大视场宽光谱推扫式光学系统研究的任务书.docx

大视场宽光谱推扫式光学系统研究的任务书
任务书
项目名称：大视场宽光谱推扫式光学系统研究
项目类型：科研项目
项目来源：国家自然科学基金
研究方向：光学系统工程、数字信号处理、计算机视觉等交叉学科领域。
项目背景：
随着社会的发展，遥感技术在资源环境监测、气象预警、军事侦察、城市规划等领域中发挥着越来越重要的作用。遥感数据的质量和精度对于环境监测、资源管理和决策方面的问题的解决具有重要意义。因此，发展一种大视场宽光谱推扫式光学系统是非常有必要的。
当前市场上已经存在着大量的遥感设备，但是他们的成像范围较小，通常在100~200km²以内，而且灵敏度和响应速度也有所限制。为此，研究和开发一种全新的大视场宽光谱推扫式光学系统，能够在更大的范围内提高成像的清晰度和质量，提高遥感数据采集的综合效率和准确度，对国内外的遥感研究和应用具有巨大的推动作用。
项目目标：
该项目旨在设计和构建一种大视场宽光谱推扫式光学系统，通过光学、算法和方法的创新，能够实现遥感成像的无缝对接、大视场全天候观测、多色光谱信息定量分析以及精度控制等功能，以满足遥感数据的精度和质量需求，为促进国家自然资源保护、环境与生态监测、资源开发利用等领域的决策和管理提供更多的可靠数据支持。
具体工作：
1、系统设计和建模
通过大视场宽光谱推扫式光学系统的结构设计和参数优化，提高遥感数据的质量和精度。采用精确测量和建模手段，对系统结构进行优化，保证系统操作的精度和稳定性，并通过计算机仿真进行模型预测和性能分析，确保系统的有效性和高效性。
2、光学元器件制作和测量
根据系统设定的光学参数，制造并优化光学元器件，如透镜、滤波器、运动控制装置等，并对其进行精密装配和校准。针对光学元件的制作和结构选择进行实验分析和测量，为系统设计和优化提供有力支持。
3、数字信号处理的策略和算法研究
针对大数据处理的问题，选择合适的算法和模型优化数据的存储、处理和传输，旨在提高处理的速度，提高处理的准确性，并满足遥感数据信息的多种分析需求。
4、计算机视觉算法和方法的研究
通过设计计算机视觉算法和方法，提高遥感数据的信息提取和识别的能力。通过研究信息提取和处理的方法，提高遥感数据在灾害和决策的处理过程中的应用价值。
后续工作：
将大视场宽光谱推扫式光学系统推向应用，进一步继续完善光学系统的计算、算法和所支持的技术，以满足不断变化和发展的应用需求，同时，开发相对应的软件应用。
项目预期成果：
1、完成大视场宽光谱推扫式光学系统的研究开发，建立和实现系统的可靠性和稳定性。
2、提高遥感数据的质量和精度，提高遥感数据的综合效率和准确度，满足遥感数据的多样性需求。
3、提出新的理论和方法为遥感技术及其领域的发展做出贡献。
4、在国内外重要学术期刊和会议上发表高水平论文6篇。
5、完成研究的封面故事一篇。
项目经费：
总经费：800万
经费安排：
设备费：200万元
材料费：200万元
人员费：300万元
差旅费：50万元
其它：50万元
指导单位：
北京大学光学工程系
时间安排：
项目周期为3年，2019年7月~2022年6月。
组织管理：
该项目由北京大学光学工程系执行，负责监督和指导研究生对项目的研究进展和成果评估的工作，以确保项目的顺利实施和目标的实现。同时，项目组应定期提交中期报告和结项报告，进行严格的审查和验收，并定期开展合作交流活动，促进相互之间的交流和共同发表有关研究成果。