一、遥感卫星光电传感器参数（论文文献综述）
蔡泽宇[1]（2021）在《水稻联合收获机产量监测系统设计与试验》文中研究说明谷物联合收获机的产量监测是精准农业的重要环节,对我国建设绿色、高效和节约型的大田农业具有举足轻重的作用。产量监测技术受现有测量方法的限制,存在产量监测系统的测产平均误差无法小于2%的瓶颈,同时我国研究人员对光电式产量监测技术的研究较少,在产量监测技术的产业化发展中与国外存在着巨大差距。在此背景下提出了本课题的目标:研制出基于光电式传感器的谷物产量监测系统,系统在大田作业的产量测量的平均误差达到目前商用化测产系统的水平。论文为了实现联合收获机实际大田作业的产量监测,本论文提出了基于占空比测量的产量监测方法。基于该方法利用对射式光电传感器设计并研制了产量监测系统。在系统硬件、软件开发的基础上,利用EDEM仿真对谷物随刮板运动时的堆积形状进行分析,得到谷物堆积的理论模型。并通过理论模型推导了占空比测量值与谷物质量的正比例函数关系,最后利用台架试验的测量数据拟合得到全局模型和局部模型。在软件设计过程中,对产量图构建方法进行研究。本文在不依赖第三方API接口条件下,提出了依赖于数组的产量数据填充方法。首先将田块区域网格化,利用作业过程中GPS坐标的相对位移,生成联合收获机的轨迹图。随后在轨迹的基础上将产量数据沿着轨迹并以割幅长度在数组中填充数据,最后将网格化的数组通过连续的颜色可视化。通过第三方测产系统获得了用于产量图构建的关键数据。基于该数据集,设计了产量图构建软件。软件能够实现生成车辆的轨迹图、作业过程的水分分布图、谷物的湿产量分布图和干产量分布图的功能。最后,为了对产量监测系统的性能进行验证,分别进行了台架试验和大田试验。台架试验对建模的全局和局部模型进行了验证,结果表明,本文的产量监测系统在测量较少的谷物质量中具有较大不确定性;但在较多谷物的产量监测中,系统的多次累计误差会被平均从而获得极高的准确性。大田试验中,先对空载下的刮板信号、作业中的异常信号分别进行研究,其中本文产量监测系统中异常信号出现概率为1.12%,来源可能为粮仓中滑落的谷物、谷物中的杂质和机身的振动。通过测量数据与过磅数据拟合函数的修正后,对产量监测系统进行性能验证。结果表明,产量监测系统的测量值与实际称重最大相对误差为3.83%,平均误差为1.84%,达到国外商业化产量监测系统的水平。
刘润山[2]（2021）在《彩色夜光遥感图像光谱校正及颜色插值研究》文中进行了进一步梳理夜光遥感作为遥感领域目前主要的发展方向之一,近年来在自然科学和社会经济领域受到越来越广泛的关注,夜光遥感主要通过遥感卫星对城镇灯光、渔船灯光、火点等可见光辐射源进行捕获。夜光遥感图像相比于普通遥感卫星图像可以更直观地展现人类活动的差异,因此夜光遥感被广泛地应用于社会经济领域。为了较好地保留夜光遥感成像过程中的真实光谱辐射信息,本论文主要进行了夜光遥感卫星的带外光谱响应校正研究和颜色插值算法研究。首先,针对遥感成像过程中不同光谱通道之间的辐射混合,即带外响应,提出了一种夜光遥感卫星带外光谱响应校正的方法。根据夜光遥感相机光谱响应模型,通过分析成像过程中出现带外光谱响应的原因,建立带外响应校正模型。利用夜光遥感相机各谱段间光谱响应函数和不同光谱特性的标准光源进行计算,最终得到带外响应校正系数,并以此完成对Bayer格式图像的带外响应校正处理。其次,由于经过带外响应校正后的图像仍为单通道Bayer格式图像,因此为获取完整的彩色图像,并尽量降低插值过程对光谱辐射精度的影响,本文提出了一种改进的颜色插值算法。该算法主要分为三个步骤:采用边缘敏感插值算法对G通道进行像素初始估计值,建立G通道初始估计值与不同通道之间的色差平面,还原其它通道的像素预估值,并经过计算完成对G通道像素的更新细化;为了进一步优化G通道像素,通过扩大参考范围以及方向性的结合,重建G通道与其他通道之间的色差平面,将不同方向的权重值与色差平面结合建立新的色差关系,再与原始R、B通道相加恢复完整的G通道平面;利用导向滤波的方法对R、B通道像素进行重建。最后,本文采用遥感卫星在轨拍摄目标光源并对辐亮度信息进行反演,并与地面实测值进行对比,通过分析对比结果对所提出带外光谱响应校正方法和颜色插值算法进行实验验证。实验结果表明本文提出的带外响应校正方法与颜色插值算法能够较好的保留目标光源的光谱辐亮度信息,并以此验证了本文方法能够有效地提高彩色夜光遥感相机的辐射测量精度。
邵梦旗[3]（2021）在《空间相机光机结构集成优化设计方法研究》文中指出随着航天遥感技术的快速发展,空间相机已在国民经济的各行各业得到了广泛的应用,空间相机的系统光学性能指标也越来越高。光学机械结构作为实现相机光学系统功能的主要组件,面对外界环境的干扰和发射成本的约束需要其具有良好的性能稳定性和足够的轻量化。然而,相机光学性能的提高往往伴随着口径和焦距的增大,这对光机结构的轻量化和力学性能稳定性的设计提出了巨大挑战。因此,需要研究先进的光机结构优化设计方法,使得光机结构能够兼顾不同指标的需求。本文从相机的光学性能响应量分析方法着手,提出了相机视轴稳定性误差和波前误差的系统性能评价方法,研究了集成相机视轴稳定性误差和波前误差的光机结构构型优化技术和尺寸参数多目标优化技术。主要研究内容和成果如下:研究了基于有限元分析和线性光学模型的视轴稳定性误差和系统波前误差的光机集成分析方法。详细阐述了空间相机光学系统中反射光线和折射光线的追迹原理,推导了视轴稳定性误差和波前误差的理论表达式。基于相机的光线追迹分析模型,分析了主反射镜和次反射镜镜面刚体位移和面形误差对系统光学性能的敏感性,建立了用于连接结构分析和光学性能评价的线性光学模型。设计了相机的初始光机结构,并结合有限元分析和线性光学模型对相机在重力和温度变化载荷作用下的视轴稳定性误差和波前误差的均方根值进行了评价。依据系统光学性能关于主反射镜和次反射镜刚体位移的线性灵敏度矩阵,将系统光学性能作为性能评价方程建立在光机结构的有限元模型中。以光学性能作为性能约束,并添加可制造性约束,以结构刚度最大为目标对次镜主支撑结构和主反射镜的初始构型进行了拓扑优化;以主反射镜面形均方根值为约束,结构刚度最大为目标对主支撑背板的初始构型进行了拓扑优化。利用移动渐近法求解优化模型,直到目标函数迭代收敛。拓扑优化结果显示:在满足光学性能要求的前提下,结构轻量化率达到了44.7%。在拓扑优化结果的基础上,对次镜主支撑结构和主反射镜进行了详细的尺寸参数化。采用基于拉丁超立方抽样的试验设计法对各尺寸参数进行了敏感性分析。对比了分别以镜面刚体位移为响应量和以系统光学性能为响应量的敏感性分析结果,讨论了以系统光学性能为目标响应量的重要性,并识别出了关键的尺寸参数。以关键尺寸参数为设计变量,以质量最小以及自重载荷和温升载荷作用下的视轴稳定性误差和波前误差最小为目标,建立了多目标优化模型。利用多目标遗传算法获得了帕累托最优解集,从解集中选取出了最符合要求的最终解。最终设计结果相比传统设计结果在性能稳定性和轻量化程度上具有明显的优势。对研制出的各组部件进行了尺寸稳定性测试。对整机的力学仿真模型进行了初步的质量特性校验,然后分别进行了整机的模态分析、正弦和随机振动频率响应分析以及动力学环境模拟试验;并检测了相机翻转前后的系统波前误差变化;以考核结构在不同振动条件以及静力学载荷条件下的稳定性。结果表明光机结构具有良好的性能稳定性,也证明了优化设计的有效性;同时,仿真分析和检测试验对比结果验证了本文分析模型的准确性。最终完成了空间相机良好性能稳定性和轻量化的综合设计目标。
王涛[4]（2021）在《亚米级空间分辨率光学卫星影像大气辐射校正研究》文中指出大气分子和气溶胶粒子对太阳辐射的吸收和散射会导致可见近红外波段卫星影像变得模糊、低对比度,并且还会导致卫星影像中各像元表观反射率严重偏离其地表真实反射率。研究大气校正技术对提升遥感图像质量、准确获取地表辐射收支、生物理化参量及水循环等地球资源信息至关重要。文章针对亚米级空间分辨率光学卫星遥感图像特点,分析了大气吸收、大气程辐射、邻近效应等对其的影响,提出了自适应大气校正算法。可见近红外波段卫星影像大气校正主要包括大气吸收校正、大气程辐射校正和邻近效应校正。大气吸收校正的本质是计算太阳辐射传输路径（太阳-地球表面-星载光电传感器）上的大气粒子对太阳辐射的总吸收透过率。仿真分析结果表明,提升大气吸收校正精度的关键在于获得与卫星影像时空同步的水汽和臭氧含量。大气程辐射校正的本质是计算大气程辐射值（或大气本征反射率）。目前主要利用黑暗像元法或辐射传输方程法来获得卫星影像中各像元对应的大气程辐射值。仿真分析结果表明,提升大气程辐射校正精度的关键在于获得与卫星影像时空同步的气溶胶类型及气溶胶含量。邻近效应校正的本质是计算各目标像元对应的平均背景反射率,所以邻近效应校正的关键在于确定邻近效应水平范围以及该范围内各背景像元对平均背景反射率的贡献权重值。但是目前缺乏针对邻近效应水平范围以及该范围内各背景像元对平均背景反射率的贡献权重值的相关影响因素的系统全面地分析。因此本文通过理论分析结合仿真数据,系统性地分析了邻近效应校正的相关影响因素。分析结果表明观测波长越小、空间分辨率越高、观测天顶角越小、地球表面目标物海拔高度越高、大气分子散射层高度越低、气溶胶散射层高度越低、大气分子光学厚度越大、气溶胶光学厚度越大,有效邻近效应水平范围越小;大气分子光学厚度越大、气溶胶光学厚度越大、背景像元与目标像元空间距离越小、背景像元反射率与目标像元反射率差值越大,该背景像元对平均背景反射率的贡献权重值越大。亚米级空间分辨率光学卫星影像中相邻地物反射率差异较大是导致邻近效应严重的一个主要因素,目前常用的大气校正算法均没有考虑背景像元反射率与目标像元反射率差值对计算该背景像元对平均背景反射率的贡献权重值的影响,故传统大气校正算法无法对亚米级空间分辨率卫星影像进行有效邻近效应校正。本文首次考虑了背景像元反射率与目标像元反射率差值对邻近效应贡献权重值的影响。并根据仿真分析结果,利用卫星入瞳处背景像元辐亮度和卫星入瞳处目标像元辐亮度的比值来定量描述背景像元反射率与目标像元反射率差值对计算背景各像元对邻近效应贡献权重值的相对大小。并将该比值和6S模型中的大气校正算法（6S-AC）中的平均背景反射率表达式结合得到等效平均背景反射率表达式,然后利用等效平均背景反射率替代6S-AC中的平均背景反射率,开发了自适应大气校正算法（Adaptive-AC）以用于亚米级空间分辨率光学卫星影像的大气校正。与6S-AC中的平均背景反射率相比,本文提出的等效平均背景反射率同时考虑了背景像元反射率与目标像元反射率的差值、气溶胶光学厚度、背景像元与目标像元之间的空间距离以及大气分子光学厚度对计算各背景像元对邻近效应的贡献权重值的影响。自适应大气校正算法的自适应特点体现在它可根据大气分子光学厚度、气溶胶光学厚度、背景像元与目标像元之间的空间距离和反射率差值来调整各背景像元对邻近效应的贡献权重值。利用Adaptive-AC对WorldView-3全色波段卫星影像（空间分辨率为0.31 m）和GF-2全色波段卫星影像（空间分辨率为0.81 m）进行大气校正,并与6S-AC和MODTRAN模型中的大气校正算法（MODTRAN-AC）的大气校正结果作对比,结果表明Adaptive-AC的校正结果优于6S-AC和MODTRAN-AC的校正结果。以2020年3月20日嵩山定标场的GF2全色波段卫星影像为例,高反射率靶标区域的地面同步实测反射率值为0.4756,低反射率靶标区域的地面同步实测反射率值为0.0681。当取邻近效应范围值为1920米时,基于Adaptive-AC校正后的卫星影像（简记为“Adaptive-AC地表真实反射率图”）中各靶标区域的平均反射率非常接近地面同步实测的平均反射率。Adaptive-AC地表真实反射率图中高反射率靶标区域的平均反射率为0.4406,低反射率靶标区域的平均反射率为0.0805;基于6S-AC校正后的卫星影像（简记为“6S-AC地表真实反射率图”）中各靶标区域的平均反射率与地面同步实测的平均反射率差别较大。6S-AC地表真实反射率图中高反射率靶标区域的平均反射率为0.3913,低反射率靶标区域的平均反射率为0.1004;基于MODTRAN-AC校正后的卫星影像（简记为“MODTRAN-AC地表真实反射率图”）中各靶标区域的平均反射率均高于地面同步实测值。MODTRAN-AC地表真实反射率图中高反射率靶标区域的平均反射率为0.4880,低反射率靶标区域的平均反射率为0.1211。Adaptive-AC的校正结果与常规图像处理结果作对比,结果表明相对于常规图像处理方法在提升卫星影像质量时会带来噪声和过度增强的问题,Adaptive-AC在提升卫星图像质量时不会带来噪声和过度增强问题。以2018年4月1日北京万泉河桥附近区域的WV-3全色波段卫星影像为例,从基于Adaptive-AC校正后的卫星影像可直接目视解译出大型车辆的车顶天窗,但从常规图像处理后的卫星影像中无法目视解译出这些信息。总的来说,与6S-AC中的平均背景反射率相比,本文提出的等效平均背景反射率可以更好地描述邻近效应的基本特征。并且基于等效平均背景反射率开发的Adaptive-AC可以很好地移除亚米级空间分辨率光学卫星对地球表面目标成像过程中,大气和目标物周围自然环境对目标物成像的影响,恢复卫星成像过程的真实性,提高亚米级空间分辨率卫星影像的图像质量和定量遥感精度。相对于MODTRAN-AC和6S-AC,Adaptive-AC更适合用于亚米级空间分辨率光学卫星影像的大气校正。
兰玉彬,赵德楠,张彦斐,朱俊科[5]（2021）在《生态无人农场模式探索及发展展望》文中提出中国的农业生产建立在过量农药化肥投入的基础上,导致农田生态环境失衡,不利于农业的可持续发展,同时,农业劳动力短缺问题日益凸显,寻求一种生态化、高效化、智慧化的农业模式势在必行。基于多年的实践与探索,该文作者团队在山东淄博落地建成了中国首个生态无人农场,提出了"生态无人农场"的模式与发展理念。文章总结出农药、化肥和土壤耕作制度对农田生态系统造成的不利影响最为明显,提出通过一系列无人化作业手段与模式对农田生态系统进行生态化管理与改造,来实现农业生产的可持续发展。在此基础上,通过天空地一体化农情信息获取、地空一体化无人机群协同作业以及构建能够完全自主决策的智慧云大脑的技术集成创新模式,来实现农田信息的自动采集和处理、科学决策以及无人农机的远程控制等功能。文章对生态无人农场关键技术与模式进行了总结论述,提出了生态无人农场模式的实施内涵,以期为未来农业、智慧农业的发展以及推进农业农村现代化高质量发展提供借鉴。
乔凯,高超,高秀娟,尚卫东,赵思思,韩潇,张蕾[6]（2021）在《光学遥感卫星的激光威胁及防护体制探讨》文中指出针对光学遥感器激光防护任务需求,文章分析了激光对光学遥感卫星的光学部件、光电探测器件、电子学部组件的辐照效应,结合地基、天基激光武器对卫星的作战场景和模式,梳理了激光武器对卫星光学遥感器不同程度的打击效能及相应的阈值。文章对自适应激光限幅防护和快速响应快门防护技术、对防护的原理、关键技术进行了阐述;对应用配置和防护效能进行了分析;对激光威胁及防护的发展趋势进行总结。
王春雷,李洪文,何进,王庆杰,卢彩云,陈立平[7]（2020）在《自动导航与测控技术在保护性耕作中的应用现状和展望》文中指出实现智能化是提升保护性耕作机具作业质量和效率的重要途径,自动导航与测控技术作为智能化技术的重要组成部分,近年来在保护性耕作中的应用发展迅速。本文首先从接触式、机器视觉式和GNSS式三种免少耕播种自动导航技术入手,阐述了自动导航技术在保护性耕作中的应用现状;然后对作业参数监测技术的发展动态进行了详细介绍,包括地表秸秆覆盖率的快速检测技术、免少耕播种机播种参数监测技术及保护性耕作机具作业面积监测技术;之后阐述了保护性耕作机具作业控制技术的发展现状,主要介绍了免少耕播种机漏播补偿控制技术和作业深度控制技术。最后在总结自动导航与测控技术在保护性耕作中现有应用的基础上,展望了未来保护性耕作机具自动导航技术、作业参数监测技术和保护性耕作机具作业控制技术三者的研究方向。
王维维[8]（2020）在《大气污染天地空一体化监测技术体系建立研究》文中研究说明如今以细颗粒物和臭氧为主的大气复合污染以及区域性的环境污染是我国急需解决的环境问题,传统单一的环境监测技术已经无法满足现在环境管理的需求,本文通过集成课题提供的监测技术,建成复杂地形下的天地空一体化大气污染立体监测技术体系,形成相关的质量控制方法,发展数据融合与综合应用平台,在成渝地区开展技术应用示范,实现环境现状质量展示、污染物溯源、污染预测预警等。本文主要结论如下:1.围绕成都的传输通道,主要有向南经乐山达宜宾、泸州;向北影响绵阳、德阳。围绕重庆的传输通道,主要是沿川东褶皱带的西南-东北方向传输,南充-合川-重庆-泸州。盆地中部城市传输通道,为南充-遂宁-资阳-眉山-雅安。2.初步形成复杂地形下天地空一体化监测体系,在复杂地形条件下开展天地空一体化监测,应具备的两个尺度的监测能力,分别为:区域传输尺度和局地重点源区尺度。区域传输尺度的观测需要在现有监测站点的基础上,充分考虑区域输送特征,在关键输送通道上补充立体监测能力,体现天地空一体化在污染物立体分布监测方面的优势。对于局地重点源区,需要在更小的空间尺度和更短的时间尺度上迅速获取大气污染物的三维空间分布,应充分利用DOAS系统、车载走航系统和无人机监测系统的污染物实时追踪能力。3.利用联合观测以及应用平台得到一些初步的结论。长寿观测点的NOx日间维持较低的浓度,早间浓度升高,主要受当地交通源的影响,在夜间浓度持续升高,可能是由于局地排放的关系。在夏季日间,NO的浓度下降和NO2浓度升高,可能与日间高温有关。局地的太阳辐射日变化是臭氧浓度变化的主要原因,NO与O3反应使夜间浓度维持平稳。地面观测表面,观测点冬季的PM2.5比冬季的浓度多出一倍以上,从垂直方向上的探测可以知道近地面2.5μm以上的大粒子较多,高空2.5μm以下的小粒子为主,夜间颗粒物受局地排放影响大。4.根据分析乐山冬季的污染情况,冬季混合层高度较低,在12月的一次污染过程中,主要污染物是PM10,通过分析主要是南下的冷空气将甘肃、陕西省的沙尘传输到了乐山观测点。
尚均普[9]（2020）在《近红外土壤湿度测量系统的设计与研究》文中指出土壤湿度的检测在农业生产中有着重要的作用,及时监测土壤湿度,就能够及时分析土壤干旱状况,及时了解农作物的生长发育状况,保障农业生产。传统的近红外土壤湿度检测方案,其光源高功耗、高发热以及光源发射信号的机械调制方式,早已不能满足快速检测、实时监测的需求。因此,本文研究了一种便捷、有效的近红外土壤湿度检测系统,能够快速、准确的监测土壤湿度。本文主要研究内容如下:1、通过查阅国内外相关技术资料,分析近红外土壤湿度的测量理论基础,有红外光谱的形成、近红外光谱的吸收原理以及水分的近红外吸收光谱。通过分析传统近红外土壤湿度检测的方法,提出其中的一些不足之处,如选用光源的发射光波段范围远超测量需要,且光源功耗较大、发热较严重,检测装置体积较大等。针对这些不足之处进行改进,提出了改进后的近红外土壤湿度的检测方案,以满足检测便捷、快速准确的需求。2、根据测量需求,选用能够发出特定波长的近红外LED,省去对宽谱光源进行调制的过程,能够进一步缩小检测探头的体积。通过实验,确定光电探测器与被测土壤的高度。设计采用集成芯片,将光源控制电路、输出信号处理电路以及其他相关电路分布在同一电路板上,编写了下位机数据采集程序,并设计了数据采集软件。3、对设计完成的检测系统进行了稳定性测试,得到测量系统稳定性较好的结论。使用不同湿度的土壤样品进行检测数值模型的标定,得到的分段拟合曲线的决定系数R2分别为0.9105和0.9653。使用不同湿度的土壤样品对标定后的检测曲线进行验证,最后检测模型计算值与土壤实际含水量的相关性良好,决定系数R2为0.99,回归系数为0.99,说明检测数值模型可以用来预测土壤的含水量。最后对检测系统进行重复性测试,得到检测系统的重复性精度为0.15%,满足测量需求。
杜扬钦[10]（2020）在《基于双目视觉卫星编队的空间态势感知关键技术研究》文中研究表明空间态势感知包括对空间目标的探测、跟踪、识别,对空间事件的评估和预报等,是了解与应对空间威胁、确保空间安全的基础。天基空间态势感知系统可分为综合式单星平台与分布式多星平台,后者具备空间大范围及立体综合观测的优势,是未来的发展趋势。本文重点研究分布式编队下的非合作目标跟踪问题。研究基于双星编队系统实现对100km以内的非合作目标定位跟踪,利用在单星上安装的可见光相机对目标进行同步成像,建立目标星轨道动力学方程,以双目视觉定位获取的相对位置信息代替测角信息实现对空间非合作目标的高精度快速跟踪。论文主要研究成果如下:（1）基于成像系统约束,针对100km内非合作目标,构建了变外参双目模型误差传递算法,评估给出双目编队系统的核心指标,包括双星编队基线要求,可见光相机参数,目标质心提取精度,及姿态测量精度等,完成了系统方案的选型设计。（2）分析了定位算法对于双星编队的构型要求,包括基线最短长度、基线稳定度、基线测量精度等,研究了双星编队构型设计方法,并利用非线性优化算法提升J2摄动影响下双星编队构型的稳定性。对于设计值100m的编队基线,方法使基线漂移幅度由28.1166m优化至4.4047m。（3）提出了基于双目编队外参自标定方法的非合作目标跟踪方法,利用姿态敏感器实现了双目相机相对外参的自标定。结果表明,自标定方法修正了双目相机外参不固定所导致的定位偏差,实现了无需初轨确定的高精度快速目标跟踪。其100km内目标三轴定位误差控制在10m量级,测速误差控制在10m/s以内,收敛时间优于100s。综上所述,本文通过对双星编队非合作目标的误差建模,给出了满足要求的编队构型设计和优化方法,并解决了双目相机外参不固定所引入的定位偏差,完整的提出了基于双星编队的天基空间态势感知技术解决方案,通过仿真验证评估了方法的有效性,对后续天基分布式态势感知系统建设提供了一定的参考。
二、遥感卫星光电传感器参数（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遥感卫星光电传感器参数（论文提纲范文）
（1）水稻联合收获机产量监测系统设计与试验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外谷物产量监测技术研究现状 |
| 1.2.2 国内谷物产量监测技术研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究目标及研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 基于占空比测量的谷物产量监测系统硬件设计 |
| 2.1 基于占空比测量的谷物产量监测原理及硬件选型 |
| 2.1.1 基于占空比测量的测产工作原理 |
| 2.1.2 基于占空比测量的产量监测系统的硬件选型 |
| 2.2 对射式光电传感器的安装支架设计 |
| 2.3 产量监测系统的电路和数据采集模块设计 |
| 2.3.1 分压电路及下位机设计 |
| 2.3.2 GPS模块的数据传输协议 |
| 2.3.3 占空比数据的采集模块设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于占空比测量方法的谷物产量监测系统的软件设计 |
| 3.1 软件系统的总体功能及软件的流程设计 |
| 3.2 软件系统的校准模块、数据采集处理模块、数据记录模块设计 |
| 3.2.1 校准模块的程序设计 |
| 3.2.2 GPS信号采集模块的程序设计 |
| 3.2.3 产量信号采集与处理模块的程序设计 |
| 3.2.4 数据记录模块设计 |
| 3.3 产量监测系统的模拟信号测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 占空比测量数据与谷物质量的计量模型研究 |
| 4.1 基于EDEM仿真的刮板上谷物的堆积模型研究 |
| 4.1.1 谷物模型和升运器模型设计 |
| 4.1.2 材料属性参数设定及软件参数设置 |
| 4.1.3 谷物堆积模型的仿真结果 |
| 4.2 谷物堆积的理想模型 |
| 4.3 基于台架试验的占空比测量数据与谷物质量的计量模型建立 |
| 4.3.1 台架试验装置与准备材料 |
| 4.3.2 变频器频率设定值与升运器转速的关系 |
| 4.3.3 台架试验的滤波电路设计 |
| 4.3.4 空载下刮板占空比的校准值测量 |
| 4.4 基于台架试验的占空比测量数据与谷物质量的计量模型建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 产量图构建方法研究与软件设计 |
| 5.1 产量图构建的原理 |
| 5.2 产量图构建的数据处理与程序设计 |
| 5.2.1 GPS坐标数据的处理方法 |
| 5.2.2 产量图重绘模块的程序设计 |
| 5.3 产量数据集的获取与数据误差验证 |
| 5.3.1 产量数据集的获取 |
| 5.3.2 产量数据集的误差验证试验 |
| 5.4 产量图构建的可视化结果与国外软件生成的产量图对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 产量监测系统性能验证的台架试验与大田试验 |
| 6.1 计量模型的台架验证试验 |
| 6.1.1 谷物质量计量模型的验证试验 |
| 6.1.2 谷物质量计量模型的验证数据分析 |
| 6.2 产量监测系统的大田试验 |
| 6.2.1 空载状态下联合收获机中刮板的光电信号数据分析 |
| 6.2.2 大田试验中产量监测系统的光电信号数据中的误差来源分析 |
| 6.2.3 占空比测量值与谷物质量计量模型的校准 |
| 6.2.4 大田环境下产量监测系统的性能验证试验 |
| 6.2.5 大田试验的产量图生成结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 8.1 研究内容总结 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 第四章中软件开发的伪代码 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（2）彩色夜光遥感图像光谱校正及颜色插值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 带外响应校正研究现状 |
| 1.2.2 Bayer颜色插值研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及论文组织结构 |
| 第2章 彩色夜光遥感成像机理 |
| 2.1 遥感器的基本组成 |
| 2.2 夜光遥感成像模式 |
| 2.3 彩色滤光阵列 |
| 2.4 传感器成像原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 带外光谱响应校正 |
| 3.1 辐射源 |
| 3.1.1 自然辐射源 |
| 3.1.2 人工辐射源 |
| 3.2 带外响应校正模型 |
| 3.3 带外响应校正系数求解 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 颜色插值算法研究 |
| 4.1 彩色图像处理 |
| 4.1.1 彩色基础 |
| 4.1.2 彩色模型 |
| 4.2 图像插值算法简介 |
| 4.2.1 双线性插值 |
| 4.2.2 色比恒定插值算法 |
| 4.2.3 基于梯度的无阈值颜色插值算法 |
| 4.2.4 残差插值算法 |
| 4.2.5 自适应残差插值 |
| 4.3 改进的颜色插值算法研究 |
| 4.4 插值结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 地面及在轨验证实验 |
| 5.1 地面验证实验 |
| 5.1.1 相机标定实验 |
| 5.1.2 星点验证实验 |
| 5.2 在轨验证实验 |
| 5.2.1 地面光源标定实验 |
| 5.2.2 大气透过率测试 |
| 5.3 实验数据处理 |
| 5.4 实验数据分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）空间相机光机结构集成优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 空间相机光机结构设计与优化技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 空间相机光机结构的研究现状 |
| 1.2.2 光机结构优化技术的研究现状 |
| 1.3 集成光学性能响应量优化方法的技术难点 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 光机结构的光学性能评价方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 光学系统的光线追迹分析 |
| 2.2.1 理论基础 |
| 2.2.2 反射光线和折射光线的追迹 |
| 2.2.3 视轴稳定性误差和系统波前误差的理论分析 |
| 2.2.4 某同轴折反式空间相机光学系统光线追迹结果 |
| 2.3 线性光学模型的建立 |
| 2.3.1 光学模型线性化方法 |
| 2.3.2 某同轴折反式空间相机光学模型线性化 |
| 2.4 初始光机结构设计 |
| 2.5 初始结构的光机集成分析 |
| 2.5.1 镜面性能分析方法 |
| 2.5.2 镜面分析结果 |
| 2.5.3 光机集成分析结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 集成光学性能响应量的构型优化设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光机结构拓扑优化模型 |
| 3.2.1 材料属性插值模型 |
| 3.2.2 性能响应灵敏度分析 |
| 3.2.3 可制造性约束 |
| 3.2.4 集成视轴稳定性误差和波前误差拓扑优化模型 |
| 3.3 主反射镜构型优化 |
| 3.3.1 主反射镜性能需求 |
| 3.3.2 拓扑优化数学模型 |
| 3.3.3 拓扑优化结果 |
| 3.4 主支撑背板构型优化 |
| 3.5 次镜主支撑构型优化 |
| 3.5.1 次镜主支撑结构性能需求 |
| 3.5.2 拓扑优化数学模型 |
| 3.5.3 拓扑优化结果 |
| 3.6 设计结果性能评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 尺寸参数的光学敏感性分析与集成优化设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 参数敏感性分析方法 |
| 4.2.1 基于拉丁超立方随机抽样与回归分析的试验设计法 |
| 4.2.2 回归分析模型检验 |
| 4.3 尺寸优化模型与求解 |
| 4.3.1 集成视轴稳定性误差和波前误差尺寸优化模型 |
| 4.3.2 多目标优化问题求解方法 |
| 4.4 主反射镜和主支撑尺寸优化 |
| 4.4.1 主反射镜和主支撑的参数化 |
| 4.4.2 尺寸参数敏感性分析结果 |
| 4.4.3 尺寸参数多目标优化设计结果 |
| 4.5 主支撑背板尺寸优化 |
| 4.6 设计结果性能评估与对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 光机结构性能稳定性分析与试验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 组部件稳定性测试 |
| 5.2.1 形位误差检测 |
| 5.2.2 主镜面形检测 |
| 5.3 整机动力学性能稳定性分析与试验 |
| 5.3.1 仿真分析 |
| 5.3.2 振动环境模拟试验 |
| 5.3.3 试验结果及其与仿真分析对比 |
| 5.4 整机静力学性能稳定性试验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.1.1 论文结论 |
| 6.1.2 论文创新点 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）亚米级空间分辨率光学卫星影像大气辐射校正研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气吸收校正研究现状 |
| 1.2.2 大气程辐射校正研究现状 |
| 1.2.3 邻近效应校正研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 可见近红外波段大气辐射校正原理及影响因素分析 |
| 2.1 可见近红外波段大气辐射校正原理 |
| 2.2 大气吸收和程辐射校正影响因素分析 |
| 2.2.1 大气吸收校正影响因素分析 |
| 2.2.2 大气程辐射校正影响因素分析 |
| 2.3 邻近效应校正影响因素分析 |
| 2.3.1 观测波长对邻近效应的影响 |
| 2.3.2 空间分辨率对邻近效应的影响 |
| 2.3.3 气溶胶类型对邻近效应的影响 |
| 2.3.4 大气分子和气溶胶粒子散射相函数对邻近效应的影响 |
| 2.3.5 大气分子和气溶胶粒子光学厚度对邻近效应的影响 |
| 2.3.6 大气分子和气溶胶粒子垂直分布廓线对邻近效应的影响 |
| 2.3.7 背景像元与目标像元的空间距离对邻近效应的影响 |
| 2.3.8 背景像元与目标像元反射率差值对邻近效应的影响 |
| 2.3.9 观测几何条件对邻近效应的影响 |
| 2.3.10 海拔高度对邻近效应的影响 |
| 2.3.11 自然地物的BRDF特性对邻近效应的影响 |
| 2.3.12 其他因素对邻近效应的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 自适应大气校正算法(Adaptive-AC) |
| 3.1 Adaptive-AC原理 |
| 3.2 Adaptive-AC特点及其适用范围 |
| 3.3 Adaptive-AC优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 对比验证及大气校正结果评价 |
| 4.1 大气校正结果评价方法 |
| 4.1.1 地表反射率定量分析 |
| 4.1.2 卫星图像质量定量分析 |
| 4.2 Adaptive-AC与其他大气校正算法比较 |
| 4.2.1 Adpative-AC与6S-AC比较 |
| 4.2.1.1 6S-AC算法原理介绍 |
| 4.2.1.2 卫星数据及典型大气参数 |
| 4.2.1.3 结果与讨论 |
| 4.2.2 Adpative-AC、6S-AC、MODTRAN-AC比较 |
| 4.2.2.1 MODTRAN-AC算法原理介绍 |
| 4.2.2.2 卫星数据及典型大气参数 |
| 4.2.2.3 结果与讨论 |
| 4.3 Adpative-AC与传统图像处理算法对比 |
| 4.3.1 卫星数据及典型大气参数 |
| 4.3.2 结果与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 Adpative-AC应用示例 |
| 5.1 WV-3全色波段卫星影像 |
| 5.2 GF-2全色波段卫星影像 |
| 5.3 WV-3真彩色卫星影像 |
| 5.4 GF-1全色波段卫星影像 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 学术成果 |
| 致谢 |
（5）生态无人农场模式探索及发展展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 生态农业关键技术与模式 |
| 1.1 循环农田生态系统的构建 |
| 1.2 精准施药技术 |
| 1.3 农药替代技术 |
| 1.4 生态沃土机械化耕作模式 |
| 2 无人农场关键技术 |
| 2.1 无人农场的基本原理 |
| 2.2 无人农场的感知器官-物联网 |
| 2.3 无人农场的大脑-大数据与人工智能 |
| 2.4 无人农场的执行器官-无人驾驶农机 |
| 3 生态无人农场模式应用场景与发展展望 |
| 3.1 生态无人农场模式的应用场景 |
| 3.2 生态无人农场模式的发展展望 |
| 4 结论 |
（7）自动导航与测控技术在保护性耕作中的应用现状和展望（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 保护性耕作机具自动导航技术 |
| 2.1 接触式免少耕播种自动导航技术 |
| 2.2 机器视觉式免少耕播种自动导航技术 |
| 2.3 GNSS式免少耕播种自动导航技术 |
| 2.4 免少耕播种自动导航技术对比与总结 |
| 3 保护性耕作机具作业参数监测技术 |
| 3.1 地表秸秆覆盖率快速检测技术 |
| 3.2 免少耕播种机播种参数监测技术 |
| 3.2.1 光电式播种参数监测技术 |
| 3.2.2 压电及电容式播种参数监测技术 |
| 3.2.3 免少耕播种机播种参数监测技术对比与总结 |
| 3.3 保护性耕作机具作业面积监测技术 |
| 3.3.1 基于转速传感器的作业速度监测技术 |
| 3.3.2 基于GNSS导航的作业速度监测技术 |
| 4 保护性耕作机具作业控制技术 |
| 4.1 免少耕播种机漏播补偿控制技术 |
| 4.2 保护性耕作机具作业深度控制技术 |
| 4.2.1 免少耕播种机播种深度控制技术 |
| 4.2.2 深松及表土耕作机具耕作深度控制技术 |
| 5 结论与展望 |
（8）大气污染天地空一体化监测技术体系建立研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 监测技术手段多样化 |
| 1.2.2 国产技术和设备趋于成熟 |
| 1.2.3 光学探测技术迅速发展 |
| 1.2.4 卫星遥感观测能力不断提升 |
| 1.3 研究来源、内容、创新点 |
| 第2章 实验平台与仪器 |
| 2.1 地基平台 |
| 2.2 空基平台 |
| 2.3 天基平台 |
| 第3章 监测网络与设计 |
| 3.1 成渝地区传输通道识别 |
| 3.1.1 气象数据分析 |
| 3.1.2 空气质量数据 |
| 3.1.3 成渝地区重要城市污染物扩散模拟 |
| 3.1.4 成渝地区传输通道 |
| 3.2 监测点位选取 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 技术体系基础研究 |
| 4.1 天基观测技术开发 |
| 4.2 空基观测平台搭建和实现 |
| 4.2.1 区域大气污染无人机走航试验 |
| 4.2.2 自由对流层与边界层物质能量交换综合探测试验 |
| 4.3 地基观测设备研发 |
| 4.3.1 地基高分辨率痕量气体二维观测技术 |
| 4.3.2 边界层颗粒物、温湿廓线观测技术 |
| 4.3.3 全景扫描污染气体成像DOAS系统 |
| 4.4 区域大气污染走航车试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 观测技术体系 |
| 5.1 天基观测体系构建 |
| 5.2 空基观测体系构建 |
| 5.3 地基观测网络构建 |
| 5.4 数据应用平台建设 |
| 5.5 相关辅助设施配备 |
| 5.6 质量保证与质量控制 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 案例和环境效益分析 |
| 6.1 乐山的一次污染过程 |
| 6.1.1 地面主要污染物分布特征 |
| 6.1.2 颗粒物的垂直分布特征 |
| 6.1.3 颗粒物的来源 |
| 6.2 长寿夏季O_3污染过程分析 |
| 6.2.1 地面NO_x分布特征 |
| 6.2.2 地面O_3的分布特征 |
| 6.2.3 O_3的垂直分布特征 |
| 6.3 激光雷达立体同化典型案例分析 |
| 6.4 实施本监测体系环境效益与经济技术分析 |
| 6.4.1 环境效益 |
| 6.4.2 技术经济分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表论文及参加课题情况 |
（9）近红外土壤湿度测量系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 土壤湿度检测方法综述 |
| 1.3 近红外水分测量的研究现状和发展趋势 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 近红外水分测量的发展趋势 |
| 1.4 本文研究思路及主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 近红外土壤湿度测量理论与方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 近红外土壤湿度测量理论基础 |
| 2.3 近红外土壤湿度检测方案 |
| 2.3.1 传统近红外土壤湿度检测方案 |
| 2.3.2 改进后的近红外土壤湿度检测方案 |
| 2.3.3 改进后近红外土壤湿度检测方案特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 近红外土壤湿度测量系统的总体结构设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 土壤湿度测量系统的总体结构设计 |
| 3.2.1 近红外土壤湿度检测的结构组成 |
| 3.2.2 近红外土壤湿度检测的工作过程 |
| 3.3 光源的选择 |
| 3.4 红外探测器的分析和选择 |
| 3.4.1 红外探测器的原理简介 |
| 3.4.2 红外探测器的选择 |
| 3.4.3 红外探测器的噪声分析 |
| 3.5 检测探头的结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 近红外土壤湿度测量系统的软硬件设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 测量系统硬件模块选型及低功耗 |
| 4.3 硬件电路设计 |
| 4.3.1 电源供电电路 |
| 4.3.2 光源驱动电路 |
| 4.3.3 光电探测器的电路设计 |
| 4.3.4 其他模块电路设计 |
| 4.4 测量系统软件设计 |
| 4.4.1 下位机程序设计 |
| 4.4.2 上位机软件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 近红外土壤湿度检测实验及影响因素分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 近红外土壤湿度检测系统的稳定性测试 |
| 5.3 土壤湿度的检测曲线标定及拟合 |
| 5.3.1 土壤湿度检测的标定实验 |
| 5.3.2 实验数据的拟合方法对比 |
| 5.3.3 土壤湿度检测的重复性测试 |
| 5.4 测量误差及影响因素分析 |
| 5.4.1 检测设备的系统误差 |
| 5.4.2 实验环境的误差 |
| 5.4.3 实验标定的误差 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士研究生期间获得的科研成果 |
（10）基于双目视觉卫星编队的空间态势感知关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 论文研究的目的与意义 |
| 1.2 天基空间态势感知系统发展现状 |
| 1.2.1 美国天基空间态势感知系统 |
| 1.2.2 其他国家的发展现状 |
| 1.3 天基光学定轨技术研究进展 |
| 1.3.1 基于天基光学的初轨确定 |
| 1.3.2 基于天基光学的精密定轨 |
| 1.4 论文研究内容及安排 |
| 2 总体方案与理论基础 |
| 2.1 本文总体方案 |
| 2.2 天基测角定轨原理 |
| 2.2.1 坐标系定义及相互转换 |
| 2.2.2 考虑J2摄动的状态方程与测量方程 |
| 2.2.3 考虑J2摄动的非线性卡尔曼滤波方法 |
| 2.3 双目视觉定位原理 |
| 2.3.1 针孔相机模型 |
| 2.3.2 双目相机模型 |
| 2.3.3 相机标定 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 卫星编队构型设计与稳定性优化 |
| 3.1 卫星编队相对运动分析 |
| 3.1.1 编队卫星相对动力学方程 |
| 3.1.2 编队卫星相对运动学方程 |
| 3.1.3 常见双星编队构型 |
| 3.2 卫星编队构型优化方法 |
| 3.2.1 优化算法简介 |
| 3.2.2 仿真算例 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 双目编队测量误差分析与参数设计 |
| 4.1 天基光学系统工作模式 |
| 4.2 变外参双目模型误差传递算法 |
| 4.2.1 图像处理精度 |
| 4.2.2 姿态测量精度 |
| 4.2.3 双目系统结构参数 |
| 4.3 双目编队系统敏感器参数设计 |
| 4.3.1 输入参数及仿真流程 |
| 4.3.2 100km处定位精度结果及对比 |
| 4.3.3 质心提取精度对总误差的影响 |
| 4.3.4 姿态测量精度对总误差的影响 |
| 4.3.5 双目系统结构参数对总误差的影响 |
| 4.3.6 不同探测距离处目标定位精度对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结合双目编队与EKF的目标跟踪算法 |
| 5.1 算法流程 |
| 5.2 双目编队外参自标定方法 |
| 5.2.1 外参粗标定 |
| 5.2.2 外参精标定 |
| 5.3 结合双目定位资料的扩展卡尔曼滤波算法 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 仿真流程及参数 |
| 5.4.2 100km处目标跟踪结果分析 |
| 5.4.3 不同相对高度多目标跟踪结果分析 |
| 5.4.4 基线波动时目标跟踪结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
四、遥感卫星光电传感器参数（论文参考文献）
- [1]水稻联合收获机产量监测系统设计与试验[D]. 蔡泽宇. 中国农业科学院, 2021
- [2]彩色夜光遥感图像光谱校正及颜色插值研究[D]. 刘润山. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(08)
- [3]空间相机光机结构集成优化设计方法研究[D]. 邵梦旗. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(08)
- [4]亚米级空间分辨率光学卫星影像大气辐射校正研究[D]. 王涛. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [5]生态无人农场模式探索及发展展望[J]. 兰玉彬,赵德楠,张彦斐,朱俊科. 农业工程学报, 2021(09)
- [6]光学遥感卫星的激光威胁及防护体制探讨[J]. 乔凯,高超,高秀娟,尚卫东,赵思思,韩潇,张蕾. 航天返回与遥感, 2021(02)
- [7]自动导航与测控技术在保护性耕作中的应用现状和展望[J]. 王春雷,李洪文,何进,王庆杰,卢彩云,陈立平. 智慧农业(中英文), 2020(04)
- [8]大气污染天地空一体化监测技术体系建立研究[D]. 王维维. 重庆工商大学, 2020(12)
- [9]近红外土壤湿度测量系统的设计与研究[D]. 尚均普. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [10]基于双目视觉卫星编队的空间态势感知关键技术研究[D]. 杜扬钦. 浙江大学, 2020(02)