28、主动薄镜望远镜与被动稳定特性解析

主动薄镜望远镜与被动稳定特性解析

在望远镜的发展历程中,主动薄镜望远镜和被动稳定特性是两个重要的研究方向。它们对于提高望远镜的成像质量、减少误差源的影响起着关键作用。下面将详细介绍相关的原理、特点以及不同类型的支持系统。

1. 模式分析与波前误差展开

在望远镜的光学系统中,存在多种不同类型的模式,如弹性模式、分段对齐模式、Karhunen - Loève 模式和 Zernike 多项式。对于高阶模式,弹性模式 (e_{m,i})、分段对齐模式 (s_{m,i}) 和 Karhunen - Loève 模式 (k_{m,i}) 较为相似,但与对应的 Zernike 多项式有很大差异。具体来说,分段对齐模式 (s_{m,i}) 会快速收敛到对应的弹性模式 (e_{m,i}),这是因为通过每个边界的两个边缘传感器测量的分段高度相对位移,等同于整体镜中的局部扭转。同时,对于阶数大于 2 的情况,Karhunen - Loève 模式 (k_{m,i}) 与弹性模式 (e_{m,i}) 的均方根差始终约为 15%。

在选择用于波前误差展开的模式集时,需要考虑系统可能产生的像差类型。通常,Zernike 离焦和三阶彗差这两种低阶像差,由于失调而产生且幅度较大,一般会包含在所选模式集中。最简单的选择是仅使用 Zernike 多项式,并从其系数中重建其他函数。然而,为了获得最佳拟合或最小残差误差,所选函数应能最好地描述波前中预期的像差。由于望远镜中通常存在多种误差源,最佳拟合需要使用不同类型的函数。一般来说,这些函数可能不是正交的,不同集合中的函数甚至可能非常相似。在这种情况下,一组相似函数中应仅选择一个函数包含在拟合函数集中。如果使用的不是函数本身,而是其导数,同样的考虑也适用,这对于测量波前

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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