“天空卫星”(SkySat)

＂天空卫星＂（SkySat）系列是美国美丽地球（Terra Bella）公司（原天空盒子成像公司,2016年3月被＂谷歌＂公司更名）发展的高频成像对地观测小卫星星座,主要用于获取时序图像,制作视频产品,并服务于高分辨率遥感大数据应用。SkySat卫星是全球首颗100kg量级亚米分辨率微卫星,首星成本仅为5千万美元。

结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪

针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题,提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法(BMoST)。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想,不依赖目标的任何先验概率,在运动平滑性约束下,利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度,并根据独立假设的贝叶斯定理,建立简化的分类器条件概率修正模型,通过该模型估计目标的后验概率,从而实现目标跟踪。同时,采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理,提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对6个点目标进行跟踪试验。结果表明,本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好,精度达到90%左右,且跟踪轨迹平滑,满足卫星视频后续高级处理和应用需要。

基于卫星视频影像的车辆提取算法评价

视频卫星是一种新型的对地观测卫星,其以视频的形式获取拥有高时间分辨率的动态信息,为运动目标的检测和分析提供数据。但卫星视频影像幅宽大,运动车辆目标在影像上非常小,颜色和纹理信息较弱,并且视频动态场景复杂,背景呈现像素级、甚至亚像素级的不均匀移动,给运动目标检测算法提出了挑战。由于具有与传统地面监控视频不同的特点,常用的动态目标检测方法在卫星视频上会表现出不同的性能。本文基于SkySat和吉林一号视频影像,对6种常用的运动目标检测算法结果的精准率、召回率和F_(1)分数进行了对比评价,分析了各算法的特点和优劣,为卫星视频影像动态目标提取算法的选择和改进提供了有益参考。

低轨视频卫星成像特性分析

视频卫星主要的特点是以"太空录像"的方式获取连续多帧序列图像,可以实现对某一特定区域的凝视成像,因此特别适用于动态变化监测与运动目标矢量指示。文章以美国"天空卫星"(SkySat)为例,分析了图像模式与视频模式下的主要技术指标,给出了低轨视频卫星光学遥感器的主要技术指标和方案设想。在90s的视频成像时间内,分析了卫星俯仰角机动、姿态稳定度及指向精度等姿态控制特性,给出了视频成像的空间分辨率变化和多帧图像构成立体像对的基高比。最后提出了须要重点解决的关键技术,如大面阵CMOS器件、姿态俯仰敏捷机动能力等。

视频卫星数据的运动车辆提取

针对新兴的视频卫星数据在道路监控中应用研究较少的问题,该文提出了一种基于特征的视频卫星数据运动车辆提取优化算法。以SkySat-1卫星获取的Las Vegas地区的视频数据为实验数据,采用传统帧差法与阈值法进行运动车辆提取,验证了该方法对视频卫星数据处理的有效性,同时在此基础上根据空间特征信息界定出道路以内的感兴趣区域,进一步根据车辆的几何特征信息对感兴趣区域的疑似车辆目标进行筛选。实验结果表明:所提算法在提取精度和完整度上明显优于基于像素的帧差法与阈值法的提取结果。