星地协同光学遥感影像目标识别技术验证研究

为了提高光学遥感卫星信息处理的时效性,文章提出了星地协同光学遥感影像在轨目标智能识别技术框架。将基于遥感大数据的深度学习、神经网络模型训练等数据量大、运算量大、计算复杂、要求较高的处理任务部署在地面服务器,将深度学习训练得到的模型进行压缩并上注至卫星,卫星在轨利用轻量化模型对影像进行推理计算,最后把目标识别结果下传至用户。为了对所提出的技术框架进行验证,在高性能服务器和嵌入式开发板上进行了验证试验,利用YOLO-v5算法和DIOR遥感数据集进行了测试,结果表明:在模拟星载计算环境下,处理100km~2范围1m分辨率遥感影像耗时17.74s,平均精确度(Mean Average Precision,mAP)为87.2%。文章提出的星地协同智能目标识别技术框架实时性和精度上能够满足应用需求,具备一定的可行性,可以进一步开展在轨验证试验。     

新型智能遥感卫星技术展望

从遥感卫星技术与信息技术深度融合的角度,阐述了未来遥感卫星运营模式和服务模式可能的变革方向。提出了未来新型智能遥感卫星的总体概念设想及一种具备开放软件平台、网络接入、可以支持第三方灵活开发并上注应用程序(APP)的智能遥感卫星,给出了一种由智能遥感卫星、云服务中心、星地网络组成的智能遥感卫星系统,并对支撑该系统建设的网络通信架构、APP软件架构进行了初步设计,对星上智能处理技术进行了分析。     

高分多模卫星星地一体化快速响应系统设计与在轨验证

高分多模卫星采用星地一体化设计,实现了星上处理及信息快速生成分发,将遥感信息的快速响应时间缩短到了分钟级。文章详细描述了高分多模卫星基于星上处理系统(区域提取与处理单元)、数据传输与分发系统(数传分系统),以及地面接收与处理系统的星地一体化快速响应系统架构;开展了辐射校正、几何校正等星地一体化设计方法论证,以及在轨图像定位精度关键指标精度分析。通过高分多模卫星在轨试验完成了快速响应时间及关键指标的在轨评估验证,快速响应时间达到了2 min以内,在一定侧摆角度下图像定位精度可以达到经度方向-50.36 m,纬度方向29.18 m。     

遥感卫星智能操控技术发展研究

随着遥感卫星信息获取能力的快速提升,传统卫星操控模式已无法满足用户快速、准确、灵活的遥感数据获取和信息产品生产需求,亟需发展智能操控技术来降低卫星操控难度和复杂度,有效提升卫星的应用效能。文章论述了遥感卫星智能操控技术的发展现状,分析了智能星地操控的关键技术,提出基于"智能卫星+一体化地面系统+智能操控平台"架构的天地一体化智能星地操控模式,从任务指控、任务进程监控、任务结果处理与多维度呈现、在轨维护以及在轨健康监测与处置等5个维度优化星地操控接口和操控流程,改善人机交互效果,可为遥感卫星操控模式设计和系统实现提供参考。     

成像卫星在轨智能处理技术研究进展

从成像卫星在轨智能处理技术的重要性出发,分析了现阶段国内外研究现状,并总结了星上计算资源受限、实时性要求高、缺少大规模数据集、空间环境特殊性等在轨智能面临的主要挑战.针对问题,系统总结了智能算法、硬件平台和优化技术三个方面的相关技术,其中对于遥感目标智能检测算法,详细描述了数据集、模型架构、实时性等多个方面.最后,对成...     

多源卫星信息在轨融合处理分析与展望

针对自然灾害监测、海洋目标监视等多星协同探测应用场合,首先分析了多源卫星信息在轨融合处理的必要性,其次总结了国内外卫星数据在轨处理的研究现状和存在的问题,然后在此基础上从星上探测、通信和计算资源出发,分析了适应在轨处理的在轨自主任务规划、目标信息表征、多源卫星信息目标在轨关联、多源卫星信息在轨特征融合、星地协同数据处理与动态交互等多源卫星信息在轨融合处理的相关问题和关键技术,最后,给出未来发展趋势展望。     

基于异构融合类脑芯片的卫星智能平台设计

传统卫星运行基于单星工作模式,计算能力有限,当处理海量数据时,由于单个节点能力的不足极大限制了整体的发展。为适应行业对业务处理低延时提出的迫切需求,天地一体化多星协同、多任务协同的智能化工作模式重要性逐渐显现。传统星载计算机采用固有算法及硬件进行简单任务规划及多星协同管理,其算力及算法难以满足基于深度学习的智能任务需求。当前,基于脉冲神经网络（SNN）加深度神经网络（DNN）的类脑计算方法,具有强智能计算、低能耗、强并行、高效率、存算一体等特点。通过对卫星智能处理平台发展趋势分析,针对异构融合类脑芯片优势特征,同时兼顾航天器在轨可靠性需求,提出基于异构融合类脑芯片的卫星智能处理平台架构,完成星上在轨智能预测和自主任务规划,进一步降低卫星业务成本。     

遥感影像弱小目标智能解译算法研究

随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。     

海洋一号C/D卫星在轨交叉定标设计

为了满足定量遥感对海洋水色遥感仪器定标精度定期监测的需求,提出海洋一号(HY-1)C/D卫星在星上配置具备高光谱分辨率与高辐射定标精度的定标光谱仪的设计方法,实现对同一卫星平台载荷设备的交叉定标。根据交叉定标基本原理,给出HY-1C/D卫星在轨实现交叉定标的流程设计,指出星上定标光谱仪作为参考遥感器需要满足的设计要求,并从工程实际角度对在轨交叉定标精度进行了预估。结果表明:在轨同平台交叉定标设计能够有效提升光学遥感器之间的交叉定标精度。     

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。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

基于高分卫星姿态监测的姿态参数算法优化

目前航天测绘相机几何参数的在轨标定通常经由地面检校场数据处理完成。然而,由于一次摄影中难以保证获取的地面检校场影像完整,使得在轨标定周期较长,进而导致实时监测与标定非常困难。“高分十四号”卫星搭载了一种新的姿态测定系统,利用高精度的相机光轴监测实现对相机几何参数的在轨实时标定。文章在此基础上对高分卫星星地相机间夹角在轨解算方案进行了优化,并基于数值仿真和在轨实测数据进行了分析,结果显示优化算法可以进一步提高影像内定向稳定度和最终的定位精度,未来有望在高精度立体测绘应用中发挥重要作用。     

“实践九号”A卫星图像的直接解调成像方法

“实践九号”（SJ-9）卫星是中国新技术试验卫星系列规划中的首发星,其中A星搭载的光学成像有效载荷技术试验项目为高分辨率多光谱相机,其图像数据将应用于国土资源调查与监测、农林业、环境保护、防灾减灾等领域,满足用户对高分辨率数据的需求。目前,遥感数据地面处理主要使用美国学者提出的调制传递函数补偿方法,而该文使用了中国科学家自主提出的直接解调成像方法处理“实践九号”A卫星全色谱段的遥感图像。通过分析处理前后的敦煌靶标和法国靶标的调制传递函数（Modulation Transfer Function,MTF）和点扩散函数,认为经直接解调成像方法处理后的图像清晰度和MTF有明显提高,达到了国际上同类遥感图像处理方法的先进水平。     

中波红外面阵遥感相机相对辐射定标方法研究

为了促进中波红外面阵遥感相机遥感数据的应用,提出了一种在轨相对辐射定标方法。该方法根据两点定标原理,以中波红外面阵遥感图像数据为基础,利用在轨其他卫星数据获得相机入瞳处辐亮度,计算出非均匀性系数,从而实现在轨相对辐射定标。它为同类红外面阵遥感相机在轨相对辐射定标提供了一种新的思路,同时也可作为星上黑体标的一种校验手段。     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

卫星遥感数据的浏览查询技术

遥感卫星图像数据的预处理包括数据编目、存档管理、浏览查询和产品生产等部分。其中，浏览查询是向遥感数据的用户提供查询和检索卫星原始数据各级产品数据的手段，浏览查询系统的功能和性能直接影响到遥感数据的使用效率。本文介绍了新一代高码速率遥感卫星地面数据处理中浏览查询系统研制的主要技术。本文所研究的浏览查询技术已成功的运用到资源二号遥感卫星地面站的数据处理系统中。本文论述的数据处理技术将为其它遥感卫星地面数据处理系统的研制提供重要的帮助。     

遥感卫星高精度高稳定度控制技术

对遥感卫星高精度高稳定度控制技术进行了综述。给出了国内外高稳定度多挠性遥感卫星控制、快速机动控制、高精度姿态确定、自主智能控制等典型应用,以及未来发展趋势。分析了挠性多体卫星结构-控制一体化设计、卫星在轨试验和高精度姿态确定等关键技术。讨论了挠性多体卫星动力学建模仿真及地面试验验证,H∞控制、自适应滤波前馈等卫星姿态控制方法研究与应用,卫星结构模态与无干扰力矩在轨辨识,以及基于陀螺、星敏感器及其误差、卫星动力学模型、在轨热变形标定等高精度姿态确定技术。     

FY-4 Meteorological Satellite

FY-4 is the second generation of Chinese geostationary satellite for quantitative remote sensing meteorological application. The detection efficiency, spectral bands, spatial and time resolution have been greatly improved with respect to those of first generation, as well as the radiometric calibration and sensitivity. The combination of multichannel detection and vertical sounding was first realized on FY-4, because both the Advanced Geostationary Radiation Imager(AGRI) and Geostationary Interferometric Infrared Sounder(GIIRS) are on the same spacecraft. The main performance of the payloads including AGRI, GIIRS and Lightning Mapping Imager, and the spacecraft bus are presented, the performance being equivalent to the level of the third generation meteorological satellites in Europe and USA. The acquiring methods of remote sensing data including multichannel and high precision quantitative observing, imaging collection of the ground and cloud, vertical observation of atmospheric temperature and moisture, lightning imaging observation and space environment detection are shown. Several innovative technologies including high accuracy rotation angle detection and scanning control, high precision calibration, micro vibration suppression, unified reference of platform and payload and on-orbit measurement, real-time image navigation and registration on-orbit were applied in FY-4.     

改进暗通道遥感影像去雾方法及效果分析

遥感影像的预处理工作是遥感数据应用的基础。去除云雾是影像预处理工作的重要组成部分。针对遥感影像雾霾浓度分布不均匀的问题,提出一种改进的暗通道遥感影像去雾方法。以"高分一号"(GF-1)卫星为例,根据影像灰度图中的灰度值对影像雾霾浓度区域进行划分,对每个区域中暗原色值的获取方式进行改进,使用导向滤波优化大气传输率,以归一化植被指数(NDVI)为基础,设计用于评价影像去雾质量的定量指标。结果表明:所提出的方法能明显去除雾霾干扰,有效改善卫星影像数据的视觉效果,增强影像细节。该方法去雾处理后的遥感数据能应用于定量遥感,提高遥感影像的可用性及有效性。