低成本小型化遥感光学系统设计

随着航空航天成像技术的发展,遥感成像观测系统需求不断增加,为了简化光学系统的加工装配复杂度,缩小光学系统体积,该文提出了一种低成本、小型化遥感成像光学系统设计方法。在全球面镜的基础上,配合氟化钙等低色散材料,设计了一种焦距2000 mm,适用于5.08 cm(2 inch)探测器的光学成像系统,该系统在50 lp/mm处MTF(调制传递函数)优于0.41,体积与R-C系统接近,系统的球面主、次镜避免了在加工装调时使用非球面补偿器,降低了加工装调成本。同时设计了新型百叶窗遮光罩结构,有效避免了传统外遮光罩结构形式体积过大的问题,规避角大于12°后PST(点源透射比)值均小于10^(-6),且光学体积仅为ф227×421 mm^(3),远小于传统外遮光罩形式。该系统具有低成本、结构小型化、轻量化、像质优良、杂散光抑制良好等优点,在工程应用中可以满足航空航天成像系统的使用要求。

新型遥感光学立体成像系统的光学系统设计

用前视、直视和后视三个相机及相应的传感器阵列 CCD以获取地面的不同视角下的信息 ,通过计算机处理得到地面的立体图像的技术是 80年代发展起来的新型遥感光学立体成像技术 ,本文简述了遥感光学立体成像原理 ,详述了整个系统的主要参数斜视相机倾角、扫描频率、地面分辨率、直及斜视相机焦距和视场角的确定 ,对光学系统的设计进行了详尽的分析。设计出了性能很好。

温度环境下空间遥感光学系统成像质量的检测

在离轴三反射系统热光学理论分析的基础上,利用热光学实验测试了光学系统在不同热环境下的成像质量。将实测温度代入有限元模型,计算表征镜面变形的Zernike系数。将Zernike系数输入光学设计软件,复算光学系统的理论成像质量,并与测试结果进行对比分析。结果显示,理论复算值与实验实测值相吻合,证明了理论分析的正确性。试验检测表明,系统在Nquist频率下,18℃时的静态传递函数为0.247;14～21℃时的静态传递函数为0.221～0.254,满足系统成像质量要求。

基于多时相光学遥感影像亚像素相关的边坡监测——以溪洛渡电站为例

水电站高边坡监测是水电站灾害防治中的关键问题,基于卫星遥感技术进行库区滑坡监测是解决该问题的重要手段之一。利用卫星影像亚像素相关性算法获取地表形变位移场,能够克服SAR影像失相关因素,在水电站边坡监测中具有重大的应用潜力。本文以溪洛渡电站2015-2019年5期Google Earth影像和2019-2022年4期Sentinel-2影像为数据源,采用相位相关算法计算了边坡形变量,通过构建一次多项式曲面拟合模型去除轨道误差等趋势性误差,获取了2016、2017和2019年溪洛渡电站下游边坡形变值。分析显示,两种影像提取得到的边坡形变量具有相同的变化趋势,均与谷幅实测数据吻合较好。本文结果验证了基于多时相遥感数据将亚像素相关性匹配技术运用于大型水电站边坡形变监测的可行性。

GCN引导模型视点的光学遥感道路提取网络

在光学遥感图像中,道路易受遮挡物、铺装材料以及周围环境等多重因素的影响,导致其特征模糊不清。然而,现有道路提取方法即使增强其特征感知能力,仍在特征模糊区域存在大量误判。为解决上述问题,本文提出基于GCN引导模型视点的道路提取网络(RGGVNet)。RGGVNet采用编解码结构,并设计基于GCN的视点引导模块(GVPG)在编解码器的连接处反复引导模型视点,从而增强对特征模糊区域的关注。GVPG利用GCN信息传播过程具有平均特征权重的特性,将特征图中不同区域道路显著性水平作为拉普拉斯矩阵,参与到GCN信息传播从而实现引导模型视点。同时,提出密集引导视点策略(DGVS),采用密集连接的方式将编码器、GVPG和解码器相互连接,确保有效引导模型视点的同时缓解优化困难。在解码阶段设计多分辨率特征融合(MRFF)模块,最小化不同尺度道路特征在特征融合和上采样过程中的信息偏移和损失。在两个公开遥感道路数据集中,本文方法IoU分别达到65.84%和69.36%,F1-score分别达到79.40%和81.90%。从定量和定性两方面实验结果可以看出,本文所提方法性能优于其他主流方法。

基于L-DeepLabv3+的轻量化光学遥感图像道路提取

针对DeepLabv3+在进行光学遥感图像道路提取任务时,存在模型参数量大、细节提取效果差等问题,提出一种改进DeepLabv3+的轻量化道路提取模型L-DeepLabv3+。首先通过将主干网络替换为MobileNetv2来减少模型参数量;其次,在编码层中设计一个改进的空洞空间卷积池化金字塔模块。该模块通过嵌入一个通道空间并联注意力模块和YOLOF模块来增强模型特征表达能力,并且将普通卷积替换为深度可分离卷积进一步减少模型参数量;最后组合采用Dice_loss和Focal_loss作为损失函数来解决正负样本不均衡问题。实验结果表明:L-DeepLabv3+在DeepGlobe Road数据集上进行道路提取的交并比达到68.40%,像素准确率达到82.67%,且模型参数量仅为5.63 MB,FPS达到72.3,与其他模型相比具有明显提升,实现了模型精度与轻量化之间更好的平衡。

一种改进的YOLOv7光学遥感图像舰船目标检测算法

针对YOLOv7算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标检测精度低的问题,提出一种基于多维注意力机制动态卷积的光学遥感图像舰船目标检测改进算法。首先,通过并行策略设计了融合多维注意力机制动态卷积的高效聚合网络,多维注意力机制动态卷积根据不同维度的特征重要性进行自适应调整,卷积核沿4个维度学习到注意力分布,增强了特征融合网络捕获数据中细粒度特征的能力;其次,针对舰船目标的多尺度差异特点设计多层次超大卷积核层,丰富全局特征描述,提高检测网络的感知能力。在HRSC2016和DOTA两个公共数据集上的实验结果表明,改进后算法的mAP分别达到了93.4%和90.1%,与现有主流先进算法相比取得更优的检测精度,在降低舰船小目标漏检误检率的同时提升了识别能力。

组合光学和微波遥感的耕地土壤含盐量反演

耕地保护关系到国家粮食安全和经济社会可持续发展,对生态环境保护具有重要作用,快速精准的获取耕地土壤盐分含量及空间分布信息是耕地保护的必然要求。以宁夏平罗县为研究区,利用Landsat 9 OLI和Sentinel-1遥感影像,提取光谱指数和雷达极化组合指数,基于变量投影重要性法与灰度关联法筛选特征变量,然后运用反向传播神经网络、支持向量机和随机森林3种机器学习算法构建模型,并用最佳模型反演耕地土壤含盐量空间分布情况。结果表明:(1)利用变量投影重要性法筛选变量建立的模型验证集决定系数(R2)大于灰度关联法筛选变量建立的模型。(2)利用随机森林算法,组合光谱指数和雷达极化组合指数协同反演模型效果最佳,建模集R2为0.791,均方根误差(RMSE)为1.016,R2较单一数据源模型分别提高0.065和0.085,RMSE分别降低0.147和0.189;验证集R2为0.780,RMSE为1.132,R2较单一数据源模型分别提高0.091和0.237,RMSE分别降低0.175和0.377。(3)平罗县耕地轻度盐渍化和中度盐渍化土壤分布范围广,占比分别为23.77%和33.54%,重度盐渍化达15.37%。研究结果发现,组合多源遥感数据建模能够有效提高土壤含盐量反演精度,可为干旱区耕地土壤含盐量的反演和当地农业可持续发展提供有效的技术参考。

基于光学遥感的内陆地表水体提取综述

内陆地表水体包括江河、湖泊、水库等,是人类和生态系统的重要淡水资源,其监测、管控具有重要意义。光学遥感技术为地表水资源监测提供了极大便利,是内陆地表水体提取与动态监测的重要手段。文章从水体提取的基本原理、遥感数据源、提取方法和存在问题与展望4个方面进行评述。水体在遥感影像上具有独特的特征,通过遥感手段能够精确、科学、有效地提取内陆地表水体;多种遥感数据源可用于水体提取;光学遥感水体提取方法可分为阈值法、分类器方法、面向对象方法、深度学习方法和其他方法,不同的方法有不同的优缺点和适用条件,根据研究区情况,合理选择多源数据、结合多种方法往往能够提高水体提取的精度;基于光学遥感的水体提取目前仍然存在一些问题,例如遥感数据时空分辨率的制衡、水体特征的挖掘、水体模型的泛化能力以及精度评价标准的统一性等。

面向嵌入式平台的光学遥感图像舰船检测识别

建设海洋强国是我国当前大力发展的战略方向。针对现有基于深度学习的遥感图像舰船目标检测识别算法在嵌入式平台上存在检测分类识别率低、运行速率慢等问题,提出了一种基于寒武纪MLU220嵌入式平台改进的Mix-YOLO网络模型。该模型以YOLOv7-tiny网络为基本框架,首先,引入MobileNet系列网络模块对特征提取网络进行部分替换,减少网络参数量;然后,引入ULSAM注意力机制,以便增强网络学习分类能力,减少虚警率;最后,为了显著提升嵌入式平台检测速率,采用将网络模型大模块拆分为小模块的编写方式。实验结果表明:Mix-YOLO算法在原YOLOv7-tiny网络基础上,参数量和计算量分别下降了39.70%和29.70%,处理帧率由97.27 fps提升至120.88 fps,精度提高了7.7%,能够实现对遥感图像中舰船目标的实时检测识别。

光学遥感卫星精密敏捷成像控制技术综述

从控制的角度综述了多功能、高质量成像需求下,超稳定、超精确、超敏捷高分辨率光学遥感卫星精密敏捷控制的关键技术和研究进展。以卫星成像与姿态控制系统性能的关系为基础,从姿态机动能力与多功能成像、姿态确定精度与成像质量和姿态控制精度与成像质量三个方面论述了精密敏捷控制技术对光学遥感卫星成像的重要性。在此基础上,结合光学遥感卫星姿态控制系统的组成及原理,分析了影响姿态控制精度和姿态机动能力的主要因素,对高精度姿态确定、精密姿态控制和敏捷姿态控制三个关键技术方向进行了讨论和总结。最后,综合当前技术的发展趋势,围绕一体化成像控制的设计思想展望了精密敏捷控制技术未来的发展趋势,为实现高分辨率光学遥感卫星多功能、高质量成像控制提供了理论依据和工程参考。

融合上下文特征与密集网络的光学遥感图像配准

光学遥感图像的地理位置特征复杂多样,且多尺度特征空间信息丰富,在配准过程中难以充分提取图像特征,配准精度较低。针对上述问题,提出融合上下文特征与密集网络的配准模型,通过把位置信息嵌入注意力中加深对位置信息的关注,并集成多个不同内核的深度可分离卷积整合多个不同感受野来聚合丰富的多阶特征语义信息。首先采用融合后的密集网络对图像进行特征信息提取,接着使用双向皮尔逊相关匹配得到双向匹配关系,并通过回归得到的双向参数加权合成最终参数,最后通过仿射变换完成图像配准。实验结果表明,关键点正确估计的比例指标系数为0.05,0.03和0.01情况下,在Aerial-image数据集中分别高达83.9%,60.3%和15.3%,有效提高了光学遥感图像配准精度。

GF-5光学遥感数据与地球化学数据融合研究

地球化学数据作为一种重要的基础数据,广泛应用于矿产勘查、环境评价、资源潜力分析等领域。遥感数据可以反映地表物质的电磁波特性,这一物理化学关系使遥感—地球化学数据融合成为可能。现有的遥感—地球化学数据融合方法存在融合精度不高,可选择的融合方法较少,不适应于实际生产应用等问题。为解决上述问题,提高地球化学数据的精度,通过光学遥感影像与地球化学数据的融合研究,实现了遥感—地球化学数据融合。

基于雷达及光学遥感的煤矿地面沉降监测识别研究

为进一步分析煤矿开采造成的地面沉降问题的更多信息,以盐边红果煤矿集中区地面沉降问题为研究案例。首先,基于Sentinel-1A卫星影像数据及DEM高程数据,应用雷达遥感技术,对研究区域内煤矿地面沉降特征进行监测识别,明确了研究区域地面沉降的时间与空间分布特征;其次,应用光学遥感技术对煤矿地面沉降监测的卫星影像进行解译,并通过统计学分析方法,验证了基于光学遥感的煤矿地面沉降监测识别的准确性;最后,分别对矿山开发状态、矿山设计规模和矿山占地类型三方面的要素如何影响地面沉降的情况进行调查和汇总分析。根据分析结果,对后续的地面沉降防治措施提出了相关建议。

基于光学遥感和微波遥感的土壤水分反演模型研究

选用2020年5月17日Sentinel-1和Landsat 8影像数据,结合田间人工测墒数据,以辽宁省朝阳市为例,分别利用植被温度指数法和光学协同微波遥感反演算法反演土壤水分,构建高精度土壤水分预报模型。结果表明:基于光学遥感的植被温度指数(TVDI)不能较好反演农田土壤水分;微波反射能够较好反馈土壤水分的空间变化,Sentinel-1雷达数据VV极化对土壤水分的拟合精度(R^(2)=0.71)优于VH极化(R^(2)=0.27);基于全球植被水分指数(GVMI)改进的水云模型效果最优(R^(2)=0.80)。利用微波和光学遥感协同反演,能够反演得到高空间分辨率、高精度的农田土壤水分数据,有助于农业干旱的监测。

联合UNet++和多级差分模块的多源光学遥感影像对象级变化检测

随着传感器技术的飞速发展,基于多源光学遥感影像的变化检测已成为遥感领域中的研究热点。由于传感器成像差异,同一景象在多源光学遥感影像中通常呈现出不同的表现形式,因此面临着更加突出的“伪变化”问题。为此,本文提出了一种联合UNet++和多级差分模块的多源光学遥感影像对象级变化检测方法。该方法首先提出了一种多尺度特征提取差分(multi-scale feature extraction difference,MFED)模块,以增强模型对“伪变化”的识别能力;在此基础上,利用UNet++网络输出的多尺度特征对变化区域进行多角度精细刻画,并提出了一种自适应证据置信度指标(adaptive evidence credibility indicators,AECI);最后结合影像分割与Dempster-Shafer(DS)理论设计了加权DS证据融合策略(weighted dempster shafer evidence fusion,WDSEF),从而实现了深度网络像素级输出至对象级结果的映射。通过对不同地区的4组高分多源光学影像数据集进行试验,并与多种先进的深度学习方法进行对比分析,结果表明:在不同空间分辨率和时相差异条件下,本文方法的总体精度(overall accuracy,OA)和F 1 score分别可达91.92%和63.31%以上,在目视分析和定量评价均显著优于对比方法。

联合光学和SAR遥感影像的山区公路滑坡易发性评价方法

艰险山区公路的滑坡易发性评价能够为公路地质选线提供关键支撑信息。传统滑坡易发性评价方法存在忽略地表形变等动态数据的使用而导致评价结果精度不高的问题。针对此问题,该文提出一种联合光学和SAR遥感影像的山区公路滑坡易发性评价方法。以青海省沿黄公路隆务峡至公伯峡段为研究区,先利用高分辨率QuickBird卫星影像提取多种滑坡灾害静态因子,并采用随机森林模型计算路线区域内的滑坡易发性风险初始等级;然后基于长时间序列的Sentinel-1A影像,获取直接反映滑坡动态变化的地表形变因子;最后,利用地表形变因子对滑坡易发性风险初始等级进行修正,得到最终的滑坡易发性评价分区图。工程实践表明,该方法综合利用滑坡灾害静态与动态因子数据,所获取的山区公路滑坡易发性评价分区图更具准确性,可为后续的公路地质选线提供准确信息。

基于P-CenterNet的光学遥感图像烟囱检测

工业烟囱排放是城市空气污染的主要因素之一,城市环境质量与烟囱数量成反比。因此,烟囱位置检测对城市环境检测和治理具有积极的影响。在烟囱检测任务中,针对光学遥感图像背景复杂、目标小,存在大量相似对象导致的检测精度低的问题,提出了一种基于CenterNet的检测器P-CenterNet。首先,为了获得更丰富的语义特征,P-CenterNet使用了金字塔卷积取代骨干网络中的普通卷积;其次,并行于骨干网络设计了一个多尺度上下文特征提取模块来保留有助于从背景区域中区分对象区域的低级特征信息;最后,增加了一个卷积块注意力模块进一步提取骨干网络的输出特征,提高检测器对小目标的表达能力。实验使用了DIOR这个大规模的公开数据集来验证模型的有效性,采用线上、线下2种增强手段对数据集进行扩充,增强模型的鲁棒性。结果表明,与Faster-RCNN和YOLOv3这类模型相比,P-CenterNet在检测时间成本相近的情况下,明显提高了检测精度,mAP达到了89.77%。

结合SBAS-InSAR与光学遥感的矿区地表塌陷监测

针对矿区地表塌陷过程中难以获取全面的形变信息问题,以赵固二矿采煤塌陷区为研究区,首先,基于多源多时相光学遥感影像采用综合归一化差异水体指数提取开采塌陷区积水的空间展布情况;然后,利用SBAS-InSAR技术处理63景2017年3月19日—2021年4月27日Sentinel-1A影像,获取研究区地表形变信息。结果表明:2010—2019年年均塌陷积水面积新增幅度基本平稳,2019—2021年年均塌陷积水面积新增幅度减小;研究区最大形变速率为-60.42 mm/a,形变速率小于-15 mm/a区域均有房屋墙体损坏和地裂缝现象。该方法有效地提取了开采塌陷区较长时期内地表形变信息和空间展布情况,为矿区地表塌陷监测提供新的思路,形成了一套有效的矿区地表塌陷监测工作方法和流程,达到了遥感技术在矿区地表塌陷宏观、快速、准确监测的目的,为矿区塌陷修复和生态环境治理提供基础数据支撑。

航天高分辨率对地光学遥感载荷研究进展

随着光学成像技术的不断发展和遥感应用需求的日益增长,跨尺度高分辨率光学技术在遥感领域得到广泛应用。为了获得更多的目标细节信息,国内外研究学者在不同技术方向开展了相关研究。本文对遥感成像技术进行了总结分类,介绍了具有代表性的航天高分辨率对地光学遥感载荷技术,重点关注单体结构主镜、可展开分块拼接主镜、光学干涉主镜、光栅衍射主镜、虚拟合成孔径、光子型综合孔径成像、计算超分辨成像、编队合成孔径等成像模式,为高分辨率对地光学遥感载荷发展提供新的发展思路。