级IP核心设计(4):D。Castells。UAB+UAB的集成传感器和成像器和辐射探测器的电路(4):D。Gascón。UB+UPC+UAB混合信号IP设计(4):F。Serra。UAB+UB+UAB电源管理电路(4):P.Miribel UB+UPC
传感器设计和数据分析技术的进步使遥感系统变得实用,并可用于研究和管理沿海生态系统,如湿地、河口和珊瑚礁。多光谱和高光谱成像仪可用于绘制沿海土地覆盖图、有机/无机悬浮颗粒浓度以及沿海水域溶解物质。热红外扫描仪可以准确绘制海面温度图并绘制沿海洋流图,而微波辐射计可以测量海洋盐度、土壤湿度和其他水文参数。雷达成像仪、散射仪和高度计提供有关海浪、海风、海面高度和沿海洋流的信息,这些信息对沿海生态系统有重大影响。使用机载光探测和测距系统,即使在中等浑浊的沿海水域也可以绘制水深图。由于沿海生态系统具有很高的空间复杂性和时间变化性,因此经常必须从卫星和飞机上对其进行观察,以获得所需的空间、光谱和时间分辨率。需要使用船舶、浮标和现场仪器以及有效的采样方案来校准和验证遥感信息,从而实现可靠的现场数据收集方法。本文的目的是概述可用于沿海生态系统研究的实用遥感技术。
参考:[1] Paletta,Q.,Arbod,G.,Lasenby,J.,2021。深度学习辐照度预测模型的基准测试 - 深度分析。太阳能224,855–867。[2] Schmidt,T.,Stührenberg,J.,Schellhorn,M.,Blum,N.,Lezaca Galeano,J.,Hammer,A.,Von Bremen,L.太阳辐照基于所有天空成像仪网络的现状:可变性信息的高分辨率数据的价值。EMS年会2023,03.-08。2023年9月,Bratislava,Slowakei。
十多年来,Polaris Sensor Technologies, Inc. 一直是业界领先的偏振成像系统设计者和开发商,可在黑暗环境中提供日光细节,并在低对比度条件下提供可见性。通过利用一种称为偏振的基本光现象,Polaris 的成像系统能够揭示其他成像设备无法检测到的细节。这些系统被称为偏振增强成像仪,为我们的军事和商业客户解决了困难的检测和成像问题。我们的系统为我们的军事客户在任务关键型目标检测和监视方面提供了巨大的改进。也从偏振中受益匪浅的商业应用示例包括自动驾驶汽车导航、面部识别和水上油检测。
地面高光谱成像仪能够在观察期内测量未解析驻留空间物体 (URSO) 的光谱特征随时间的变化(或光谱时间特征)。了解特征对 URSO 属性的依赖性可用于开发用于识别物体的信息提取算法,并推断、分类、预测和诊断其状况和健康状况。鉴于 URSO 光谱时间数据的可用性有限,地面遥感观测可以通过基于物理的模拟模型和实验室数据进行补充,以支持特征利用算法的设计、开发、实施和验证。这在训练需要大量数据的机器学习模型时尤为重要。