吉林一号光谱卫星对月观测图像定位方法

明确遥感图像中像元位置是数据应用的基本前提,结合地球轨道卫星获得的高分辨率月球视图,有望通过月表特定区域的辐亮度直接标定卫星仪器。本文针对吉林一号光谱02星(JL1GP02)对月观测图像提出了一种不严格依赖仪器参数的月球图像坐标计算方法,通过观测时刻的卫星视角天平动,以及月球和仪器扫描的方位关系,计算了二维图像像元的月面坐标,并通过创建模拟图像评估了几何定位质量。结果表明,不同分辨率月球观测图像的几何偏差通常在1.3个像元之内,约两年的时序结果非常一致且总体服从正态分布也表明定位结果的可靠性。本文方法可以避免复杂的坐标转换,并可在仪器内方位参数未知的情况下实现月球图像像元级几何定位。

基于月球的吉林一号卫星在轨辐射定标研究

为了使吉林一号卫星遥感数据得到更好的应用,利用月球为辐射源对吉林一号光谱卫星进行了在轨绝对辐射定标研究,以对实验室定标系数进行改进。考虑到定标系数具有时效性,将观测数据按时间分组后定标,利用ROLO模型计算卫星观测时刻月球辐照度,构建ROLO模型值与卫星观测值之间的关系并进行最小二乘拟合,从而获得19个谱段的两组定标系数。最后,将定标结果与吉林一号场地定标、高分四号卫星和SeaWiFS月球观测数据进行对比验证。结果表明:对月定标结果稳定,两组定标系数线性拟合的不确定度分别为1.72%和1.24%;在光谱形状上,利用月球定标后月球光谱曲线平滑,光谱形状与月球辐射特性一致,与场地定标相比,各波段相对大小在定性上得到极大改善;在绝对辐射值上,定标结果与高分四号卫星月球辐照度平均相对误差为8.1%,与SeaWiFS两个波段的平均误差为0.90%和7.42%。本研究说明月球定标是卫星在轨辐射定标及真实性检验的有效途径。

基于吉林一号卫星数据的荒漠草原植被覆盖度遥感反演研究

本文基于吉林一号遥感卫星高空间分辨率数据,选择适用于荒漠草原的NDVI、MSAVI、RVI和PVI四种植被指数,结合地面调查数据,对牧户尺度植被覆盖度进行反演模型的构建和验证。通过对比分析得出,基于MSAVI反演模型优于NDVI、RVI和PVI;其中,4 × 4 m样方拟合精度最高,EA为48.49%,优于1 × 1 m和2 × 2 m样方。

基于吉林一号遥感图像的星载目标快速识别系统

针对传统遥感图像地面目标识别系统图像获取周期长,信息实时性差等问题,设计星载目标快速识别系统,用于卫星在轨快速识别,提出改进的基于快速视网膜关键点(FREAK)的特征匹配识别算法,解决遥感图像数据量大、背景复杂的问题。介绍了星载目标快速识别系统的工作原理,提出简化的FREAK特征提取模型,将原有算法的七层模型减少为四层,用于快速提取出遥感图像中目标特征;利用二进制量化空间将高维特征数据量化为二维数据,提高算法的准确度;最后通过匹配,快速识别出遥感目标。实验结果表明,识别算法的准确度平均提高2.3%,识别用时缩短约27.8%,满足遥感卫星在轨目标快速识别的要求。

吉林一号轻型高分辨率遥感卫星光学成像技术

为了实现吉林一号光学遥感卫星轻量化设计与高分辨率多光谱多模式成像,采用星载一体化设计理念及敏捷多模式成像策略,完成了吉林一号卫星的指标、方案及关键技术的设计与在轨多模式光学成像。吉林一号整星的质量为450kg,有效载荷比高达40%,机动能力达2.1(°)/s,可实现大侧摆、同轨立体与条带拼接等多模式成像,结合星上800GB的FLASH存储能力和X波段双通道600 Mbps的数据传输能力,卫星每天可获取近150 000km^2的图像数据。吉林一号轻型高分辨率光学卫星于2015年发射入轨,运行在656km太阳同步轨道,地面全色和多光谱分辨率分别优于0.72m和2.88m,满足多行业应用及商业化运营的需求。

吉林一号视频星数据在车辆检测中的可行性

针对新型高分辨率视频卫星数据应用于车辆检测问题,提出了一种包括车辆检测、交通密度计算、车速估算3个主要功能的车辆自动检测的算法。首先,基于自适应背景估计算法,利用背景差分法对每帧图像进行处理,得到静态背景图,再通过帧间差分法提取车辆得到车辆检测结果;其次,对车辆做缓冲分析得到每个缓冲区的车辆数量,利用交通密度公式估计出每帧图像中的车辆在整个道路网中的交通密度值;然后,利用车速估计公式估计出车辆的速度;最后,按上述方法得到整个视频的车辆自动检测分析结果。以"吉林一号"视频星数据为例进行了实验验证,经与其他方法比较证明该算法具有很好的可行性以及适用性。

吉林33号大豆新品种选育报告

吉林３３号大豆新品种是吉林省农科院大豆研究所于１９８３年通过品种间有性杂交，以所内选育为主，结合南育，经多年选育而成。原品系代号公交８４２４—３１。其特点中早熟、高产、优质、抗病、抗倒、抗旱。１９９５年３月通过吉林省农作物品种审定委员会审定，准予推广。

出口专用大豆新品种吉林小粒7号选育报告

吉林小粒7号是由吉林省农业科学院大豆研究中心育成,品系编号为公野5056。突出特点是:蛋白质含量高(44.35%)、异黄酮含量高(602.5mg/100g)、碳水化合物含量高(39.74%),抗大豆花叶病、大豆灰斑病、大豆霜霉病、细菌性斑点病和大豆食心虫,生育期115d,子粒小(百粒重8.5g),耐瘠薄,无硬石粒,丰产性及稳产性好,是制作纳豆和芽豆的理想原料。

小粒黄豆新品种吉林小粒4号的选育报告

吉林小粒 4号是由吉林省农科院大豆研究所于 1991年利用栽培大豆与野生大豆进行有性杂交 ,然后进行广义回交选育出的小粒黄豆出口专用新品种。该品种的突出特点是高蛋白( 4 5 19% )、低脂肪 ( 16 75% )、抗大豆食心虫、熟期早、子粒小 (百粒重 8 2g)、耐瘠薄和无硬石粒 ,平均产量 2 0 0 0kg/h

基于吉林一号夜光影像的高精度住房空置率测度与影响因子研究

住房空置率是衡量城市兴衰与住房市场健康的重要指标,其影响着居民的生活水平和生活质量。现有研究多利用夜光数据或政府统计数据等进行测度,存在尺度较大、精度较低等问题,居住小区尺度的住房空置测度研究较为缺乏。基于此,采用分辨率为0.92—1.10 m的吉林一号高分夜光数据、居住小区矢量边界等多源数据,从居住小区尺度对住房空置率进行高精度估算,并采用市场新房、二手房待售待租数据和高精度人口数据进行二次精度检验。采用空间自相关等方法进一步分析住房空置率的分布差异和空间聚类,通过顾及样本自相关特征的随机森林模型深入解析住房空置率的潜在空间影响因子,并以长春市主城区1869个住宅小区为样本进行研究,研究表明:长春市主城区高空置率居住小区的空间聚集性显著,中心城区西部及东北部为热点区域;长春市主城区高空置率居住小区主要为铁路旁住区、老旧住区、新建楼盘3大类型;影响长春市住房空置率前三的因子分别是房价、公共空间类设施密度、商业服务类设施密度。以期为空置住房的规划应对与精细化治理提供决策依据。

早熟、高蛋白大豆新品种—吉林40号

吉林４０号大豆新品种以公交８３１４－１－２为母本，高抗吉林省大豆花叶病毒流行株系辽８１－５０１７为父本，于１９８８年进行有性杂交。１９８９年又以该杂交种（Ｆ１）为母本，公交８７－Ｄ２４为父本进行改良性回交，经系谱法选育而成。血缘组成为（公交８３１４－...

早熟杂交薄皮甜瓜新品种吉林农大二号

吉林农大二号是吉林农业大学最新选育的早熟杂交薄皮甜瓜品种。全生育期65天。果实长圆形,果皮黄白色,可溶性固形物含量15.6％。平均单瓜重650g,单产3500kg/667m2。

基于吉林一号视频卫星影像的实时车辆跟踪方法研究

针对对比度低、目标特征信息缺乏的卫星视频车辆检测和跟踪难点,提出了基于视觉背景提取算法(ViBe)的视频卫星车辆检测与跟踪方法.利用改进的ViBe算法进行运动车辆检测,初步获取车辆位置和形状信息;利用车辆形状、运动特征进行车辆跟踪,得到每一车辆的运动轨迹,最后根据车辆运动轨迹结合视频参数估算运动车辆速度等交通参数.以“吉林一号”视频卫星数据为例,采用文中方法进行车辆跟踪,正确率达到90%以上,可用于车辆检测、跟踪和车辆速度估计.

吉林一号卫星影像几何校正方法试验

针对吉林一号01A星卫星影像数据的几何校正方法从模型选择、重采样方法、不同分辨率DEM数据的影响3个方面进行研究讨论。在校正模型方面,使用多项式模型、RST仿射变换模型以及RPC有理函数模型3种模型;在重采样方法上,选择了双线性内插法、最邻近像元重采样法以及双三次卷积重采样法;最后使用两种不同的DEM数据对遥感影像进行几何校正。针对这3个方面分别进行精度评定,表明RPC有理函数模型、最邻近像元重采样法、ASTER GDEM的组合是一个较好的选择。

基于三维卷积神经网络模型的吉林一号光谱星影像森林类型分类

为探究基于三维卷积神经网络模型应用吉林一号光谱卫星数据的森林类型分类效果,以安图县与敦化市交界地带为研究区,采用吉林一号光谱卫星影像为主要数据源,基于三维卷积神经网络深度学习模型对研究区森林类型进行分类,并与传统的随机森林分类方法进行对比分析。结果表明:当三维卷积神经网络的训练样本数量为2400,训练次数为70000时,分类效果最佳。基于三维卷积神经网络方法的总体分类精度为92.9%,Kappa系数为0.92;与随机森林方法分类结果对比,总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.8百分点和0.03;三维卷积神经网络能够更加充分地利用遥感影像丰富的光谱信息和空间信息,提高森林类型的分类精度,在斑块构成和景观破碎度方面均得到较大提升,内部完整度较高,破碎化程度较轻微,更贴合实际工作需要。说明国产吉林一号光谱卫星遥感数据可以有效地对森林类型进行识别,在林业的生产经营上具有极大的应用潜力。

吉林35号大豆新品种选育报告

本文介绍了大豆新品种“吉林３５号”的选育经过、产量表现及其特征特性，并对其栽培技术和适应区域进行了阐述。

吉林一号宽幅01星宽幅相机在轨几何定标及精度验证

为了实现吉林一号宽幅01星亚米级宽幅相机影像的高精度几何定位,建立了超多片TDI CCD机械式交错拼接推扫成像系统的严密几何模型,对严密几何模型进行了基于探元指向角模型附带片间几何定位一致性约束的在轨几何定标方法研究及验证。在推扫式光学遥感卫星成像原理基础上建立严密成像几何模型,通过将定标系数分解为内方位元素定标参数与外方位定标参数,并结合大幅宽超多片探测器机械交错拼接相机的成像特点采用附带片间几何定位一致性约束的分步迭代法求解定标系数。最后,利用参考数据进行了在轨几何定标,获得内外定标系数。结果表明:本文的定标方法及定标模型合理有效,能显著提升吉林一号宽幅01星亚米级宽幅相机影像的无控定位精度,内定标精度优于0.3 pixel,实现了超多片TDI CCD机械式拼接无缝拼接影像的生成,多光谱谱段间配准精度优于0.3 pixel,全色影像与多光谱影像具有一致的几何定位精度,无控定位精度优于20 m(CE90),带控定位精度优于2 m,满足1∶10 000的制图需求。

哨兵一号协同吉林一号影像的树种识别研究

针对C波段合成孔径雷达影像协同光学影像进行森林分类时失相干现象较为严重的问题,提出将冬季相近时相合成孔径雷达的相干系数影像进行均值处理的方法,有效抑制了失相干现象,得到与森林树种相关的相干系数影像。本文分别利用Sentinel-1后向散射强度、相干系数和吉林一号光学A星影像,对长春市净月潭森林公园的树种进行分类研究。结果显示:在仅用吉林一号光学A星数据进行分类时,总体分类精度为82.3%,Kappa系数为0.79;在使用吉林一号数据和哨兵一号强度数据进行分类时,总体分类精度为85.2%,Kappa系数为0.825;在使用吉林一号数据、哨兵一号强度数据和相干性数据进行分类时,总体分类精度为87.8%,Kappa系数为0.855;在使用吉林一号数据、哨兵一号强度数据和相干性数据进行分类以后,相较于仅使用吉林一号数据,落叶松用户精度由原来的59%提升到了72%,表明光学影像结合C波段合成孔径雷达影像可提高森林树种分类精度。