基于卫星图像的城区屋面分布式光伏潜力评估

结合市辖区层面光伏发展情况以及城市中不同用地的特点,利用卫星图片识别长沙市各地区适合装设分布式光伏的建筑区域。基于太阳高度角和方位角,通过山体阴影分析屋顶上的建筑阴影,计算地区屋面光伏可承载容量。对市场侧、制造商及电网部门的分布式光伏规划进行研究。通过识别结果可为光伏建设方及电网提供明确地域列表及可用面积,以及可实现基于实际建设项目的可新增光分布式光伏装机容量的预测,以期为分布式光伏电站用地不足问题提供新的解决思路。

基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法

针对卫星图像在传输、存储过程中涉及的信息安全问题,该文提出一种新型的基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法。首先,提出一种改进型无限折叠混沌映射,拓宽了原有无限折叠混沌映射的混沌区间。之后,结合改进型Chebyshev混沌映射与SHA-256哈希算法,生成加密算法的密钥流,提升算法的明文敏感性。然后,利用混沌系统的状态值对Hilbert局部置乱后的像素进行DNA编码,实现DNA动态编码,解决了DNA编码规则较少所带来的容易受到暴力攻击的弱点。最后,使用混沌序列完成进一步混沌加密,从而彻底混淆原始像素信息,增加加密算法的随机性与复杂性,得到密文图像。实验结果表明,该算法具有较好的加密效果和应对各种攻击的能力。

面向卫星遥感图像场景重建的神经辐射场方法综述

随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段,卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用,利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场(NeRF)利用可微渲染学习场景的隐式表示,在复杂场景新视图合成任务中实现了逼真的视觉效果,并在3维场景重建和渲染领域获得了极大的关注。近期的研究主要集中在利用神经辐射场技术,从卫星遥感图像中提取场景表示及其重建。面向卫星遥感图像的神经辐射场方法主要集中在光线空间优化、场景表示优化以及模型高效训练3方面。该文全面归纳了神经辐射场技术在卫星遥感应用中的最新进展。首先介绍神经辐射场技术的基本概念及相关数据集。然后提出一个面向卫星遥感图像的神经辐射场方法分类框架,用于系统性地回顾和整理该技术在卫星遥感领域的研究进展。接着详述了神经辐射场技术在实际卫星遥感场景应用中的相关成果。最后,基于当前研究所面临的问题和挑战进行分析和讨论,同时对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。

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Swin-Unet的遥感卫星图像分割研究

在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在图像分割方向取得了很大的进展,但是由于卷积运算的局限性,不能很好地处理全局与长距离依赖关系等问题,提出了一种基于Swin-Unet的图像分割模型,通过将Transformer Block模块引入到U-Net网络模型中的编码与解码阶段,并使用更适合二分类的Dice_loss损失函数,来进行特征提取和学习。使用用于城市建筑物遥感卫星图像研究的Inria Aerial Image Labeling数据集进行试验。结果表明,所采用的Swin-Unet模型可以从遥感卫星图像中提取更多的语义信息,从而达到更好的识别效果,IoU分数为0.70。

图像全站仪观测低轨卫星方法研究

随着巨型星座的发展,低轨卫星数量快速增长,雷达与大型光学望远镜等传统观测手段造价高、体积大,难以满足观测需求。图像全站仪作为传统高精度光学测量设备,具有观测精度和自动化程度高、造价低、机动性强等突出特点,可改造为低轨卫星观测系统。利用图像全站仪观测低轨卫星的重点在于指向信息获取以及观测图像中拖尾星点提取,文中建立了从卫星TLE数据到图像全站仪指向信息的数学模型,分析了卫星成像的拖尾特点,提出了基于轨道预测信息的拖尾星点提取算法。利用图像全站仪搭建低轨卫星观测系统进行观测实验,经计算分析得到内符合精度约为6″,观测精度较高,表明图像全站仪可用于低轨卫星观测,观测误差来源有待进一步研究。

基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法

提出了一种基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法,该方法利用由导航相机立体图像得到的火星表面的点云数据提取石块,同时对高分辨率卫星图像局部灰度统计提取石块,通过地面和卫星图像中石块分布模式的匹配,实现火星车在卫星图像中的定位,从而消除仅利用地面传感器和影像定位产生的累计误差。采用NASA勇气号火星车在多个摄站获取的地面图像以及HiRISE卫星图像进行了实验验证,结果表明这种方法在石块较多的地区能够取得很好的自动定位结果,定位误差小于HiRISE卫星图像的一个像素(0.25m)。

基于卫星图像匹配的巡检无人机地面三维目标自动定位方法

无人机降低飞行高度以节省时间或扩展航程,会导致航片相幅减小、预测与真实位置重叠不足。为此,文章研究了基于卫星图像匹配的巡检无人机地面三维目标自动定位方法。首先获取无人机相机姿态数据,为后续处理提供基础;然后转换三维目标信息,提取三维目标特征,深度分析无人机图像;最后利用卫星图像匹配特征实现定位,精准匹配无人机与卫星图像,实现自动定位。实验证明,该方法定位性能优于对比方法,具有较高的准确性和稳定性。

从多视角卫星图像生成准确DSM的方法研究

神经辐射场(NeRF)已成为一种新兴的三维重建方法,然而由于缺乏几何约束,其在多视角卫星摄影测量中的应用很难获得准确的数字表面模型(DSM)。为解决这个问题,文中提出了通过几何约束神经辐射场(GC-NeRF)从多视角卫星图像生成准确的DSM,其关键是针对卫星相机视点分布紧密的特征设计一个几何损失项,可以通过促使表面更薄来约束场景的几何结构,极大地提高了生成DSM的准确性。在WorldView-3卫星图像上的实验表明,GC-NeRF可以利用多视角卫星图像生成更精确的DSM。

融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法

针对夜间云检测问题,本文基于静止气象卫星Himawari-8影像数据,分析了云像元光谱特征与图像特征,提出了融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法,实现了静止卫星夜间云的快速、准确检测。利用MODIS云产品和CALIPSO雷达数据,对云检测结果进行定性分析与定量验证。结果表明:①云检测结果与MODIS的云产品MYD06分布基本一致;②算法夜间平均云检测精度达到80.3%;③不同季节夜间的云检测精度随季节变化较明显,夏季最高达到83.3%,可以区分不同季节夜间的云与非云区域。因此,融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法能有效实现夜间云检测,为夜间云检测应用提供了新思路。

一种用于景象匹配导航的新型图像配准算法

高精度定位与导航技术是实现无人机自主飞行的核心要素之一,当在卫星拒止条件下,卫星导航无法进行准确定位时,景象匹配视觉导航技术因其设备结构的简洁性和被动式定位的高精度而备受关注,当它与惯性系统结合时,能够构建出一个高度自主且精确的导航系统.在景象匹配系统中,最为关键的步骤是将实时拍摄到的图像与预先装载的基准图进行精确配准.然而,这一过程面临着无人机高速飞行和基准图多源性的双重挑战,这要求图像配准在确保精度的同时,还必须具备快速响应和强鲁棒性.为了克服这些难题,本文提出了一种名为Dimensionality reduction second-order oriented gradient histogram(DSOG)的描述子,该描述子通过描述图像定向梯度信息的像素特征,有效地实现了图像特征的提取.DSOG描述子采用区域特征的特征提取策略,实现对不同传感器采集到的图像数据进行精准匹配,满足飞行器在全天候的条件下实现高精度导航的需求.在此基础上,还设计了一种优化后的相似度度量匹配模板,该模板在频域上对传统的基于快速傅里叶变换的特征表示快速相似度度量算法进行了优化,减少了匹配过程中的冗余计算.本文提出的匹配框架经过对不同类型多模态图像的广泛评估,实验数据包括可见光-可见光、可见光-合成孔径雷达、可见光-高光谱等异源图像对,同时,将提出的算法于目前主流的图像配准算法进行了对比,结果显示,与当前主流方法相比,在保持匹配精度的前提下,显著提升了计算效率,同时相比于深度学习算法,本文提出的算法无需经过大量的数据训练即可得到实际使用所需的泛化性.具体来说,本文提出的算法在多模态图像的平均匹配时间仅为1.015 s,不仅满足了无人机景象匹配导航对实时性和鲁棒性的要求,而且为无人机的广泛应用提供了强有力的技术支持.

基于卫星图像的屋顶光伏潜力识别与减碳评估技术研究

近年来,国家大力发展分布式光伏新能源。电网在新能源消纳方面需要超前规划、合理布局,因此,有必要对区域屋顶光伏的潜力进行准确评估与分析。本文提出基于语义分割的建筑物屋顶光伏潜力评估方法,该方法以某开放平台的卫星图像为数据源,融合遥感技术和人工智能,对研究区域内的建筑物屋顶信息进行识别和计算。通过建立建筑物卫星图像数据集,构建基于Deeplab v3+的网络结构框架,同时增加了CBAM注意力机制模块,关注并增强不同类型的屋顶特征,提升模型准确性和预测精度,实现对农村住宅、工业园区、城市高楼、已装光伏等不同类型屋顶的识别与光伏资源测算。将所识别的连通域与卫星地图注册主体进行匹配,获取连通域相关地理位置兴趣点信息,结合太阳能组件、建筑物以及气象环境等特征属性,实现对已安装、适宜安装和不宜安装太阳能光伏的建筑物屋顶进行分类及节能减碳潜力评估。

云技术在卫星图像生成中的应用与优势

文中主要研究了云技术在卫星图像生成中的应用及优势。首先,介绍了云技术的概念、特点和发展历程,然后详细阐述了云技术的原理,并分析了云技术的优势及存在的问题,最后提出了一种基于云平台的卫星图像生成方法,以有效解决传统卫星图像生成中存在的问题。

基于卫星图像监测的水库水情自动预报分析

为解决当前传统水库水情监测方式和现有洪水预报系统存在的问题,提升水情预报准确性、实时性和可靠性,实现水库全域并行实时测报,提出一种水库水情自动测报及预报方法,通过获取水库覆盖区域的卫星图像监测数据,将采集的数据传输至数据处理中心,对卫星图像进行区域划分,获得多个子区域,分别建立水情预测模型,根据水情预测模型输出结果构成水情预报数据,通过数据处理和分析生成水库水情的实时预测报告。本方法可根据实时预测结果发出预警信号,提醒相关人员作出响应,提升了水情预报的便捷性。

卫星图像处理算法研究及其硬件实现

随着航天技术的快速发展,其空间遥感技术带来的数据逐渐扩增,传统存储器的处理办法无法有效匹配无损图像处理的存储需要,卫星的信息容量也导致了传输瓶颈的出现。要实现其卫星图像的有效处理,必须对卫星图像的算法和硬件进行重新构造。

CBERS-1卫星02星图像数据质量评价

CBERS - 1卫星 0 1星发射升空投入运行以来 ,已在中巴两国国民经济建设众多领域中发挥出重要作用。 2 0 0 3年 10月 2 1日成功发射的CBERS - 1卫星 0 2星旨在接替已超期服役两年的 0 1星。文章对比分析了由中国资源卫星应用中心提供的CBERS - 1卫星 0 1星与 0 2星的CCD图像数据 ,并从图像工程角度进行定量评价。研究结果表明 ,0 2星在图像质量方面比 0 1星有较大提高 。

多光谱卫星图像的一种模糊聚类方法

基于二维光谱特征空间,用模糊C均值(FCM)聚类方法,对多光谱静止卫星(GMS-5)图像进行了云分类试验,得到了比较合理的分类结果。该方法利用不同光谱通道的卫星云图光谱特征构造出一个二维光谱特征空间,对云图在特征空间上的光谱特征点进行FCM聚类,然后与已知云类样本的特征进行比较,确定出各聚类域的类属,进而得到二维光谱空间的云分类图,实况接收的云图可通过查验特征像素点在分类图中的落区位置来实现云的分类。

高分辨率卫星遥感图像的偏流角及其补偿研究

卫星遥感采用高分辨率 TDICCD相机时 ,由于地球的旋转产生图像运动的偏流角 ,偏流角对这种遥感图像的质量影响较大 ,需要进行补偿 ,并通过遥感视线的校正实现。补偿的首要工作是确定图像运动的偏流角和遥感视线的修正量。基于航天器飞行动力学原理 ,本文求出了各种近地轨道的偏流角、偏流角角速度 ,把遥感视线的校正分成粗校正和精校正 ,并给出了修正量的确定方法。针对椭圆轨道和圆轨道情况的偏流角及修正量的计算 。

从图像信息容量和图像功率谱看CBERS-1卫星图像

文章从信息容量和图像功率谱这两个方面评价了CBERS-1的图像质量。并通过将同一地区的CBERS-1图像和TM图像进行比较,客现反映了CBERS-1卫星的图像质量。实验结果表明CBERS-1图像在信息丰富程度和图像综合的纹理特征上与TM图像质量相当,具有很好的可比性。

海洋水色卫星的辐射模拟图像研究

海洋水色卫星主要用于海洋水色因子，即叶绿素、悬浮泥沙和黄色物质的定量探测．卫星上水色扫描仪所接收到的辐射能量绝大部分来自大气的干扰，而来自海面的甚低，约为３％～１５％，在卫星水色遗感系统中如轨道参数等稍有不当，就可能导致整个卫星工程的失败，因此在卫星发射前必须仿真卫星入轨后的辐射模拟图像研究，以便预测卫星图像质量、评价卫星水色资料的利用率和覆盖率。在一定的卫星轨道参数、水色扫描仪参数、大气和海洋水体的环境参数下，利用大气、水汽和水体的辐射传递方程，可以模拟出瑞利散射、气溶胶散射、太阳耀光和水的出射等四大辐射成分的图像和水色扫描仪接收到的总辐射图像。本文详细地论述了海洋水色卫星辐射模拟仿真的机理和模式，然后讨论产生模拟图像的方法和过程，并应用于我国ＦＹ－１Ｂ卫星、美国的ＳｅａＳｔａｒ卫星和台湾省的ＲＯＣＳＡＴ－１号卫星的辐射模拟图像研究。通过这三颗卫星的全轨道模似图像的辐射特征分析，发现太阳耀斑是影响水色卫星图像质量的关键因素，因而本文进一步研究了与太阳耀斑相关的轨道和环境多数，最后提出了提高水色卫星图像质量和利用率的建议。