国外高光谱遥感载荷发展分析

高光谱遥感是当前遥感领域发展的前沿。首先介绍了高光谱遥感的成像原理、典型成像方式及主要特点等基础理论,之后从机载和星载两个方面,系统梳理了美国、加拿大、欧洲、日本等主要国家高光谱遥感载荷的发展现状,分析了相关载荷的主要性能指标(以空间分辨率、频谱分辨率等为代表),总结、归纳了高光谱遥感在民用商用、国防安全及行星探测三个领域中的应用情况,最后从提升分辨率、优化探测模式及实现小型化三个方面,总结了高光谱遥感载荷的发展趋势。     

多谱段全日面极紫外成像仪

在极紫外波段对太阳进行成像观测是研究太阳活动、日冕中等离子体物理特性的重要手段.传统极紫外成像仪或光谱仪无法同时实现高光谱分辨率和大视场的太阳成像.本文设计了一种新型太阳极紫外多谱段成像系统,采用无狭缝光栅分光方式实现了高光谱分辨率和空间分辨率的全日面成像,成像视场可达47',光谱分辨率每像素2×10-3 nm,空间分辨率每像素1.4',全日面时间分辨率优于60s.通过分析谱线的全日面成像图和系统响应,表明成像仪能大范围的观测太阳活动形态演化,为太阳物理研究和空间天气预报提供更完整的观测数据.      

高光谱遥感成像技术的发展与展望

地表形态和目标特性是空间对地遥感的两个重要问题.经过近40年的发展,高光谱遥感技术已取得了巨大的进展,从数据获取、处理到应用都积累了大量成果.作为涉及多学科交叉的年轻学科,高光谱遥感技术的发展经历了一个以需求为导向,在发展中又不断探索完善需求的历程.高光谱成像仪作为获取目标图谱数据的重要仪器,其发展对于整个高光谱遥感的发展至关重要.本文分析了国内外不同类型高光谱成像仪的成像体制及应用案例,得出了近40年来高光谱成像仪发展历程所展现出的技术特点,结合当前发展现状,对未来高光谱成像仪的发展趋势,尤其是核心指标的提升和技术体制拓展进行了综合展望,以期为该领域的后续研究提供一些思路,同时为相关领域的科技规划提供参考.      

高分-5卫星两台载荷传回数据和图像

正2018年5月9日2时28分,我国首颗高光谱分辨率大气环境观测卫星高分-5在太原卫星发射中心成功发射。高分-5卫星是高分辨率对地观测系统重大专项中唯一一颗实现高光谱分辨率的对地观测卫星,是国际上首颗大气和陆地综合高光谱观测卫星,是实现国家高分辨率对地观测能力的重要标志之一。高分-5卫星运行在轨道高度705km的太阳同步轨道,卫星设计寿命8年。星上搭载了6种有效载荷,是高分系列卫星中搭载载荷最多的卫星。其中,主要载荷大气环境红外甚高光谱分辨率探测仪和全谱段光谱成像     

国外高分辨率对地成像观测系统现状与发展趋势

分析了国外以光学、雷达、高光谱载荷为主的高分辨率对地成像观测系统的现状和发展趋势,旨在为我国新一代高分辨率对地观测系统提供参考。研究表明：随着微纳卫星、高性能载荷、人工智能等关键技术的快速发展和应用,国外规划的新一代对地观测系统以智能小卫星集群为主,卫星平台研究集中于高性能微纳卫星、软件定义卫星、小卫星群组;载荷研究在提高载荷时间、空间、光谱分辨率的基础上,智能化、一体化、轻小型化是未来的发展趋势。     

全球首幅静止轨道地球大气高光谱图正式亮相 解读“风云四号”卫星首批图像和数据

<正>"风云四号"静止气象卫星于近日成功获取首批图像和数据,其搭载的多通道扫描辐射成像计、干涉式大气垂直探测仪、闪电成像仪、空间环境监测仪器包等载荷分别传回了圆盘图、大气光谱图、闪电分布图和磁暴监测图。这些图该怎么去看?又包含了哪些天气系统信息?这些数据信息对于天气预报和气候预测将有哪些推动作用?大气光谱图首次利用静止轨道获取高光谱大气探测数据干涉式大气垂直探测仪是国际上第一台在静止轨道上以红外高光谱干涉分光方式探测大气垂直结构的精密遥感仪器。通过该探测仪,成功获取     

高分五号甚高光谱相机研制顺利

<正>近日,高分五号卫星大气环境红外甚高光谱分辨率探测仪鉴定产品进入热真空试验阶段。这意味着相机完成了鉴定阶段的全部验证工作,为后续整星联试和转正样奠定了坚实基础。大气环境红外甚高光谱分辨率探测仪是高分五号卫星的主载荷之一,也是我国首个星载超高光谱掩星探测载荷,通过对温室气体、臭氧等成分和浓度的探测,为气候     

卫星超光谱成像技术的发展与应用

1　引言□□在卫星可见光成像技术领域 ,自 80年代初美国喷气推进实验室提出成像光谱仪新概念后 ,卫星遥感技术正在发生革命性飞跃。成像光谱仪能够在连续光谱段上对同一目标同时成像 ,并能直接反映出被观测对象的光谱特征。按光谱分辨率的不同 ,成像光谱仪技术目前大体可分为以下三个档次。·光谱分辨率在几十个谱段以内的一般称为多光谱型光谱仪 ( multi- spectral) ;·光谱分辨率在几百个谱段以内的一般称为超光谱型光谱仪 ( hyper- spectral) ;·光谱分辨率超过 1 0 0 0个谱段的则称为超高光谱型成像光谱仪 ( ultra- spec-tral)。成像光…     

美国“天空卫星”技术探析

美国高分辨率光学成像卫星的发展已有几十年的历史,军用光学成像侦察卫星已从胶片返回型发展到传输型,分辨率高达0.1m。美国20世纪末开始发射高分辨率商业光学成像卫星,卫星质量多在2~3t,单星成本约4亿美元,采用敏捷型卫星平台,不但能进行全色和多光谱观测,还能够进行大比例尺的测绘,目前分辨率达到0.31m。然而这些卫星造价昂贵,几颗大型商业卫星即使组成星座,时间分辨率也不高。随着光机电技术的进步和宇航器件的小型化,以及对观测时间分辨率需求的提升,近3年,美国商业光学成像小微卫星星座开始涌现,其中,高分辨率小微商业星座目前只有美国天空盒子成像公司(Skybox Imaging)发展的"天空卫星"(Skysat)。天空卫星技术创造了多个世界第一,取得了良好的应用效果。     

从地球观测-1卫星看21世纪卫星新技术

20 0 0年 11月 2 1日 ,美国 NASA发射了一颗崭新的卫星——地球观测 - 1(EO-1)卫星 ,其展示了 2 1世纪地球观测卫星的新概念和新技术。EO- 1卫星质量 46 0 kg,内装先进陆地成像仪 (AL I)、L EISA大气校正仪 (L AC)和高光谱成像仪(HYPERION)等 3台仪器。其中 AL I的用途和技术性能与 L ANDSAT- 7上的 ETM+相当 ;L AC用于测量大气水汽和气溶胶 ;HYPERION共有 2 2 0个波段 (0 .4μm～2 .5 μm范围内 ) ,30 m地面分辨率 ,用于地物波谱测量和成像、海洋水色要素测量以及大气水汽 /气溶胶 /云参数测量等 ,其性能比EOS Terra…     

基于多重分形参数的高光谱数据特征提取

针对单一分形维数不能表征高光谱数据光谱局部吸收特征的问题,提出了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法.基于光谱信息度量进行光谱概率测度的计算,基于配分函数法估计得到尺度函数;通过对尺度函数求导计算出Holder指数,并对尺度函数勒让德Legendre变换计算出多重分形谱;从多重分形谱和Holder指数之间的函数关系提取表征多重分形谱形态的4个多重分形谱参数作为光谱特征参数;并应用于基于最小距离准则的航空推扫式高光谱成像仪(PHI,Prush-broom Hyperspectral Imager)图像监督分类.结果证明:利用基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的光谱特征参数进行分类得到的总体分类正确率达94.789%,分类精度明显高于利用信息量维数和多重分形谱特征提取方法进行分类的结果,证明了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的多重分形参数的有效性和可靠性.     

成像光谱技术超谱图像分类研究现状与分析

超谱遥感图像由于其高光谱分辨率的特点正受到国外内的广泛关注，在解决了前期的辐射校正及定标等剖以及，超谱图像的推广应用是当务之急。超谱遥感图像的分类研究对农作物生长状况的监测、矿物的识别、海洋水色分析以及其他方面的许多应用都是很有价值的。文章概述了国内外在成像光谱技术方面的发展，并首次以像元的构成成分的.纯像元和混合像元的角度对分类方法进行了论述，对超谱图像分类技术研究现状的归纳和分析，旨在寻找突破点，加强此领域的研究力度。     

Space object material identification method of hyperspectral imaging based on Tucker decomposition

Space object material identification method based on Tucker decomposition is proposed and demonstrated experimentally. Space target generally has a low spatial resolution because of the limitation in detection distance. Hyperspectral imaging (HSI) technology can capture the image from visible light to shortwave infrared continuously while providing the spatial and spectral information of the target, thereby introducing a new space target detection and identification approach. However, the data obtained by the HSI system often contain mixed pixels, thereby causing difficulties in target material identification. In this work, a material identification method of hyperspectral data based on Tucker decomposition is proposed by combining mixed spectral theory with tensor decomposition. The feasibility of the method is verified by using satellite model hyperspectral data with different spatial resolutions compared with the endmember obtained from the non-negative matrix decomposition (NMF), independent component analysis (ICA), tensor singular value decomposition (t-SVD). The average CORR of NMF, ICA, t-SVD and the proposed method is 0.2694, 0.5818, 0.6397 and 0.937, correspondingly. Therefore, the proposed method has demonstrated a more remarkable performance in terms of material identification, the analysis results of the material abundance distribution that used the proposed method.     

基于激光测振仪分离装置测量方法研究

针对目前采用的高速摄像测量方法存在误差较大与操作困难问题，提出了一种基于激光测振仪的新型测量方法，可以有效提高分离装置试验测量精度，为后续分离装置机构精确设计奠定基础。     

Novel method for reconstruction of hyperspectral resolution images from multispectral data for complex coastal and inland waters

Hyperspectral resolution image products of a synthetic sensor featuring the high spatial resolution of the space-borne sensor can offer cost-effective means for enhancing our current capabilities in terms of providing an array of images in lieu of designing an expensive system for image acquisition, which can serve the expanding needs of the scientific and user communities for various critical water color applications. Despite several studies on enhancing the capability of land remote sensing sensors, full spectrum reconstruction of water color images with varying spectral bands is hampered by the lack of methods and accurate atmospheric correction procedures. In the present work, a novel method is developed for reconstruction of hyperspectral resolution images from high spatial-resolution Sentinel 2 Multispectral Instrument (MSI) data representative of many complex waters in coastal and inland zones. This method uses a deep neural network (DNN) with multiple blocks of deconvolution and dense layers. The spectral reconstruction of hyperspectral resolution images from multispectral data was based on rigorous training data from the atmospherically-corrected and validated HICO normalized water-leaving radiance products (with spectral resolution 438-868 nm sampled at 5.7 nm) of diverse water types. The generalizability and versatility of the DNN method was tested and evaluated systematically by means of various qualitative and quantitative analyses using concurrent space-borne (MSI and HICO) and in-situ measurements from different regional waters. Reconstructed hyperspectral resolution radiances obtained from the MSI images closely matched with independent HICO and MSI measurements within the desired accuracy. Successful reconstruction and validation of the hyperspectral radiances indicate that the proposed state-of-the-art method provides possible future directions for enhancing our current capabilities of space-borne sensors for various research purposes and societal applications at local, regional and global scales.