基于改进暗目标法山区HJ CCD影像气溶胶光学厚度反演

国产HJ CCD影像在环境与灾害监测预报方面具有巨大的应用潜力,但其缺少中红外波段无法直接应用传统暗目标法反演气溶胶光学厚度,尤其山区受地形影响,气溶胶时空分布变化显著,影响了HJ CCD影像的大气校正精度。基于山区森林植被分布广的特点引入红波段直方图阈值法自动提取山区浓密植被暗像元,构建红蓝波段地表反射率间的线性关系,利用6S辐射传输模型建立查找表反演暗像元的气溶胶光学厚度,并通过空间插值推演到整幅影像。HJ CCD影像反演结果与MODIS气溶胶产品的空间分布趋势一致性非常好,且前者具有更高的空间分辨率特性,更适合山区气溶胶的遥感监测。二者的散点图拟合曲线为y=0.828 6x-0.001,R2达到0.984 3,表明改进暗目标法能有效地反演山区HJ CCD影像气溶胶光学厚度。工作中对传统暗目标法的改进有效地解决了HJ CCD影像只有可见光、近红外波段,在求解辐射传输方程时信息不足的问题,同时,改进方法中充分考虑了山区复杂地形环境的影响,为山区HJ CCD影像进行逐点大气校正奠定了基础,并为其自动化处理提供了可能。分析还显示,红波段直方图阈值法提取浓密森林暗像元比NDVI阈值法具有明显的优势;查找表建立和暗像元红、蓝波段地表反射率关系都会显著的影响气溶胶光学厚度的反演精度,是进一步改善算法、提高反演精度的重要研究方向。

基于暗目标法和GF-1的农作物光合有效辐射反演

光合有效辐射是农田生产力和产量估算的依据,也是农作物参数遥感反演的主要研究内容。该文基于大气辐射传输模型,选择覆盖山东禹城市2014年4月-2014年12月共12景GF-1/WFV(wide field view)数据,结合浓密植被(暗目标)蓝光波段、红光波段之间反射率的线性关系,基于查找表(look-up table,LUT)技术反演了大气气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)等大气参数,提出了基于蓝、绿、红3个离散波段反演光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)的算法。其中,浓密植被是根据WFV/NDVI(normalized difference vegetation index)设置阈值的方式筛选的;红光波段与蓝光波段地表反射率的比例系数为1.7977,截距为0.0034,决定系数达0.9826,是根据美国地质调查局(U.S.Geological Survey,USGS)提供的典型植被波谱库数据理论计算获取;GF-1/WFV数据蓝、绿、红波段转换为400~700 nm谱段间光合有效辐射值之间的转换系数分别为0.09156、0.09951、0.1007。采用中国生态系统研究网络禹城实验站实测的PAR数据进行对比验证,光合有效辐射的总体精度达到了95.77%,误差绝对值平均为11.36 W/m^2,平均误差小于5%,表明了该方法具有较高的精度。该方法不需要额外辅助数据,产品生产过程简单,是比较理想的GF-1/WFV数据光合有效辐射业务反演备选算法。

暗目标法从风云三号数据反演陆地气溶胶

针对2013年发射升空的FY-3C星的中分辨率光谱成像仪(MERSI)应用气溶胶反演较少的不足,开展了暗目标法反演陆地气溶胶的应用研究,为研究气候变化、大气环境监测等提供数据支撑。在MODIS暗目标法基础上,针对FY-3C/MERSI数据反演陆地气溶胶,使用6SV完成辐射传输计算建立大气参数查找表,采用IDL的HDF5读写接口完成数据提取与辐射定标,利用蓝光波段(470nm)与短波红外波段(2 130nm)的线性关系分离出大气信息,插值大气参数查找表得到气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。2014年5月15日华北地区的算法应用表明,该算法能较好地监测空气污染的分布。2014年5月的MERSI数据反演结果与同期AERONET香河站的气溶胶产品比对表明,该算法与地面观测结果有着较好的一致性,相关系数优于0.8。

应用暗目标法从PARASOL标量数据反演陆地气溶胶

PARASOL传感器不仅能够进行偏振观测,而且能够获得标量观测数据。针对PARASOL的传感器特征,在地面典型地物光谱数据分析的基础上,确定了暗目标的识别方法以及地气分离方法,获得了针对PARASOL标量数据的暗目标法反演陆地气溶胶的算法。利用2006年夏季AERONET北京站的地面数据验证了本算法,结果表明,本算法获得的结果与地面观测结果有较好的相关性(R=0.86),但在气溶胶光学厚度较小时误差较大。

基于暗目标法的Landsat-8 OLI数据气溶胶光学厚度反演

准确地估算地表反射率是利用遥感数据反演气溶胶光学厚度的关键。针对暗目标法难以构建有效的地表反射率估算模型,依据中分辨率成像光谱仪气溶胶C005产品反演算法的地表反射率估算模型,通过分析地物波谱库中典型植被的波谱信息,结合遥感器的光谱响应函数和谱段设置,尝试构建陆地卫星8号陆地成像仪的地表反射率估算模型。模型验证利用阈值法确定暗目标,通过6S大气辐射传输模型构建查找表从陆地卫星8号陆地成像仪数据反演北京地区气溶胶光学厚度,将反演结果与AERONET站点观测值进行对比验证和误差分析。结果表明:使用该地表反射率估算模型得到的长时间序列反演值与AERONET站点的地面观测值一致性较好,70%左右的数据位于预期误差线内,反演结果满足精度需求。利用该地表反射率估算模型能够有效的反演出气溶胶光学厚度,促进陆地卫星8号在地表参数反演中的定量化应用。

利用暗目标法从高分一号卫星16m相机数据反演气溶胶光学厚度

针对高分一号卫星(GF-1)的16 m宽覆盖相机数据,探讨了暗目标法的应用。首先,利用地面观测的植被光谱数据,结合模拟计算,发现利用红蓝波段线性关系能更好地去除地表影响,而利用反演的气溶胶光学厚度AOD进行大气校正能很好地去除伪暗目标;然后,以天津地区和北京地区为试验区进行了反演试验。结果表明,利用本算法能较好地观测气溶胶分布,与地面观测结果均有较好的相关性(R>0.8),但反演结果整体偏高,可能是云像元的影响。误差分析表明,整景图像采用统一的观测天顶角会带来较大误差,最大误差为0.3;绝对辐射定标精度在3%以下,反演精度能控制在10%,城市型气溶胶会对反演带来较大误差。

高光谱遥感数据的改正暗目标大气校正方法研究

高光谱遥感数据常用的大气校正方法均侧重于去除水汽及其他吸收气体的影响,主要研究了从高光谱影像同时去除气溶胶与水汽影响的方法.由于高光谱遥感数据波段众多,常规暗目标方法一直难以适用于高光谱遥感数据的大气校正.通过选取小麦作为新的暗目标对象,着重讨论了使用多波段线性回归与插值的方法对常规暗目标方法进行改正使之充分利用高光谱的众多波段特性,从而把改进的暗目标方法扩展应用于高光谱遥感数据的大气校正.为了同时去除大气中水汽的影响,大气校正全过程采用了循环迭代的算法.以山东济宁地区EO-1卫星搭载的Hyperion高光谱数据为应用实例,通过使用MODTRAN建立的查找表直接从影像估算出气溶胶与水汽含量,实现了对该数据的大气校正.大气校正的结果表明,改正暗目标大气校正算法可以有效地对高光谱遥感数据进行大气校正.

暗目标法的Himawari-8静止卫星数据气溶胶反演

Himawari-8(H8)是由日本气象厅发射的新一代静止气象卫星,可实现10 min/次的高频次对地观测,搭载的AHI(Advanced Himawari Imager)传感器设置有与MODIS暗目标气溶胶反演算法所需的类似波段。本文参考暗目标算法构建了针对该卫星传感器的陆地气溶胶反演算法:首先,通过基于地基站点观测数据的精确大气校正,统计得到短波红外与可见光波段的地表反射率比值关系,将此作为先验知识用于地—气解耦时的反射率估计;然后,初步假设大陆型气溶胶类型,利用辐射传输模型建立查找表;最后,通过模拟与卫星观测的表观反射率误差最小实现气溶胶光学厚度反演解算。选取2016年5月覆盖京津冀地区的观测数据进行测试,将反演结果与对应时间的MODIS气溶胶光学厚度产品进行对比验证,空间分布趋势一致、相关性较高,相关系数R达到0.852;通过与地基观测网AERONET站点实测数据对比验证,所有站点的相关系数R^2均大于0.88,精度较高。利用反演的高时间分辨率产品,分析了京津冀地区的大气空间分布和日变化情况,结果表明:采用暗目标法对H8静止卫星陆地气溶胶光学厚度反演具有一定的潜力和可行性,能反映气溶胶的高时间变化信息,有望成为大气环境污染变化监测新的重要手段。

基于金字塔边缘增强的自矫正低光照目标检测

针对低光照图像整体亮度和对比度低,且目标边缘特征有限,导致目标检测算法识别定位精度不高的问题,提出一种低光照目标检测方法。首先,提出低光照图像增强网络,利用图像高斯金字塔、Retinex和暗通道去雾在低光照图像增强的优点,并在暗通道去雾算法中加入边缘轮廓特征,在增强整体亮度对比度的同时,突出目标的边缘特征;其次,为提高特征的提取准确性,在RTDETR的特征提取部分,设计了轻量化自矫正特征提取网络,以更小的计算量生成并矫正主干特征提取网络生成的特征图,提升目标检测精度。在ExDark数据集上的实验结果表明:较于基准RTDETR,精度提高了2.34%,召回率提升了2.09%,参数量减少了4.95 M,模型大小减少了13.31 MB,本文方法能够有效提升低光照场景下的目标检测性能。

暗弱空间目标的高精度定位

提出了一种暗弱空间目标的高精度定位方法,以进一步提高该类空间目标的定位精度。研究了星像质心计算和星图匹配以及光电望远镜静态指向修正模型和天文定位等算法。首先,深入分析了星像质心计算和三角形匹配算法。然后,采用Tycho-2星表和基本参数修正模型,修正光电望远镜系统静态指向误差。最后,针对暗弱空间目标定位精度低,对传统天文定位方法进行了改进,提出了"暗弱空间目标高精度定位方法",实现了暗弱空间目标高精度定位。实验结果表明:提出的暗弱空间目标高精度定位方法的测量精度优于4″,基本满足光电观测系统进行暗弱空间目标测量时对精度和稳定性的要求。

轻型高灵敏暗弱空间目标探测光学相机技术

天基光学相机是空间目标探测的重要手段,世界主要航天大国大力发展天基空间目标探测技术以确保空间态势感知能力。首先介绍了国外应用于微纳卫星平台的典型空间目标探测光学相机,分析了天基光学探测手段的优势。其次针对基于微纳卫星平台的空间目标探测应用需求,提出“高效率镜头结合高灵敏器件”解决方案,并对光学相机进行了性能评估与设计参数分解。最后针对应用指标要求开展了系统设计与相机研制,并通过地面试验进行了性能验证,达到了预期探测效果,实现了5 kg级光学相机优于13星等的探测能力,可广泛部署于微纳卫星平台,为我国空间碎片研究、航天器碰撞预警提供高实时性数据支撑。

基于高信背比的视频低速暗弱目标增强

为了解决图像处理领域缺少一个描述目标信号显著程度的物理量的问题,引用了光谱学中信背比的概念,类比于信噪比的计算方法,求出目标信号平均灰度值与背景平均灰度值之比,直观地表示出目标信号与背景的对比度。同时,为了解决视频中低速暗弱目标难以分辨与检测的问题,提出了一种视频低速暗弱目标增强方法,首先对视频首尾的连续多帧图像进行叠加差分运算,得到平滑的差分图像,然后进行灰度变换迭代,获得高信背比的图像。实验结果表明,信背比可以有效地描述了目标信号的显著程度,采用提出的视频低速暗弱目标增强方法后,目标信号的信噪比由1.84增加至9.18,信背比由0.33增加至19.44,提高了接近60倍,暗弱目标的显著程度大幅度提高,达到了视频低速暗弱目标增强的要求。

一种亮暗小目标自适应检测方法

在原始多级滤波检测小目标的方法基础上,改进了多级滤波器的结构,对其差分后的信号同时保留亮暗部分的信息。通过对感兴趣区域进行基于侧抑制的局对比度增强处理,有效地抑制了背景杂波,完整地增强了亮、暗目标,并且对目标边缘增强的定位准确,有利于目标特征的计算。实验结果表明,该算法能对亮、暗目标自适应检测,并且具有良好的检测性能。

基于涨落分析的暗弱运动目标关联检测

针对近地小天体监测和预警中极低信噪比运动目标难以检测的问题,提出了基于涨落分析的暗弱运动目标关联检测方法,阐述了在时间区间上基于光场涨落分析的关联特征提取方法的原理。强背景信号的涨落在时间维度上具有稳定分布和稳定变化的特点,利用由目标运动导致的瞬态涨落在时间维度上分布的异常变化反演出暗弱运动目标的存在。首先将目标检测问题建模为基于单个像元灰度时序序列的一维信号检测问题,然后在时域上划分时间窗口,采用基于涨落分析的方法来提取关联特征,最后由关联特征的变化来检测目标信号。将该关联检测方法应用到一维时序信号仿真实验、暗弱运动目标仿真实验和近地小行星检测实验中,结果表明本文所提出方法的检测率和虚警率都显著优于其它几种经典常用方法,在仿真数据和真实数据中都有很好的检测效果。

空间暗弱慢速目标的捕获跟踪控制技术研究

为了实现对空间暗弱慢速目标的自主高精度捕获跟踪,需要设计高精度、高可靠性的捕获跟踪控制算法。文章在现有星敏相机相关技术的基础上分析了捕获跟踪控制算法工作流程,将其划分成相对独立的6大功能模块,并简述了这些功能模块与现有星敏技术的继承性。文章对光学捕获跟踪系统组成进行论述,并阐述了捕获跟踪控制算法各大模块设计的实现方法及研究现状,梳理出了其中的三大关键技术:星图数据库设计、星图匹配算法和目标捕获算法。文章研究光学捕获跟踪系统中相关算法的设计和改进方法,特别是针对其中的关键技术,详细论述了国内外前沿的优化方法,对关键技术的改进方案提出了未来的工作思路。

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比(LSNR)情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。

双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法(特邀)

针对现有红外弱小目标检测方法背景抑制不充分、计算复杂度高,导致红外侦察预警系统虚警率高、响应速度慢的问题,提出一种基于双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法。首先,分析真实红外图像中目标与邻域的均值特性;然后,计算出目标区域与内外双层邻域的差异,从而提升亮、暗弱小目标的局部对比度并抑制复杂背景和噪声;最后,利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。针对信杂比增益和背景抑制因子难以客观评价红外图像序列的目标增强和背景抑制性能的问题,提出一种目标轨迹显著图评价方法,有效评价红外图像序列目标检测性能。实验结果表明:与同类检测方法相比,该方法的信杂比增益与背景抑制因子分别提高了12%与10%,运行时间约缩短了34 ms,是一种有效可行的高动态红外弱小目标检测方法。

基于梯度天空背景的非均匀性校正和点目标探测

针对黑体两点校正方法不适用于校正梯度天空背景的问题,提出一种新的基于梯度天空背景的两点校正方法。首先,采用邻域像素替代法剔除位置固定不变的盲元;然后,利用红外焦平面探测器拍得的两幅不同俯仰角度的纯净天空图像作为两个温度点,进行两点校正获得增益系数和偏置系数;最后,通过修正这两个系数剔除少量随机噪点。实验结果验证了该方法的有效性。本文在校正基础上还提出了一种小窗口双边滤波和梯度模板联合检测算法,用于探测暗弱点目标。首先采用小窗口的双边滤波去除高斯噪点,然后与梯度模板做卷积,自适应阈值分割检测出暗弱点目标。实验结果表明,提出的模板算法对复杂背景的抑制作用较强,可有效提高目标的信噪比,而且算法复杂度不高,易于实时实现。

基于梯度和各向异性扩散的红外双波段目标检测方法

首先对暗目标的梯度特性进行了分析,得出了红外目标的梯度具有各向同性的特点,可以作为目标检测算法设计的依据,同时对中长波红外图像的成像进行了分析,认为长波受到红外反射的影响较小。在此基础上,使用多方向梯度算法对金字塔分解后的图像进行初步目标检测,然后使用各向异性扩散方法进一步区分目标与背景。最后,结合双波段成像特点,对中、长波的检测结果进行融合,实现了对双波段红外暗目标的有效检测。

融合Retinex和离散小波奇异值分解的远距离目标图像清晰化

针对远距离成像系统获取的低照度降质图像增强问题,提出了一种融合Retinex和离散小波奇异值分解的图像清晰化算法。该方法首先利用自适应全尺度Retinex(adaptive full-scale retinex,AFSR)“粗”提取照度分量和反射分量,然后通过离散小波变换将所提取的图像反射分量分解为4个频率子带并估计出低频子带图像的奇异值矩阵,最后应用逆小波变换“精”重建图像。实验结果表明:所提方法处理后的低照度降质图像视觉增强效果较好,在图像对比度、信息熵、平均梯度和边缘密度等客观评价指标方面优于其他经典算法。