根据现代的特点，光电吊舱朝着空间立体化，情报信息实时化，侦察手段多样化，多光谱相机，侦察与打击一体化，提高装备生存能力的方向发展。因此，要求光电吊舱装备技术先进、手段多样、空间广、时间连续以及传递信息快速。

总的发展方向

①使用新型光学和结构材料，缩小光学系统和结构框架的体积，减轻质量。

②多探测器并用。一方面要保证全天时、全天候工作；另一方面除了对目标外形和轮廓进行侦察外，同时获取目标特性，并可进行测量、定位和防伪识别等。

③全数字化方式工作，提高信息获取和处理能力。包含数字化图像采集、捕获、识别和跟踪、数字电控、数字信息传输和显示等。

④稳像技术向着更、更灵、体积小和成本低、能耗小、易于操作的方向发展。

⑤动态性能测量方法仍需进一步规范化与标准化，可靠性研究尚需加强。

什么是影像畸变：

影像畸变：是指遥感影像与其所反映的地表真实景像之间产生的光谱特性和几何特性方面的误差。即辐射误差和几何误差。前者表现为影像在灰度上的失真；后者表现为几何关系上的变形。影像畸变是检验遥感影像判读与制图性能的重要标志。不了解影像畸变性质及其程度而使用未经校正的有畸变的遥感影像，不可能获得正确的应用效果甚至适得其反。故遥感影像原始数据，通常要进行辐射校正和几何校正。

影像畸变原因分为两大类：

①系统畸变，又称内部畸变。指成像系统（包括传感器及其运载工具）内部变化所引起的畸变。

②非系统畸变，又称外部畸变。由外部环境因素变化造成的畸变。如太阳位置变化、大气对电磁波辐射的影响、地球曲率、地球自转和地形起伏等。

对于系统畸变可通过传感器系统参数或姿态参数测定来确定；大部分非系统畸变往往是随机的，下面我们针对两个方面来讲解系统畸变也就是物理畸变：

①相机检校畸变参数的获取；

②畸变影像的纠正。

在农业战略和智能农业方法的指导下，规模化农场已经开始趋向于使用多光谱相机来帮助实现率、低成本、高精度的农作物监测。多光谱图像是评估土壤的非常有效的工具，比如评估土壤生产力。

除了估算作物产量外，多光谱成像还可以帮助农民查看受损作物并对作物生长管理进行必要的介入。使用多光谱成像识别杂草、疾病和害虫正变得越来越流行，因为早期检测有助于实现良好的植物生长。多光谱成像还可以帮助计算植物和确定农场人口密度。它不仅有助于提供土壤肥力数据，而且在与作物生产相关的土地管理方面也具有巨大潜力。

除了与植物生长相关的帮助之外，多光谱成像结合深度学习和人工智能还有助于控制和测量作物灌溉效果。

对于水果和蔬菜产品的检测，多光谱成像可以提供可见光和不可见光波长的组合来测量和分析外在特征（如颜色、质地、表面损伤、形状和大小）和内在特征（如矿物质含量、成熟度、水分含量、糖和脂肪含量）。

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