北京1号小卫星图像噪声评估

从理论和试验方面对图像的噪声评估方法进行了分析。结合北京1号小卫星特性,进行了该类方法应用效能的评价,讨论了分块评估噪声方法的最佳参数设置。选取满足噪声评估环境的图像,实现了综合不同地表覆盖条件的北京1号小卫星图像噪声的评估。噪声评估结果与在轨测试情况的对比表明,北京1号小卫星经过近3年的运行,仍保持了较好的性能。

基于BJ-1小卫星遥感数据的矿区土地覆盖变化检测

为了评价利用北京一号小卫星(BJ-1)遥感数据监测煤矿区土地利用/地表覆盖变化的效果,针对其数据特点,选择基于图像信息运算和图像信息变换的直接变化检测法以及分类后比较法,对徐州东矿区2007～2008年土地利用/地表覆盖变化情况进行检测,以对比、评价各种方法在土地利用/地表覆盖变化检测中的应用效果和BJ-1数据的适用性。结果显示,变化矢量分析法的检测精度最高,其后依次为图像比值法、图像差值法和多波段主成分分析法。通过变化检测,确定徐州市东矿区土地利用/地表覆盖变化较为集中的几个区域,包括东矿区北部的青山泉矿、韩桥矿、董庄矿和南部的大黄山矿等地区。

BJ-1智能小卫星多曝光量数据特征及其积雪提取方法研究

通过调控成像积分时间改变曝光量,会在改变图像DN值和图像质量的同时,给地面参数定量反演带来很大的不确定性。以环境星(HJ-1)CCD数据为参照标准,以积雪为研究对象,系统分析了北京一号小卫星(BJ-1)多曝光量数据的积雪图像质量及其光谱特征变化规律;在模拟BJ-1多曝光量数据的基础上,提出了面向多曝光量数据的积雪提取方法,并评估了不同算法的积雪面积提取精度。结果表明,BJ-1 CCD数据的积雪图像质量随曝光量增加有所改善,但过分曝光也会导致图像质量下降;阴影区积雪的光谱差特征随曝光量的增加而增强,向阳面积雪的光谱差特征因"饱和"而大大削弱。基于BJ-1模拟数据,提出了面向多时相、多曝光量数据的归一化积雪提取模型,该模型的分类成功指数(classification success index,CSI)达到89.95%,优于单一曝光量的82.25%和传统监督分类的75.95%的提取精度,为研发更具目标针对性的智能传感器和高精度地表参数遥感反演算法提供了有益的借鉴。

基于Iαβ色彩空间和Contourlet变换相结合的融合方法

针对北京1号小卫星的多光谱与全色波段的分辨率比率较大,传统的融合方法会产生边界模糊和光谱扭曲现象,提出了一种新的融合算法。首先对多光谱与全色影像分别进行Iαβ和Contourlet变换;然后在频率域中采用不同的融合策略进行处理;最后进行Contourlet和Iαβ逆变换,得到融合图像。实验表明,本方法既提高了融合图像的空间细节信息又很好地保持了图像的光谱特征,优于传统的融合方法。