Электронно-оптическая разведка

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Оптико-электронная разведка (ОЭР) — вид измерительно-сигнатурной разведки (англ. Measurement and Signature Intelligence, (MASINT)), осуществляет сбор разведданных с помощью средств, включающих в себя входную оптическую систему с фотоприёмником, преобразователем оптических сигналов в электрические и электронные схемы обработки электрических сигналов.[1]

Общая информация[править]

Оптико-электронная разведка имеет некоторые сходства с видовой разведкой (англ. Imagery Intelligence (IMINT)), но отдельна от неё. Основная задача видовой разведки — создание изображения, состоящего из визуальных элементов, понятных подготовленному получателю. Благодаря оптико-электронной разведке можно подтвердить правильность этого изображения, например, для того, чтобы аналитики могли выяснить, зелёное на изображении — это деревья или камуфляж. Оптико-электронная разведка предоставляет информацию о явлениях, излучающих, поглощающих или отражающих электромагнитную энергию в инфракрасном, ультрафиолетовом или видимом излучениях, где «картинка» менее важна, чем количество или тип регистрируемой энергии. Например, существует класс спутников, первоначально предназначенных для предупреждения о запуске ракет по тепловому излучению от их выхлопных газов. Эти спутники сообщают о длине и силе энергетических волн в зависимости от местоположения ракеты. В этом конкретном контексте фотография огня, вырывающегося из ракеты, не представляет никакой ценности.

Впоследствии, когда расстояние между выхлопом ракеты и датчиком позволяет чётко видеть выхлоп, видовая разведка даёт визуальное или инфракрасное изображение его формы, а оптико-электронная разведка — либо список координат с характеристиками, либо псевдо-цветное изображение, распределение температуры и спектроскопическую информацию о составе выхлопа.

Другими словами, благодаря оптико-электронной разведке можно получить предупреждение до того, как станут ясны характеристики, которые обнаруживает видовая разведка, или можно подтвердить правильность изображений, сделанных видовой разведкой, или понять их.

Не только Соединённые Штаты проводят оптико-электронную разведку, но их датчики отличаются от датчиков других стран. По утверждению Министерства обороны США, оптико-электронная разведка — это техническая разведка (за исключением видовой и радиотехнической разведок), благодаря которой в результате сбора, обработки и анализа специальными системами оптико-электронной разведки можно обнаружить, отследить, идентифицировать или описать характерные признаки неподвижных или движущихся источников цели. Оптико-электронная разведка была признана в качестве отдельного вида разведки в 1986 году.[2] Она работает по «следам» тепловой энергии, химического или радио излучения, которые объект — цель разведки оставляет после себя. Эти «следы» — характерные признаки, благодаря которым можно распознавать и охарактеризовать определённые события или выявлять скрытые цели.[3]

Как и во многих других видах оптико-электронной разведки, определённые методы могут пересекаться с шестью основными концептуальными сферами оптико-электронной разведки. Они определены Центром изучения и исследования оптико-электронной разведки (англ. Center for MASINT Studies and Research), который подразделяет оптико-электронную разведку на оптико-электронную, ядерную, геофизическую, радиолокационную, материальную и радиочастотную дисциплины.[4]

Для сбора информации используют радиолокаторы, лазеры, матрицы видеопреобразователей в инфракрасном и визуальном диапазонах для наведения датчиков на интересующую цель. В отличие от видовой разведки, электрооптические датчики оптико-электронной разведки не создают изображений. Они указывают координаты, мощность и спектральные характеристики источника света, например, ракетного двигателя или боевой части ракеты. Оптико-электронная разведка получает информацию из излучённой или отражённой энергии в диапазоне длин волн инфракрасного, видимого и ультрафиолетового излучения. Оптико-электронные методы включают в себя измерение интенсивности излучения, динамического движения и состава материалов цели, благодаря чему можно рассматривать цель в спектральном и пространственном контекстах. Датчики, используемые в оптико-электронной разведке, включают радиометры, спектрометры, оптические системы, не дающие изображений объекта, лазеры или лазерные радиолокаторы.[5]

Оптико-электронная разведка широко используется, например, при наблюдении за испытаниями иностранных ракет. С помощью электронно-оптического и радиолокационного слежения определяют траекторию, скорость и другие лётные характеристики, которые могут быть использованы для подтверждения данных радиотелеметрической разведки, полученных датчиками радиотехнической разведки. Оптико-электронные датчики, направляющие радиолокаторы, работают на самолётах, наземных станциях и кораблях.

Воздушная электронно-оптическая система слежения за ракетами[править]

Самолёты Cobra Ball на аэродроме Оффатт в Небраске.

Самолёты США COBRA BALL RC-135 оснащены датчиками оптико-электронной разведки, которые представляют собой два связанных оптико-электронных датчика — оптическую систему реального времени (англ. the Real Time Optics System (RTOS)) и систему слежения с большой апертурой (англ. the Large Aperture Tracker System (LATS)). Оптическая система реального времени состоит из множества датчиков наблюдения, которые охватывают широкую зону видимости для обнаружения цели. Система слежения с большой апертурой служит дополнительным устройством слежения. Благодаря большой апертуре, этот датчик значительно чувствительнее и обладает большей разрешающей способностью, чем оптическая система реального времени, но в остальном они аналогичны.[6]

Существует программа по стандартизации конструкции различных самолетов RC-135 для обеспечения большей схожести деталей и возможности изменения задач. Самолёт COBRA BALL сможет выполнять некоторые задачи радиоэлектронной разведки, выполняемые самолётом RIVET JOINT RC-135.

Оперативные контрартиллерийские датчики[править]

В современных контрартиллерийских системах оптико-электронные и радиолокационные датчики используются совместно с акустическими. Оптико-электронные датчики — направляемые и точные, поэтому их нужно сопровождать акустическими или другими всенаправленными датчиками. Во время Первой мировой войны в канадских датчиках использовали оптико-электронные вспышки, а также геофизические акустические датчики.

Purple Hawk[править]

В дополнение к противоминомётному радиолокатору разработан израильский электронно-оптический датчик Purple Hawk, устанавливаемый на мачте корабля. Он обнаруживает миномётные мины и обеспечивает безопасность территории. Прибор, управляемый дистанционно по волоконно-оптическому кабелю или с помощью микрорадиоволн, оснащён лазерным целеуказателем.[7]

Прибор обнаружения запуска ракет[править]

Прибор обнаружения запуска артиллерийских ракет (англ. Rocket Artillery Launch Spotter (RLS))[8] — более новая американская система, которая объединяет в себе электронно-оптическую и акустическую системы, тактическое устройство направленного противодействия инфракрасным приборам (англ. Tactical Aircraft Directed Infra-Red Countermeasures (TADIRCM)) и UTAMS. Двухцветные инфракрасные датчики изначально были разработаны для обнаружения ракет класса «земля-воздух» для TADIRCM. В приборы обнаружения запуска ракет также были встроены компьютерные процессоры, инерциально-навигационные блоки и алгоритмы для обнаружения и слежения.

Electro-optical components of Rocket Launch Spotter system

В приборе обнаружения запуска ракет используются два TADIRCM-датчика, инерциально-навигационный блок и одноцветная камера. Инерциально-навигационный блок со встроенным GPS-приёмником обеспечивает наведение электронно-оптических датчиков по азимуту и высоте на обнаруженную угрозу.

Основной режим работы системы — обнаружение ракет, так как их запуск создаёт яркую вспышку. В базовом режиме работы прибор обнаружения запуска ракет имеет электронно-оптические системы, расположенные на трёх вышках, удалённых друг от друга на 2-3 км, что обеспечивает всестороннее покрытие территории. Оборудование на вышках подключается к станциям управления с помощью беспроводной сети.

Когда датчик обнаруживает потенциальную угрозу, станция управления определяет, соотносится ли это с данными других датчиков, чтобы выявить угрозу.

When a threat is recognized, RLS triangulates the optical signal and presents the Point of Origin (POO) on a map display. The nearest tower FLIR camera then is cued to the threat signature, giving the operator real-time video within 2 seconds of detection. When not in RLS mode, the FLIR cameras are available to the operator as surveillance cameras.

UTAMS-RLS tower head

Mortar launches do not produce as strong an electro-optical signature as does a rocket, so RLS relies on acoustic signature cueing from an Unattended Transient Acoustic Measurement and Signal Intelligence System (UTAMS). There is an UTAMS array at the top of each of the three RLS towers. The tower heads can be rotated remotely.

Each array consists of four microphones and processing equipment. Analyzing the time delays between an acoustic wavefront’s interaction with each microphone in the array UTAMS provides an azimuth of origin. The azimuth from each tower is reported to the UTAMS processor at the control station, and a POO is triangulated and displayed. The UTAMS subsystem can also detect and locate the point of impact (POI), but, due to the difference between the speeds of sound and light, it may take UTAMS as long as 30 seconds to determine the POO for a rocket launch 13 km away. This means UTAMS may detect a rocket POI prior to the POO, providing very little if any warning time. but the electro-optical component of RLS will detect the rocket POO earlier.

Infrared MASINT[править]

While infrared IMINT and MASINT operate in the same wavelengths, MASINT does not «take pictures» in the conventional sense, but it can validate IMINT pictures. Where an IR IMINT sensor would take a picture that fills a frame, the IR MASINT sensor gives a list, by coordinate, of IR wavelengths and energy. A classic example of validation would be analyzing the detailed optical spectrum of a green area in a photograph: is the green from natural plant life, or is it camouflage paint?

The Army’s AN/GSQ-187 Improved Remote Battlefield Sensor System (I-REMBASS) contains a Passive Infrared Sensor, DT-565/GSQ, which "detects tracked or wheeled vehicles and personnel. It also provides information on which to base a count of objects passing through its detection zone and reports their direction of travel relative to its location. The monitor uses two different [magnetic and passive infrared] sensors and their identification codes to determine direction of travel.

Shallow-water operations[9] require generalizing IR imaging to include a non-developmental Thermal Imaging Sensor System (TISS) to surface ships with a day/night, high-resolution, infrared (IR) and visual imaging, and laser range-finder capability to augment existing optical and radar sensors, especially against small boats and floating mines. Similar systems are now available in Army helicopters and armored fighting vehicles.

Optical measurement of nuclear explosions[править]

There are several distinctive characteristics, in the range of visible light, from nuclear explosions. One of these is a characteristic «dual flash» measured by a bhangmeter. This went into routine use on the advanced Vela nuclear detection satellites, first launched in 1967. The earlier Velas only detected X-rays, gamma rays, and neutrons.

The bhangmeter technique was used earlier, in 1961, aboard a modified US KC-135B aircraft monitoring the previously announced Soviet test of Tsar Bomba, the largest nuclear explosion ever detonated.[10] The US test monitoring, which carried both broadband electromagnetic and optical sensors including a bhangmeter, was named SPEEDLIGHT.

As part of Operation BURNING LIGHT, one MASINT system photographed the nuclear clouds of French atmospheric nuclear tests to measure their density and opacity.[11][12] This operation is borderline with Nuclear MASINT.

Bhangmeters on Advanced Vela satellites detected what is variously called the Vela incident or South Atlantic Incident, on 22 September 1979. Different reports have claimed that it was, or was not, a nuclear test, and, if it was, probably involved South Africa and possibly Israel. France and Taiwan have also been suggested. Only one bhangmeter detected the characteristic double-flash, although US Navy hydrophones suggest a low-yield blast. Other sensors were negative or equivocal, and no definitive explanation has yet been made public.

Шлирен-метод[править]

Шлирен-метод могут использовать для выявления самолётов-невидимок, беспилотных летательных аппаратов и ракет даже после отключения двигателя. В основе анализа Шлирена лежит принцип, согласно которому любые колебания в окружающем воздухе могут быть выявлены (эффект Шлирена), например, тень, отбрасываемая солнцем через пар и испарение от горячего кофе, и даже эффект миража, вызванный потоком воздуха, поднимающегося от раскалённого тротуара в летний день. По сути, это противоположность адаптивной оптики: вместо того чтобы минимизировать влияние атмосферных помех, в Шлирен-методе наоборот используют этот эффект. Этот вид оптико-электронной разведки — одновременно оптический и геофизический из-за оптического обнаружения геофизического (атмосферного) эффекта. Шлирен-метод может применяться для предупреждения о непосредственной угрозе или готовящемся нападении, а при достаточном усовершенствовании — для уничтожения невидимых целей.

Laser MASINT[править]

This discipline includes both measuring the performance of lasers of interest, and using lasers as part of MASINT sensors. With respect to foreign lasers, focus of the collection is on laser detection, laser threat warning, and precise measurement of the frequencies, power levels, wave propagation, determination of power source, and other technical and operating characteristics associated with laser systems strategic and tactical weapons, range finders, and illuminators.[5]

In addition to passive measurements of other lasers, the MASINT system can use active lasers (LIDAR) for distance measurements, but also for destructive remote sensing that provides energized material for spectroscopy. Close-in lasers could do chemical (i.e. materials MASINT) analysis of samples vaporized by lasers.

Laser systems are largely at a proof of concept level.[13] One promising area is a synthetic imaging system that would be able to create images through forest canopy, but the current capability is much less than existing SAR or EO systems.

A more promising approach would image through obscurations such as dust, cloud, and haze, particularly in urban environments. The laser illuminator would send a pulse, and the receiver would capture only the first photons to return, minimizing scattering and blooming.

Use of LIDAR for precision elevation and mapping is much closer, and again chiefly in urban situations.

Spectroscopic MASINT[править]

Spectroscopy can be applied either to targets that are already excited, such as an engine exhaust, or stimulated with a laser or other energy source. It is not an imaging technique, although it can be used to extract greater information from images.

Where an IMINT sensor would take a picture that fills a frame, the Spectroscopic MASINT sensor gives a list, by coordinate, of wavelengths and energy. Multispectral IMINT is likely to discriminate more wavelengths, especially if it extends into the IR or UV, than a human being, even with an excellent color sense, could discriminate.

The results plot energy versus frequency. A spectral plot represents radiant intensity versus wavelength at an instant in time. The number of spectral bands in a sensor system determines the amount of detail that can be obtained about the source of the object being viewed. Sensor systems range from

  • multi spectral (2 to 100 bands) to
  • hyper spectral (100 to 1,000 bands) to
  • ultra spectral (1,000+ bands).

More bands provide more discrete information, or greater resolution. The characteristic emission and absorption spectra serve to fingerprint or define the makeup of the feature that was observed. A radiometric plot represents the radiant intensity versus time; there can be plots at multiple bands or wavelengths. For each point along a time-intensity radiometric plot, a spectral plot can be generated based on the number of spectral bands in the collector, such as the radiant intensity plot of a missile exhaust plume as the missile is in flight. The intensity or brightness of the object is a function of several conditions including its temperature, surface properties or material, and how fast it is moving.[5] Remember that additional, non-electro-optical sensors, such as ionizing radiation detectors, can correlate with these bands.

Advancing optical spectroscopy was identified as a high priority by a National Science Foundation workshop[14] in supporting counterterrorism and general intelligence community needs. These needs were seen as most critical in the WMD context. The highest priority was increasing the sensitivity of spectroscopic scanners, since, if an attack has not actually taken place, the threat needs to be analyzed remotely. In the real world of attempting early warning, expecting to get a signature of something, which is clearly a weapon, is unrealistic. Consider that the worst chemical poisoning in history was an industrial accident, the Bhopal disaster. The participants suggested that the «intelligence community must exploit signatures of feedstock materials, precursors, by-products of testing or production, and other inadvertent or unavoidable signatures.» False positives are inevitable, and other techniques need to screen them out.

Second to detectability, as a priority was rejecting noise and background. It is especially difficult for biowarfare agents, which are the greatest WMD challenge to detect by remote sensing rather than laboratory analysis of a sample. Methods may need to depend on signal enhancement, by clandestine dispersion of reagents in the area of interest, which variously could emit or absorb particular spectra. Fluorescent reactions are well known in the laboratory; could they be done remotely and secretly? Other approaches could pump the sample with an appropriately tuned laser, perhaps at several wavelengths. The participants stressed that the need to miniaturize sensors, which might enter the area in question using unmanned sensors, including miniaturized aerial, surface, and even subsurface vehicles.

Electro-optical spectroscopy is one means of chemical detection, especially using non-dispersive infrared radiation spectroscopy is one MASINT technology that lends itself to early warning of deliberate or actual releases. In general, however, chemical sensors tend to use a combination of gas chromatography and mass spectrometry, which are more associated with materials MASINT. See Chemical Warfare and Improvised Chemical Devices.

Laser excitation with multispectral return analysis is a promising chemical and possibly biological analysis method.[13]

Multispectral MASINT[править]

SYERS 2, on the high-altitude U-2 reconnaissance aircraft, is the only operational airborne military multi-spectral sensor, providing 7 bands of visual and infrared imagery at high resolution.[13]

Hyperspectral MASINT[править]

Hyperspectral MASINT involves the synthesis of images as seen by visible and near infrared light. US MASINT in this area is coordinated by the Hyperspectral MASINT Support to Military Operations (HYMSMO) project. This MASINT technology differs from IMINT in that it attempts to understand the physical characteristics of what is seen, not just what it looks like.[15]

Hyperspectral imaging typically needs multiple imaging modalities, such as whiskbroom scanners, pushbroom scanners, tomographic, intelligent filters, and time series.

Design issues[править]

Some of the major issues in visible and infrared hyperspectral processing include atmospheric correction, for the visible and short wave infrared.[16] (0.4-2.5 micrometer) dictate sensor radiances need to be converted to surface reflectances. This dictates a need for measuring, and correcting for:

  • atmospheric absorption and scattering
  • aerosol optical depth,
  • water vapor,
  • correction for the effect of bi-directional reflectance distribution function,
  • blurring due to the adjacency effect and retrieval of reflectance in shadows.

Hyperspectral, as opposed to multispectral, processing gives the potential of improved spectral signature measurement from airborne and spaceborne sensor platforms. Sensors on these platforms, however, must compensate for atmospheric effects. Such compensation is easiest with high contrast targets sensed through well-behaved atmosphere with even, reliable illumination, the real world will not always be so cooperative. For more complicated situations, one can not simply compensate for the atmospheric and illumination conditions by taking them out. The Invariant Algorithm for target detection was designed to find many possible combinations of these conditions for the image.[17]

Sensors[править]

Multiple organizations with several reference sensors are collecting libraries of hyperspectral signatures, starting with undisturbed areas such as deserts, forests, cities, etc.

  • AHI, the Airborne Hyperspectral Imager,[18] a hyperspectral sensor operating in the long-wave infrared spectrum for DARPA’s Hyperspectral Mine Detection (HMD) program. AHI is a helicopter-borne LWIR hyperspectral imager with real time on-board radiometric calibration and mine detection.
  • COMPASS, the Compact Airborne Spectral Sensor, a day-only sensor for 384 bands between from 400 to 2350 nm, being developed by the Army Night Vision and Electronic Sensors Directorate (NVESD).[13]
  • HyLite, Army day/night Hyperspectral Longwave Imager for the Tactical Environment.[13]
  • HYDICE, the HYperspectral Digital Imagery Collection Experiment[19] built by Hughes Danbury Optical Systems and flight tested on a Convair 580.
  • SPIRITT, the Air Force’s Spectral Infrared Remote Imaging Transition Testbed,[20] a day/night, long range reconnaissance imaging testbed composed of a hyperspectral sensor system with integrated high resolution imaging

Signature libraries[править]

Under the HYMSMO program, there have been a number of studies to build hyperspectral imaging signatures in various kinds of terrain.[21] Signatures of undisturbed forest, desert, island and urban areas are being recorded with sensors including COMPASS, HYDICE and SPIRITT. Many of these areas are also being analyzed with complementary sensors including synthetic aperture radar (SAR).

Hyperspectral Signature Library Development
Operation/environment Date Location
Desert Radiance I[22] October 1994 White Sands Missile Range, New Mexico
Desert Radiance II June 1995 Yuma Proving Grounds, Arizona
Forest Radiance I[23] (also had urban and waterfront components) August 1995 Aberdeen Proving Grounds, Maryland
Island Radiance I[24] (also had lake, ocean and shallow water components) October 1995 Lake Tahoe, California/Nevada; Kaneohe Bay, Hawaii

A representative test range, with and without buried metal, is the Steel Crater Test Area at the Yuma Proving Grounds.[25] This was developedfor radar measurements, but is comparable to other signature development areas for other sensors and may be used for hyperspectral sensing of buried objects.

Applications[править]

In applications of intelligence interest, the Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory (JHU/APL) has demonstrated that hyperspectral sensing allows discrimination of refined signatures, based on a large number of narrow frequency bands across a wide spectrum.[26] These techniques can identify include military vehicle paints, characteristic of particular countries' signatures. They can differentiate camouflage from real vegetation. By detecting disturbances in earth, they can detect a wide variety of both excavation and buried materials. Roads and surfaces that have been lightly or heavily trafficked will produce different measurements than the reference signatures.

It can detect specific types of foliage supporting drug-crop identification; disturbed soil supporting the identification of mass graves, minefields, caches, underground facilities or cut foliage; and variances in soil, foliage, and hydrologic features often supporting NBC contaminant detection. This was done previously with false-color infrared photographic film, but electronics are faster and more flexible.[15]

Minefield detection[править]

JHU/APL target-detection algorithms have been applied to the Army Wide Area Airborne Minefield Detection (WAAMD) program’s desert and forest. By using the COMPASS and AHI hyperspectral sensors, robust detection of both surface and buried minefields is achieved with very low false alarm rates.

Underground construction[править]

Hyperspectral imaging can detect disturbed earth and foliage. In concert with other methods such as coherent light change detection radar, which can precisely measure changes in the height of the ground surface. Together, these can detect underground construction.

While still at a research level, Gravitimetric MASINT can, with these other MASINT sensors, give precise location information for deeply buried command centers, WMD facilities, and other critical target. It remains a truism that once a target can be located, it can be killed. «Bunker-buster» nuclear weapons are not needed when multiple precision guided bombs can successively deepen a hole until the no-longer-protected structure is reached.

Urban spectral target detection[править]

Using data collected over US cities by the Army COMPASS and Air Force SPIRITT sensors, JHU/APL target detection algorithms are being applied to urban hyperspectral signatures. The ability to robustly detect unique spectral targets in urban areas denied for ground inspection, with limited ancillary information will assist in the development and deployment of future operational hyperspectral systems overseas.[26]

Mass graves[править]

Peace operations and war crimes investigation may require the detection of often-clandestine mass graves. Clandestinity makes it difficult to get witness testimony, or use technologies that require direct access to the suspected grave site (e.g., ground penetrating radar). Hyperspectral imaging from aircraft or satellites can provide remotely sensed reflectance spectra to help detect such graves. Imaging of an experimental mass grave and a real-world mass grave show that hyperspectral remote imaging is a powerful method for finding mass graves in real time, or, in some cases, retrospectively.[27]

Ground order-of-battle target detection[править]

JHU/APL target detection algorithms have been applied to the HYMSMO desert and forest libraries, and can reveal camouflage, concealment and deception protecting ground military equipment. Other algorithms have been demonstrated, using HYDICE data, that they can identify lines of communication based on the disturbance of roads and other ground surfaces.[26]

Biomass estimation[править]

Knowing the fractions of vegetation and soil helps to estimate the biomass. Biomass is not extremely important for military operations, but gives information for national-level economic and environmental intelligence. Detailed hyperspectral imagery such as the leaf chemical content (nitrogen, proteins, lignin and water) can be relevant to counterdrug surveillance.[28]

Инфракрасные датчики слежения космического базирования[править]

Размещение спутника DSP во время космического полёта STS-44

В 1970 году США запустили первый из серии датчиков космического базирования, обнаруживающих и локализующих инфракрасные тепловые сигналы, как правило, от ракетных двигателей, а также от других источников тепла. Такие сигналы не могут быть изображены с помощью видовой разведки. Программа называется спутниковой системой дальнего обнаружения (англ. Satellite Early Warning System (SEWS)). Она — продолжение нескольких поколений космических аппаратов, созданных по программе обеспечения ПРО (англ. Defense Support Program (DSP)).

Ссылки[править]

  1. Оптико-электронная разведка (рус). Большая российская энциклопедия (29 мая 2023 года). Проверено 13 ноября 2023 года.
  2. Interagency OPSEC Support Staff (IOSS) Operations Security Intelligence Threat Handbook: Section 2, Intelligence Collection Activities and Disciplines (May 1996). Проверено 3 октября 2007.
  3. Lum, Zachary (August 1998). «The measure of MASINT». Journal of Electronic Defense.
  4. Center for MASINT Studies and Research Center for MASINT Studies and Research. Air Force Institute of Technology. Архивировано из первоисточника 7 июля 2007. Проверено 3 октября 2007.
  5. 5,0 5,1 5,2 US Army Chapter 9: Measurement and Signals Intelligence. Field Manual 2-0, Intelligence. Department of the Army (May 2004). Проверено 3 октября 2007.
  6. Pike, John COBRA BALL.
  7. Daniel W. Caldwell Radar planning, preparation and employment of 3-tiered coverage: LCMR, Q-36 and Q-37.
  8. Mabe, R.M. Rocket Artillery Launch Spotter (RLS). Архивировано из первоисточника 13 июля 2007. Проверено 1 декабря 2007.
  9. National Academy of Sciences Commission on Geosciences, Environment and Resources Symposium on Naval Warfare and Coastal Oceanography. — ISBN 978-0-309-57879-0.
  10. Sublette, Carey Big Ivan, The Tsar Bomba ("King of Bombs"): The World's Largest Nuclear Weapon. Проверено 31 октября 2007.
  11. History Division, Strategic Air Command SAC Reconnaissance History, January 1968-June 1971.
  12. Office of the Historian, Strategic Air Command History of SAC Reconnaissance Operations, FY 1974.
  13. 13,0 13,1 13,2 13,3 13,4 Office of the Secretary of Defense Unmanned Aircraft Systems Roadmap 2005-2030. Проверено 2 декабря 2007.
  14. Approaches to Combat Terrorism (ACT): Report of a Joint Workshop Exploring the Role of the Mathematical and Physical Sciences in Support of Basic Research Needs of the U.S. Intelligence Community. National Science Foundation (August 2003). Проверено 21 октября 2007.
  15. 15,0 15,1 Gatz, Nahum (February 23, 2006). "Hyperspectral Technology Overview"., Wright-Patterson Air Force Base, Dayton, Ohio: Center for MASINT Studies and Research. Gatz 2006. 
  16. Goetz, Alexander (February 3, 2006). "Hyperspectral Remote Sensing of the Earth: Science, Sensors and Applications"., Wright-Patterson Air Force Base, Dayton, Ohio: Center for MASINT Studies and Research. 
  17. Gold, Rachel Performance Analysis of the Invariant Algorithm for Target Detection in Hyperspectral Imagery (May 2005). Архивировано из первоисточника 6 сентября 2008. Проверено 1 декабря 2007.
  18. Lucey, P.G. An Airborne Hyperspectral Imager for Hyperspectral Mine Detection. Архивировано из первоисточника 13 июля 2007. Проверено 2 декабря 2007.
  19. Nischan, Melissa (1999-07-19). «Analysis of HYDICE noise characteristics and their impact on subpixel object detection». Proceedings of Imaging Spectrometry 3753: 112–123.
  20. (2000-12-21) «Spectral Infrared Remote Imaging Transition Testbed». Commerce Business Daily.
  21. Bergman, Steven M. The Utility of Hyperspectral Data in Detecting and Discriminating Actual and Decoy Target Vehicles (PDF). US Naval Postgraduate School (December 1996). Архивировано из первоисточника 8 апреля 2013. Проверено 2 декабря 2007.
  22. Fay, Matthew E. An Analysis of Hyperspectral Data collected during Operation Desert Radiance. US Naval Postgraduate School (1997). Архивировано из первоисточника 14 февраля 2008.
  23. Olsen, R.C. Target detection in a forest environment using spectral imagery. US Naval Postgraduate School (1997). Архивировано из первоисточника 6 июня 2011. Проверено 16 декабря 2007.
  24. Stuffle, L. Douglas Bathymetry by Hyperspectral Imagery. US Naval Postgraduate School (December 1996). Архивировано из первоисточника 13 февраля 2008. Проверено 16 декабря 2007.
  25. Clyde C. DeLuca Unexploded Ordnance Detection Experiments Using Ultra-Wideband Synthetic Aperture Radar.[недоступная ссылка]
  26. 26,0 26,1 26,2 Kolodner, Marc A. (2008). «An Automated Target Detection System for Hyperspectral Imaging Sensors». Applied Optics 47 (28): F61-70. DOI:10.1364/ao.47.000f61. PMID 18830285.
  27. Kalacska, M. (March 2006). «Remote Sensing as a Tool for the Detection of Clandestine Mass Graves». Canadian Society of Forensic Science Journal 39 (1): 1–13. DOI:10.1080/00085030.2006.10757132.
  28. Borel, Christoph C. (July 17, 2007). "Challenging Image Analysis Problems in the Exploitation of Hyperspectral Remote Sensing Data for the Visible and Infrared Spectral Region"., Wright-Patterson Air Force Base, Dayton, Ohio: Center for MASINT Studies and Research. 
Рувики

Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Рувики» («ruwiki.ru») под названием «Электронно-оптическая разведка», расположенная по адресу:

Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий.

Всем участникам Рувики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?».