卷首语

效果评估量化分析是检验干扰与伪装成效的科学标尺，从早期定性描述的“模糊与否”，到精准数据支撑的“分辨率降幅、错误率占比”，每一次指标升级都围绕“客观、可测、可比”展开。卫星图像模糊度的量化计算、关键区域分辨率的前后对比、热伪装识别错误率的统计验证，让干扰与伪装效果从“主观判断”变为“数据定论”。那些以姓氏为记的技术员，用图像分析工具、数据校准方法、误差修正模型，在像素与数值间搭建起效果评估的严谨体系，为后续干扰伪装技术的迭代提供了精准的数据依据。

1970年代初，效果评估仍以“定性描述为主”——仅通过肉眼观察卫星图像，用“模糊”“清晰”“能识别”“难识别”等主观词汇记录效果，缺乏量化指标，常出现“不同评估者判断差异大”的问题。负责图像分析的陈技术员，在整理某次干扰演练评估报告时发现：A评估者认为“核心区域图像模糊，无法识别设备”，b评估者却认为“核心区域仍能看出大致设备轮廓”；同时，报告中未记录“模糊程度如何”“分辨率下降多少”，导致无法对比不同干扰方案的效果优劣。

陈技术员与数据统计组的李工程师共同分析问题根源：一是“无统一量化指标”，未定义“模糊度”“分辨率”的测量方法，评估全凭经验；二是“缺乏对比基准”，未提前采集干扰前的卫星图像数据，无法准确计算干扰后的变化幅度；三是“热伪装评估空白”，仅关注可见光图像，未对红外图像中的热伪装目标进行识别率统计，导致热伪装效果无法衡量。

两人提出“建立基础量化指标”的初步设想：将评估分为“可见光图像评估”与“红外热图像评估”——可见光侧定义“图像模糊度”（用灰度值标准差衡量）与“目标分辨率”（能清晰识别的最小目标尺寸）；红外侧定义“热伪装识别错误率”（误将假目标判为真目标的次数占比）。为验证设想，他们选取2组干扰前后的卫星图像试点：模糊度用图像分析软件计算（灰度标准差越大，模糊度越高），分辨率通过测量可识别目标的最小边长确定。

试点结果显示，量化评估后不同评估者的判断差异率从40%降至15%，但仍存在不足：模糊度计算未排除“天气因素”（如阴天本身导致的图像模糊），分辨率测量受目标形状影响（不规则目标难以精准测量），热伪装识别错误率未明确“识别标准”（如判断为真目标的依据是温度还是形状）。

这次早期实践，让团队明确效果评估的关键在于“指标定义清晰、数据采集规范、对比基准统一”，也为后续量化体系的构建积累基础经验，尤其确认了“图像模糊度、目标分辨率、识别错误率”三大核心指标的必要性，避免了过往“主观臆断、无法对比”的弊端。

1973年，团队开始“量化指标的科学定义与测量方法研发”——针对试点中暴露的问题，李工程师牵头制定《效果评估量化指标规范》，明确每个指标的定义、计算公式与测量工具，确保评估可重复、可对比。

对于“图像模糊度”，规范定义为“卫星图像中像素灰度值的离散程度”，采用“灰度标准差”作为计算指标：标准差σ=√[Σ(xi-μ)2\/n]（xi为单个像素灰度值，μ为图像平均灰度值，n为像素总数），σ值越大，说明像素灰度差异越小，图像越模糊；测量工具选用自主研发的“图像灰度分析软件”，可自动读取图像像素数据，10秒内完成标准差计算，避免人工测量误差。

“目标分辨率”则定义为“卫星图像中能清晰识别目标轮廓的最小实际尺寸”，测量方法为：在图像中选取5个标准目标（如已知尺寸的方形设备，实际边长2米），用软件测量目标在图像中的像素边长，结合卫星成像比例尺（如1像素对应0.1米），计算实际可识别尺寸，取5次测量的平均值作为最终分辨率；规范同时明确“清晰识别”的标准——目标边缘灰度差≥30（避免将模糊边缘误判为轮廓）。

针对“热伪装识别错误率”，规范定义为“评估者在红外图像中，误将热伪装假目标判定为真实目标的次数，占总识别次数的百分比”，计算公式为：错误率=（误判次数\/总识别次数）x100%；为统一识别标准，规范列出“真实目标热特征”（如反应堆芯的温度梯度、冷却管道的连续热信号）与“假目标常见特征偏差”（如温度分布均匀、无动态波动），评估者需对照特征表判断，减少主观差异。

在一次指标验证中，团队用规范方法分析干扰前后的图像：干扰前模糊度σ=15（清晰），分辨率0.9米，热伪装识别错误率12%；干扰后σ=35（模糊），分辨率3.2米，错误率75%——数据差异显着，且不同评估者的测量结果误差≤5%，验证了指标与方法的科学性。

1974年，团队聚焦“干扰前基准数据的精准采集”——量化对比的前提是拥有可靠的“干扰前基线”，若基准数据不准确，后续干扰效果计算会出现偏差。负责基准采集的王技术员，制定《干扰前基准数据采集流程》，明确采集时间、图像要求、数据校验三大环节。

采集时间选择“卫星无干扰过顶时段”，且需与干扰过顶时间的气象条件一致（如均为晴天、相同太阳高度角），避免天气因素影响对比；例如，若计划在10月5日9:00（晴天，太阳高度角60°）进行干扰演练，基准数据则采集10月2日9:00（同气象条件）的卫星图像，确保成像环境一致。

图像要求方面，基准图像需覆盖“全目标区域”（含核设施真实区域与假目标区域），且成像质量达标（无云遮挡、无运动模糊）；王技术员团队建立“基准图像质量审核表”，从“遮挡率”（≤5%）、“模糊度”（σ≤20）、“分辨率”（≤1米）三个维度打分，满分≥80分的图像才能作为基准，否则重新采集。

数据校验环节，采用“多源比对”：将卫星图像的分辨率数据，与地面实测的目标尺寸（如用全站仪测量设备边长）对比，误差需≤10%；热伪装假目标的基准温度数据，与红外测温仪的地面实测数据对比，误差≤2c；若误差超标，需检查卫星成像参数（如焦距、轨道高度），重新计算比例尺或校正温度值。

在某次基准采集任务中，团队初采的图像因有10%云遮挡（不达标），重新等待卫星过顶采集；最终基准数据显示：关键区域分辨率0.9米，热伪装假目标的平均温度与真实目标误差1.5c，模糊度σ=14，均符合校验标准，为后续干扰效果对比奠定了精准基线。

1975年，团队组织“干扰后效果数据采集与初步分析”——按既定干扰方案（19台干扰机开机，覆盖Kh-9侦察波段）执行干扰演练后，赵技术员团队立即采集干扰后的卫星图像，按《量化指标规范》开展数据测量，与基准数据进行初步对比。

图像模糊度测量显示：干扰后关键区域的灰度标准差σ=38，较基准的σ=14显着升高，说明图像模糊度大幅提升；团队同时分析模糊度的空间分布，发现干扰机覆盖密集的核心区域（σ=42）比边缘区域（σ=32）更模糊，与干扰信号强度分布一致，验证了干扰的有效性。

目标分辨率测量中，赵技术员选取5个关键区域的标准目标（如反应堆外围设备，实际边长3米）：干扰前图像中，目标像素边长33.3像素（按0.9米分辨率，1像素=0.09米），轮廓清晰；干扰后图像中，目标像素边长10像素（按3.3米分辨率，1像素=0.33米），边缘模糊，仅能看出大致轮廓，计算得关键区域分辨率降至3.3米，满足“3米以上”的设计目标。

热伪装识别错误率测试中，组织5名评估者对照特征表，对红外图像中的20个热目标（10个真目标、10个假目标）进行识别：共产生100次识别记录，其中误将假目标判为真目标的次数76次，错误率达76%，接近“78%”的预期值；误差分析显示，2%的差异源于1个假目标的温度波动模拟不够逼真（后续已优化发生器参数）。

初步分析结果显示，干扰与热伪装效果基本达标，但存在“边缘区域分辨率下降不足”（仅降至2.8米，未达3米）的问题，为后续干扰参数优化提供了数据依据。

1976年，团队针对“数据偏差修正与精准验证”展开工作——初步分析中发现，天气、卫星轨道微小变化等因素可能导致数据偏差（如某次干扰后因轻微雾霾，模糊度测量值偏高5%），负责修正的孙技术员研发“多因素偏差修正模型”，提升评估准确性。

模型纳入三类修正因子：一是“气象修正因子”，根据干扰前后的能见度、云量数据，对模糊度进行修正（如能见度从10公里降至8公里，模糊度测量值需乘以0.92修正系数）；二是“轨道修正因子”，根据卫星轨道高度变化（如基准时轨道高度300公里，干扰时310公里），修正分辨率计算（轨道升高导致分辨率下降，需乘以1.03修正系数）；三是“设备稳定性修正因子”，根据干扰机、热信号发生器的工作状态（如1台发生器温度偏差2c），对热伪装错误率进行修正（温度偏差每1c，错误率修正±1%）。

孙技术员用修正模型重新验证1975年的干扰数据：气象修正后，模糊度σ从38修正为36（因干扰时能见度略好于基准）；轨道修正后，分辨率从3.3米修正为3.2米；设备稳定性修正后，热伪装识别错误率从76%修正为78%，完全符合预期目标，消除了外部因素导致的评估偏差。

为验证修正模型的通用性，团队在另一次干扰演练中应用：未修正前，分辨率测量值2.9米（未达3米），修正轨道与气象因素后，分辨率修正为3.1米，达标；后续通过地面实测验证，修正后的数据与实际干扰效果误差≤3%，远低于未修正时的8%，模型有效性得到确认。