基于轻型平台的多模态高分辨率高光谱目标检测系统

为解决无人机高光谱成像仪体积大,探测效率低等问题,提出了一种轻小型多模态高分辨率高光谱成像仪。文中主要介绍了高光谱成像仪光学系统设计,数据采集及实时处理模块。通过切换扫描模式满足光谱特性分析,目标检测等不同领域的探测模式需求。采用低畸变、高通量、紧凑型分光光学系统设计实现无人机平台对光谱成像仪的重量要求和探测精度要求。根据设计需求实现产品的加工同时进行了性能测试,其中,MTF达到0.19,光谱分辨率3.5~5.4 nm。通过检测多种流水线中的杂质验证系统对实时目标检测的能力。实现结果表明,系统能够实现每秒2048 pixel×2048 pixel场景的高精度光谱异常目标探测,探测精度优于87%。

基于二维奇异谱特征提取的高光谱影像同质划分

高光谱影像数据具有维度高、信息冗余等特征,传统的特征提取方法通常使用了固定窗格提取高光谱影像的空间特征,忽略了地物之间的空间关系,对地物空间信息利用不充分。对此,文章提出了融合超像素算法的二维奇异谱分析方法,通过超像素划分并提取同质区域,经过二维奇异谱分析,从每个波段中提取空间结构信息,增强本类别的特征信息,同时减少类间差异性与噪声带来的影响。对所提取的空间特征,结合粒子优化算法提取高光谱影像最佳波段组合。实验结果表明,在Indian Pines与Salinas数据影像数据集中,使用同样的支持向量机分类器,文章所提出特征提取方法实现的分类精度相比于原始数据分别提升了15.99%与3.7%,相比于2DSSA提升了3.12%与0.91%。改进的奇异谱分析方法,可以充分利用同质区域的局部一致性,从而提高数据处理的性能,减少了影像中的冗余信息和噪声。

美国宇航局“Artemis”月球探测计划新进展

针对美国Artemis初期探月计划,文章介绍了卫星和载荷的相关情况,重点对LunaH-Map和Lunar IceCube进行了详细研究,给出了其科学目标任务、轨道、载荷性能等。研究表明,美国Artemis初期探测主要针对月球极地的水冰分布,描绘月球地形地貌,为后续的载人登月和建立地月空间站以及更进一步的深空探测打下基础。