遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法

针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题，提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法，能够有效消除局部区域均值的影响，从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中，实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率，可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。     

基于U-net的"高分五号"卫星高光谱图像土地类型分类

"高分五号"卫星是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星,对于土地利用类型分类具有重要的应用价值,如何利用深度学习技术开展高光谱图像分类是当前研究的热点问题。深度学习中的语义分割方法在地面场景的图像中已经获得较好的应用,但是对于高光谱遥感图像的精度和适用性较差,无法准确获得精确的分类结果。文章采用U-net模型开展高光谱土地利用类型分类研究,首先基于"高分五号"卫星高光谱数据,构建样本数据集,然后训练分类模型,进行土地利用类型分类,探讨语义分割方法在高分五号高光谱数据上的应用能力。结果表明,采用深度学习中的语义分割方法能够有效提高精度水平,U-net模型的整体分类精度为0.9357,Kappa系数达到0.92,均高于SVM方法和CNN方法。采用深度学习中的语义分割方法,可以为"高分五号"高光谱数据的土地利用分类提供技术支撑,有效提升"高分五号"卫星的应用能力。     

基于云空间分布的遥感影像应用场景评估方法

当前云覆盖遥感影像的可用性筛选方法,通常仅考虑总体云量覆盖率,易导致影像利用率低的问题。文章提出一种云空间分布的遥感影像应用场景评估方法:首先采用光谱阈值法提取初始云区范围,并利用数学形态学方法优化初始云区范围;然后利用地理国情监测数据作为云下地表覆盖先验数据,结合云区检测范围,以单景遥感影像为单位,得到影像的可视云下地类图和云遮挡、云区连片度指标;最后结合定性和定量的评价指标,综合评估得到单景影像的优势应用场景。文章以两景不同地区的"高分"系列卫星数据对该方法进行实验,结果表明:该方法为影像筛选提供了多维度云遮挡评价指标,能够有效评估单景遥感影像的优势应用场景,可以有效地提升云覆盖遥感影像的利用率。     

基于深度学习的遥感图像目标检测方法及系统设计

为解决传统的目标检测算法难以满足遥感图像数据爆发式增长需求这一问题，文章提出基于深度学习的遥感图像目标检测系统软件。首先，为给深度学习网络训练提供高质量的样本数据，在GIS平台上实现了样本标注功能和数据集兼容性转换功能，并提供图像预处理方法对样本进行扩充；其次，针对遥感图像场景分类与遥感图像特定目标检测，应用深度学习技术，分别实现了模型训练、迁移学习、目标检测等功能；最后，采用了形态学处理、矢量化、直角化约束等方法，对遥感图像场景分类的效果进行改善。实验结果表明，文章的遥感图像目标检测系统在遥感图像场景分类方面取得了85%的分类精度，在特定目标检测方面取得了95%的检测精度，明显优于传统的遥感图像处理方法。该系统软件满足目标检测应用需求，能够为遥感影像分类、信息提取、变化检测等任务提供技术支持。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。     

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。     

面向制造的复杂光学遥感器全三维设计

文章以数字化技术为依托,针对复杂空间光学遥感器传统研制模式存在的具体问题,利用基于模型的设计制造信息化技术,介绍了一种面向制造的光学遥感器三维数字化设计方法,通过对三维设计软件定制开发,搭建了一套用于光学遥感器数字化设计的系统。文章详细地介绍了遥感器数字化设计的具体流程和数字化模型体系,规定了光学、结构、热控、总体等多专业数字化接口定义原则及数字化设计的分工。经型号应用验证表明:使用面向光学遥感器的全三维的数字化设计系统可以有效提升光学遥感器研制效率。该方法是复杂光学遥感器研制能力提升的一个重要手段。     

太空非合作遥感卫星三维重建点云的平面滤波方法

受太空环境光照条件弱、卫星高速运动、卫星表面纹理匮乏等因素的影响,太空非合作遥感卫星的三维重建点云中往往会存在大量噪声,给太空非合作目标的准确探测带来了非常不利的影响。文章以非合作遥感卫星的形状特征作为先验知识,提出一种三维重建点云的平面滤波方法。针对点云噪声的不同特点,首先利用统计分析滤波方法消除离群离散点噪声;其次,利用改进的区域生长聚类方法,分割出点云模型中的平面结构与离群点簇噪声;然后,分别用RANSAC算法和最小二乘法对平面结构进行滤波,并将平面结构附近的噪声点垂直投影至平面内,去除模型表面噪声。实验结果表明,该优化方法可以有效去除非合作遥感卫星三维重建点云中的大部分噪声,得到卫星平面结构的光滑点云数据。     

基于视觉显著性和卷积神经网络的机场目标快速检测

针对现有的机场目标检测算法用于大幅面遥感图像时检测速度慢、准确率低的问题,文章提出了一种基于视觉显著性和卷积神经网络相结合的高效、精确的机场目标检测方法。首先,根据机场形状特征,采用基于直线分布特征的视觉显著性检测方法提取候选区域,对机场的可能位置进行粗定位;然后,设计了一种改进的卷积神经网络分类模型判断候选区域是否为机场;最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框,获得最终的检测结果。利用从谷歌地球收集的图像数据集对该神经网络模型进行训练和测试,结果表明其在精准率和召回率上均具有较大优势。此外,文章所提算法在来自不同卫星平台的大量大幅面遥感图像上进行了机场目标检测,结果显示其适应性强且检测效率有大幅度提升。     

珠海一号高光谱影像云检测算法

珠海一号高光谱卫星具有高空间、高光谱、高时间分辨率等特点,有效推动了高光谱遥感数据在农林环境、自然资源探测等领域的广泛应用,其中高精准的云检测是遥感数据预处理的关键步骤。如何对高光谱图像有效特征提取并克服传统云检测方法特征复杂、算法参数多、计算量大、鲁棒性差等缺陷,是高光谱云检测研究的关键问题。为此,提出了一种多尺度特征融合的U型结构网络,模型首先利用残差模块进行特征编码,并将编码进行多尺度融合,在网络的跳跃连接处引入了坐标注意力机制提取有用信息,最后通过残差解码得到输出结果。实验前首先利用主成分分析降维,将高光谱数据重构为4维影像数据,然后通过数据标注与数据增强,建立珠海一号高光谱影像云检测数据集。采用了38-Cloud云数据集训练初始网络参数,随后利用构建的数据集进行迁移学习。实验结果表明,对于所建立的珠海一号高光谱云检测数据集,所提方法的像素准确率达到92.28%,可以实现高精度的高光谱遥感影像云检测。     

基于全局—局部特征联合的光学卫星遥感图像舰船目标细粒度识别

针对光学遥感图像舰船目标类间差异小,需要丰富舰船目标的特征表示能力提高其细粒度识别准确率的问题,文章提出了一种基于全局—局部特征联合的舰船目标细粒度识别方法,设计了双分支特征提取与融合模型。首先,全局特征提取分支通过卷积神经网络提取图像的全局特征;其次,局部特征增强分支将浅层特征图打乱并重构,加入对抗性损失函数,训练网络识别局部重点区域特征的能力,提取目标局部特征;最后,将全局特征和局部特征进行融合,利用全连接层对特征进行降维处理去除冗余信息,增加鲁棒性,并利用融合特征完成分类任务。实验表明,该方法可以兼顾全局特征和局部特征,在FGSC-23舰船目标数据集上准确率达到86.36%,优于其他方法。     

环境减灾-1A、1B卫星在干旱监测中的应用研究及实现

"环境与灾害监测预报小卫星星座"(以下简称环境减灾星座)是我国首个以防灾减灾和环境监测为应用目的的小卫星星座,应用环境减灾星座构建干旱遥感监测体系具有重要的现实意义.文章基于HJ-1A、1B卫星遥感器数据,分析其适用的干旱遥感监测模型,并在此基础上选择辽宁省阜新市作为研究区,实现了基于HJ-1B卫星宽覆盖多光谱CCD相机数据的垂直干旱指数监测模型.结果表明,利用环境减灾星座数据可以有效地实现干旱遥感监测.     

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。     

某空间光学遥感器的振动抑制及装星应力卸载技术应用

文章从某空间光学遥感器对振动抑制与装星应力卸载的需求出发,针对性地设计了一种阻尼隔振器。通过理论分析及实际应用研究证明:该隔振器不仅能够对遥感器在发射主动段的振动响应进行一定抑制,而且兼顾了遥感器在与卫星装配时装配应力的有效卸载,减少了对光学系统的影响,提高了该遥感器对天、地观测任务的可靠性。     

空间红外遥感相机制冷机微振动对MTF影响分析

空间红外遥感相机内部活动部件微振动载荷会引起相机光学元件产生刚体位移和面形变化,从而影响相机的在轨光学成像品质。文章基于某空间红外遥感相机内部扰振源的测试结果,建立了适用于微振动分析的相机精细有限元模型,经分析计算,确定了基于Zernike多项式曲面拟合和调制传递函数(MTF)分析的方法和流程;最后结合某空间红外遥感相机进行MTF影响分析,结果显示制冷机微振动对该相机MTF影响在工程可接受的范围内。     

凝视视频卫星目标检测算法

为了实现对高分辨率光学遥感视频卫星成像视场范围内的飞机目标进行快速高效检测,提出一种遥感影像快速目标检测方案。文章借鉴深度卷积神经网络模型YOLO系列算法高速检测目标优点,引入端对端式全卷积神经网络构建检目标测算法,通过实验统计和探索光学卫星成像视场范围大小对目标检测准确率和检测速度的影响,结合目标尺度进行网络调优、改进检测模型,得到基于凝视成像视频卫星目标检测的高效算法。运用算法对来自"吉林一号"光学A星及视频3星的影像数据集进行目标检测实验统计,在413张800像素×800像素的静态遥感影像测试集中实现76.2%的平均检测准确率,在同等尺度的遥感视频序列中实现31帧/s的检测速度。该算法成功将深度卷积神经网络技术引入到凝视视频卫星遥感应用领域,有效证明了深度学习技术在遥感视频识别领域的可行性。     

卫星多源遥感图像融合研究

卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。     

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。     

基于域适应Faster RCNN的复杂背景目标检测

本文提出的算法实现了对复杂多变环境下目标的稳定识别,通过改进模型训练算法,有效提升了深度学习模型对不同环境条件下的目标检测准确率。同时,本文在网络域适应部分设计了类别平衡多分类判别器算法应对多种环境条件下收集样本难易度不同的问题;在RPN网络分类器及输出分类器中引入Focal Loss算法,解决不同环境条件下目标检测难易度差别较大的问题;数据集制作过程中采用局部标注策略加以辅助。实验结果表明改进后的域适应Faster RCNN算法训练出的模型不仅增强了对复杂环境条件下目标检测的鲁棒性,还明显提升了对目标在不良环境条件下的检测准确率,这给遥感任务图像中复杂地理环境背景下的目标检测方法提供了一种新的思路。     

关于星载光学遥感相机信噪比指标的讨论

星载光学遥感相机信噪比是仪器的一个非常重要的性能指标,信噪比的大小对测绘高程定位精度有很大影响。文章通过计算机仿真实验定量研究了光学遥感相机信噪比与测绘卫星高程定位精度之间的关系,包括三维地物模型建立与模拟成像、特征点提取与匹配、高程值计算等。实验结果表明在计算机仿真得到的理想图像中,当图像调制传递函数值为0.15时,信噪比应大于35dB才能满足测绘高程定位精度的要求。考虑到遥感相机在轨运行时大气和真实场景的影响,光学遥感相机信噪比应大于40dB。