嫦娥一号CCD立体相机数据光度校正

为更加精确拟合相函数系数, 得到较为准确的光度校正结果, 针对嫦娥一号CCD立体相机数据的特点, 对改进的Lommel-Seeliger模型中的Lommel-Seeliger因子进行修订, 使去除太阳入射角和传感器观测角影响的遥感图像数据能够更好地契合相位角的变化; 利用加入修订后Lommel-Seeliger因子的模型对嫦娥一号CCD立体相机数据进行逐像素光度校正; 选取同一轨道不同纬度和同一区域不同视角两组数据来验证算法的有效性和适用性. 实验结果表明, 该方法能够有效校正由于几何观测条件变化而引起的目标光谱特性的不一致性, 对于较亮和较暗区域的光度校正效果更为有效.      

基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱（MS）图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色（PAN）图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。      

面向高分辨率遥感影像的地形辐射校正方法

地形辐射校正对获取准确的地表定量遥感精度意义重大。针对传统地形辐射校正模型不适用于高分辨率遥感影像的问题,提出了一种基于辐射传输模型,同时严控误差源的地形辐射校正方法,以资源三号01星高分辨率全色及多光谱遥感影像为例进行相关实验,实现对高分辨率遥感影像的地形辐射校正,并进行了主客观分析与评价。分析结果表明:本文提出的地形辐射校正模型和方法,能有效解决全色遥感影像在绝对辐射定标系数缺失情况下校正效果差以及如何保持高分辨率遥感影像细节等难点,较传统方法更适用于高分辨率遥感影像。      

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

遥感卫星多光谱图像模拟真彩色算法研究

地球资源遥感卫星ZY-1 02C和CBERS-04搭载的全色多光谱相机缺少蓝光波段，需要通过波段模拟方法首先生成蓝波段，进而合成模拟真彩色图像。根据多光谱数据特点，提出一种基于波段线性关系模型的模拟真彩色方法。首先用具有蓝色波段的多光谱数据作为参考图像进行回归分析，计算得到相关系数，将结果作为参数应用于待模拟图像生成蓝波段。然后按照地物类别进行单景图像局部区域颜色畸变矫正。最后按特定顺序合成模拟真彩色图像。试验表明，该算法简单快速，减少了偏色现象，能够获得较好的模拟效果。     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法

利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量。再利用主成分分析法法对m维高光谱遥感图像进行降维,得到q维融合地物空间分布信息与光谱信息的结果图。通过高斯混合模型预测聚类中心,基于改进的迭代自组织数据分析算法ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)对高光谱遥感图像进行聚类,得到最终的分类结果。实验结果表明本方法的地物分类精度优于K-means、ISODATA和SVM方法,总体分类精度提升10.14%-13.99%,kappa系数提升3.2%-12.85%。     

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     

空间TDICCD相机动态信噪比计算方法研究

信噪比是空间光学相机系统的主要设计指标之一,可用于表征相机的辐射性能。文章通过建立遥感卫星轨道模型,分析计算一年中任意时刻用太阳高度角和卫星观测角描述太阳、卫星、地面目标点之间的相对位置关系,并将计算得到的卫星观测角和太阳高度角等参数导入大气传输软件MODTRAN,输出在相机入瞳处的地面目标光谱辐亮度,再根据信噪比的计算方法,最后完成TDICCD相机动态的信噪比计算值。通过该方法,可以计算任一时刻任一观测目标的信噪比,这将有利于判断在某一时刻的能量是否满足观测要求,以随时改变TDICCD的探测器级数,使得成像像质达到最佳。     

Nonlinear mixture model of mixed pixels in remote sensing satellite images based on Monte Carlo simulation

A nonlinear mixture model for the interpretation of mixed pixels in remote sensing satellite images is proposed. The proposed model is a Monte Carlo ray-tracing model that takes into account interactions among the ground cover materials (multiple reflections among the materials on the surface). The proposed model also takes into account topographic features (slope) of the ground surface. As an example, Top of the Atmosphere (TOA) radiance of mixed pixels of forested areas which are composed of grasses and trees are simulated with the proposed model and compared to actual remote sensing satellite data of ASTER/VNIR over these forested areas. It was found that the influence due to multiple scattering interactions between trees depends on the tree distance and ranges from 8% to 10%. It is also found that the proposed model is useful to interpret mixed pixels. Namely, it is suggested that actual reflectance of the trees is higher than apparent reflectance that is calculated with the satellite data. Also it is suggested that it is possible to estimate forest parameters such as tree distance, tree shape.     

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.     

Fractal signatures for multiscale processing of hyperspectral image data

A multiscale approach to hyperspectral image data analysis using fractal signatures was proposed and implemented in the Interactive Data Language (IDL). For 2-D hyperspectral curves, fractal signature measures the changes in curve length with changing scale. Using NASA’s Earth Observing-1 (EO-1) Hyperion image from a study area near Denton, Texas, USA, the capabilities of fractal signatures in discriminating different land cover types were presented in three different ways: (1) fractal signature curves, (2) distances between fractal signatures, and (3) fractal signature images. The asymmetry in length measurement was found to be effective in handling hyperspectral curves obtained from Hyperion radiance data. The contribution of fractal signature images was shown through comparison of image classification results. The results from the Hyperion radiance data suggest that fractal signatures at certain scales can reveal important differences in land cover types.     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

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.      

一种低轨遥感卫星按需数据传输机制

针对现有低轨（LEO）遥感卫星数据下行机制普遍存在的低效率、高时延、传输路径易损等问题,提出了一种新型的遥感数据传输机制。所提机制中,支持地面站按需实时定位遥感影像资源,并建立定位卫星到达地面站的传输路径;在建立传输路径时,考虑到协作卫星与地面的可视时间有限,提出了以路径持续服务时间最大化为度量的路由算法,降低因协作卫星改变而引入的传输时延。基于NS3仿真平台实现了所设计的数据传输机制,实验表明,提出机制相比现有数据传输机制可降低数据传输时延,减少数据丢失。      

超谱遥感图像降维方法研究现状与分析

随着成像光谱仪的发展 ,超谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段———对获取的超谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对超谱图像的数值分析处理上 ,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与压缩等方面。而超谱图像降维方法的研究是做好后继处理的一个关键步骤 ,降维方式的正确选取与使用 ,对于发展和完善那些针对超谱海量数据和丰富信息特点的算法和软件有极大的好处。文章从波段选择、划分数据源、特征提取和融合等 4个角度对目前超谱图像的各种降维方法进行了综合归纳和分析。力图为超谱图像处理寻找突破点 ,加强此领域的研究力度