高分光学遥感影像全参照质量评价指标对比研究

影像质量评价对遥感影像处理起着非常重要的作用。本文在论述当前常用全参照遥感影像质量评价指标的基础上,选用IKONOS,TM,SPOT,QuickBird四幅光学影像作为实验原数据,首先对各影像添加不同程度的高斯白噪声和降质重采样处理,然后以原数据作为全参照进行统计对比分析,验证信息熵、清晰度、均方误差、峰值信噪比、结构相似度5个常用影像质量评价指标的可靠性。通过对实验结果的分析与总结,得出了一些有益结论,可为光学遥感影像的选取与处理提供参考。

基于YOLOv3网络的高分光学遥感影像海上舰船分类检测

海上舰船目标分类检测技术可广泛用于海事监管、船只救援、打击非法犯罪等活动,具有重要应用价值。本文选取高分辨率光学遥感影像进行数据筛选及预处理,建立了含有2.4万艘不同类型舰船的分类检测数据集。依据中华人民共和国海事局《船舶登记工作规程》中的舰船分类规则,结合遥感影像实际情况,建立了基于遥感影像的海上舰船分类体系。通过搭建深度学习训练平台,使用YOLOv3神经网络算法对舰船进行分类检测。在测试集上对训练完成的模型进行验证,舰船分类检测结果的召回率达到91%以上,准确率达到95%以上。在GPU加速的情况下,可达30 fps以上的检测速率,使得该模型在具备鲁棒性和准确性的同时也具备实时分类检测的能力。

高分光学遥感影像在铁路勘察中的应用及展望

为促进我国铁路勘察设计领域高分光学遥感影像的应用,结合当前铁路勘察设计工作的特点,系统总结了高分光学影像的发展及其在地理信息产品生产、地质勘察和环境影响评价分析等方面的应用现状,指出面向铁路勘察设计的高分影像应用存在的问题,提出未来的研究重点是建立适应于铁路勘察设计特点的遥感影像高精度的处理和智能信息提取与解译、业务应用等方面,以期形成高效的光学遥感卫星铁路勘察设计应用体系。

一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法

提出一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。首先利用高分辨率光学遥感影像有理多项式模型(RFM)正解模型,通过迭代计算其反解模型,并将RFM反解模型与投影轨迹法结合提取特征点对应异源影像核线,通过核线检查与对比分析确定同名点搜索范围。然后在搜索范围内利用最小欧式距离准则提取初始同名点,最后采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。试验结果表明,相对于传统的SIFT算法,本文方法通过对异源影像特征点构建核线几何约束和灰度分析进行匹配,可获取更好的匹配效率和精度。

应用体系能力贡献率的新研高分辨率光学遥感卫星轨道择优方法

轨道是影响高分辨率光学遥感卫星应用效能的重要因素之一,文章提出应用体系能力贡献率的新研高分辨率光学遥感卫星轨道择优方法,以提高综合成像能力。针对卫星应用需求,构建与轨道相关的高分辨率光学遥感卫星成像能力指标体系。利用体系能力评估模型,定量化计算新研卫星在不同轨道下的综合成像能力,通过比较其对现有体系的新增贡献,进行卫星轨道择优。仿真分析结果表明,文章提出的方法能有效评估不同轨道条件下卫星的应用效能,可作为卫星最佳轨道选取的依据。

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括:(1)初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;(2)利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;(3)对候选点集进行特征描述;(4)对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;(5)采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。

面向ROI的高分辨率光学卫星遥感影像快速处理方法研究

针对海量遥感数据处理不及时难以满足高时效用户应用需求的问题,本文设计了一种面向ROI的高分辨率光学卫星遥感影像快速处理方法。该方法首先通过仿射变换模型由ROI地理坐标快速确定其在原始推扫影像数据中的坐标,然后对ROI影像进行相对辐射校正、传感器校正、系统几何纠正,并基于GPU对处理算法进行并行加速,实现带地理编码高分辨率遥感影像快速准确输出。本文利用四型高分辨率卫星遥感影像进行实验,结果表明本文方法的处理效率明显提升,最高可提升5倍。

SBAS-InSAR和高分辨率光学遥感相结合的矿区地表形变时空演化特征研究

为分析矿区开采沉陷造成的地表大范围缓慢形变时空演化特征,本文基于15景哨兵1B降轨数据,采用小基线集技术(SBAS-InSAR)对矿区进行时序InSAR处理,获取矿区2019年10月-2020年3月的地表形变年平均速率和时序累计形变信息,利用形变量插值、形变剖面、标准差椭圆等方法对矿区地表形变时空演化特征进行分析,共识别出矿区19个沉降漏斗,其形变量在监测期内均逐渐增大,最大形变量达到217 mm;地表形变空间范围也在逐步扩大,在空间方向上由NE-SW(北东-南西向)发展。结合同期北京二号高分辨率光学影像进行专家判识,发现SBAS-InSAR监测结果形变中心位置(最大形变或失相干位置)均为矿区开采坑口,监测结果与实际开采沉陷规律一致。结果表明:基于SBAS-InSAR的矿区地表形变监测,结合高分辨率光学遥感影像的专家判识,可以对矿区地表形变时空演化特征进行分析,进而为矿区地质灾害的防治提供参考依据。

联合升降轨InSAR与高分辨率光学遥感的滑坡隐患早期识别--以宁夏隆德为例

宁夏隆德县地处六盘山西麓,地质条件复杂,受季节性强降雨影响,滑坡地质灾害频发,给当地人民生命财产安全造成了严重威胁。针对宁夏东部和南部植被覆盖率高的特点,文章利用合成孔径雷达升降轨差分干涉测量(Synthetic Aperture Radar Difference Interferometry,D-InSAR)技术与高分辨率光学遥感相结合,对隆德县展开滑坡隐患早期识别与探测研究。首先通过干涉叠加技术(Stacking)分别获得2019年1月—2020年5月隆德县升轨和降轨方向的雷达视向形变速率,然后结合高分辨率光学遥感影像产品和数字高程模型(DEM),基于专家判识经验建立适用于该研究区的滑坡隐患形态和变形解译标志,完成全县范围的滑坡隐患综合遥感识别和地面调查工作。本次遥感调查工作共识别滑坡隐患47处,野外调查验证21处,其中核实16处,准确率为71.4%。实地调查结果验证了综合遥感识别与探测技术在宁夏南部地质灾害隐患遥感调查的适用性和可行性,同时也验证了识别结果的准确性,为宁夏南部地区滑坡防治和突发地质灾害应急提供了重要的科学依据。

提高光学遥感卫星图像几何精度总体设计分析

针对如何提高我国光学遥感卫星图像几何定位精度问题,从影响几何成像质量的关键要素——内外方位元素出发,介绍地面几何处理方法,并基于多颗卫星研制、地面量测试验及在轨验证情况,对高分辨率光学遥感卫星和多线阵观测卫星的几何精度的星-地全链路影响误差项进行对比分析,通过理论分析找出了约束我国高分辨率遥感卫星几何精度的关键问题,最后探讨了如何通过星上设计配合地面处理提高高分辨率遥感卫星的几何精度。

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,提出了一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究了基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用该方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果。

面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术

针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求,提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先,在地面提取完整道路网,通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理,生成星上轻量化矢量控制库并上注卫星;其次,星上在轨提取道路结构,并利用随机游走避免道路缺失的影响,生成随机游走矢量结构;然后,引入隐马尔科夫模型,搜索对应矢量,并设计分层匹配策略以精化匹配结果,实现星上轻量化矢量控制库与随机游走矢量结构的匹配;最后,利用不同类型卫星影像进行随机游走矢量结构提取、星上矢量匹配以及定位性能分析。结果表明,所提光学遥感卫星的星上轻量化矢量控制库能够有效改善非量测光学遥感卫星定位精度,验证了其在光学智能遥感卫星中的可行性。

玛纳斯河流域积雪遥感地面同步观测

积雪作为冰冻圈主要组成部分,是全球能量和水循环的重要环节.利用卫星遥感技术获取的高时空分辨率的积雪分布和状态信息对寒区水资源管理、经济发展和社会稳定具有重要意义.目前,利用高分辨率光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)卫星数据能够实现积雪覆盖范围的识别和雪层物化参数的反演,但识别和反演的精度在高寒山区条件下受地形影响严重.为改进现有识别和反演模型在山区条件下的适应性,以新疆天山北坡玛纳斯河流域为研究区,分别在2013年冬季积雪期和2014年春季融雪期进行了两次与SAR卫星同步的野外积雪观测,为山区积雪识别和积雪参数反演获取了地面实测光谱和积雪参数数据.对两次积雪观测的目的、方法和初步结果进行介绍.观测初步结果显示了积雪在研究区内空间分布不均一,季节性差异性明显,为后续通过高分辨率遥感手段获取山区积雪参数时间和空间变异性提供了基础.

高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究进展

建筑物提取是高分辨率光学遥感图像理解和目标识别的重要研究方向。实现自动化、智能化、可靠准确的遥感图像建筑物提取对基础地理数据获取和更新具有重要的应用价值和现实意义。在概述高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究现状的基础上,综述了当前建筑物提取的主要思想和方法,将主流的建筑物提取代表性方法分为自底向上数据驱动方法(Data-driven)和自顶向下模型驱动方法(Model-driven)两大类,在综合比较评述各方法特性的基础上,对该领域仍然存在的问题和研究方向进行了分析和展望。

异源高分辨率光学卫星遥感影像联合定位

本文提出一种基于RFM和投影射线法的异源高分辨率光学卫星遥感影像定位算法:首先利用高分辨率遥感影像RFM正解模型迭代计算其反解模型;接着通过RFM正反解模型构建投影射线,最后采用迭代求取射线交点的方法确定地面三维实际坐标。实验对比结果表明,联合具有一定重叠度的异源高分辨率光学卫星遥感影像进行立体定位具有较强的可行性,并可达到一定的精度。

高分辨率空间光学遥感器波像差的无波前传感器自适应光学校正

高分辨率空间光学遥感器在轨工作时,由于受到各种因素的影响,无法清晰成像,目前多采用自适应光学方法与技术进行校正。传统自适应光学系统体积较大,结构复杂,难以应用于高分辨率空间光学系统的在轨校正。无波前传感器自适应光学系统去除了传统自适应光学中的波前传感器,大大简化了系统结构,具有体积小、易于实现等优势,特别适用于高分辨率空间光学遥感器的在轨校正。提出了一种利用无波前传感器自适应光学解决高分辨率空间光学遥感器大口径面形误差校正以及宽视场校正等问题的方法。通过对典型的三反射式空间光学遥感器进行仿真研究,验证了利用无波前传感器方法校正大口径主镜面形误差的有效性。搭建了宽视场校正原理性实验平台,通过实验验证了宽视场无波前传感器校正方法的有效性。

综合遥感解译2022年Mw6.7青海门源地震地表破裂带

2022-01-08中国青海省门源县发生Mw 6.7地震,直接导致兰新高铁受损停运,引起了国内外的高度关注。为了评估交通网的受损情况,提出一种综合光学遥感影像、合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像、无人机影像和激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据解译地震地表破裂带的技术框架。针对此次门源事件,首先,获取高分1号(GF-1)、高分7号(GF-7)、Sentinel-2光学遥感影像和Sentinel-1A SAR影像,根据GF-1和GF-7光学遥感影像确定地表破裂带的空间分布特征,并利用光学像素偏移量技术估计东西向和南北方向二维地表形变场;其次,利用SAR像素偏移量技术获取距离向和方位向地表形变场,同时利用差分干涉技术获取雷达视线向的地表形变(即距离向);然后,采用运动结构恢复技术处理无人机影像获取高精度的数字地表模型;最后,综合利用上述信息精确确定地震地表破裂的空间分布和地表形变特征。结果表明,此次地震东西向最大形变量约为2.0 m,距离向最大形变量约为1.5 m,该破裂带总长约为36.22 km。结合门源地区公路交通网,基于机器学习方法支持向量机模型对历史地质灾害点的分布以及地表破裂带进行分析,发现此次地震对高速公路带来的影响最大,对乡道的影响最小;交通干线G0611和G338东南段具有很高的灾害风险。所提技术框架可精密地解译地表破裂,在地震减灾中直接发挥作用。