一种面向用户任务需求的遥感图像质量标准-NIIRS

文章讨论了现行的遥感图像评价技术 ,介绍了美国国家图像解译度分级标准 (NIIRS)的开发背景和开发过程 ,分析了NIIRS的特征及使用价值     

一种面向用户任务需求的遥感图像质量标准-NIIRS

文章讨论了现行的遥感图像评价技术，介绍了美国国家图像解译度分级标准(NIIRS)的开发背景和开发过程，分析了NIIRS的特征及使用价值。     

韩企开售50厘米级遥感图像

正韩国SI成像服务公司(SIIS)7月6日宣布开始"韩国多用途星"(KOMPSAT)3A光学对地观测卫星所获图像的商业出售,从而使韩国成为继美国之后第二个在市场上公开出售50厘米级卫星图像的国家。该公司称,KOMPSAT-3A能生成地面采样距离不到50厘米的图像,代表了除美国数字地球公司之外商售卫星图像分辨率的最高水平。KOMPSAT-3A又称"阿里郎"3A,由韩航空宇宙研究院研制,去年3月由俄乌合造的第     

基于降落图像匹配的嫦娥三号着陆点位置评估

提出了一种应用着陆器降落相机序列图像和嫦娥二号数字正射影像(DOM)的嫦娥三号着陆点位置评估方法。以高分辨率降落图像上的着陆器位置为基础,通过降落序列图像间的尺度不变特征转换(SIFT)匹配,计算序列图像间的几何转换参数,完成着陆器在低分辨率降落图像上的定位。并通过提取降落图像与嫦娥二号DOM影像上的撞击坑,实现图像间的匹配与几何转换参数的计算,最终得到着陆器在嫦娥二号DOM影像上的位置。通过对比美国"月球勘测轨道器"(LRO)拍摄到的着陆器真实位置,验证了定位方法的有效性,其定位精度在DOM影像1个像素以内。     

美国发射地球之眼-1商用地球观测卫星

2008年9月6日,美国地球之眼-1(GeoEye-1)商用地球观测卫星搭乘德尔它-2火箭从加利福尼亚州范登堡空军基地发射升空。GeoEye-1卫星的黑白图像分辨率达0.41m,彩色图像分辨率达1.65m。美国发射地球之眼-1商用地球观测卫星     

美行星实验室公司将建纳星遥感星座

美国旧金山新成立不久的行星实验室公司(原称COSMOGIA有限公司)正在寻求建设一个由28颗纳型卫星构成的星座,用以快速提供全球任何地点的低成本高分辨率图像,以期为对地遥感行业带来一场革命。公司几位创始人希望借此显著扩大地球图像的用户群体,并利用这些图像来应对人道主义、环境和商业担忧。公司共同创始人欣格勒说,该公司致力于让所有人都能了解地球的变化情况,     

韩国继美国之后公开销售0.5m分辨率卫片

据美国Space News网站2016年7月6日报道,韩国SI成像服务公司(SIIS)宣布,该公司已经开始"韩国多用途卫星"-3A(Kompsat-3A)光学卫星图像的商业销售,使韩国成为继美国之后全球第二个公开销售0.5m分辨率卫片的国家。该公司在一份声明中表示,2015年3月发射的Kompsat-3A卫星可提供优于0.5m分辨率的卫片,这也是美国数字全球公司之外分辨率最高的商业卫片。     

速率超过23Mb/s的美军卫星全球广播服务网络

美国防部1997年年底宣布,以休斯信息系统公司(HIS)为首的承包组将承接美军全球广播服务(GBS)合同。GBS系统将经卫星向作战人员快速提供视频、图像和数据服务。其目标是在冲突中能以最少的时间,把重要的信息传递给军事指挥人员。有了GBS,美国在全球的     

基于CFAR检测的SAR噪声干扰效果评估方法

在研究美国林肯实验室的SAR恒虚警(CFAR)自动目标检测方法的基础上,分析了CFAR目标检测技术在不同噪声干扰强度下检测概率的变化情况,并结合图像相关性分析得出一种改进的基于CFAR检测技术的SAR噪声干扰效果评估方法.     

德启用卢皮(SAR-Lupe)合成孔径雷达卫星监视系统

近日,德国陆军启用了首个卫星监视系统——卢皮(SAR-Lupe)合成孔径雷达卫星监视系统。该合成孔径雷达(SAR)系统由5颗卫星组成,卫星质量770 kg,外形尺寸为4 m×3 m×2 m,功率250 W,设计寿命10年,采用肼推力器。卫星可提供分辨率0.5 m图像,星上存储器可储存10幅SAR图像数据。该系统能进行多角度监视,具有穿透云层和夜间监视的能力。该系统于2008年夏季开始运行。2008年12月4日,制造商OHB系统公司正式向德国陆军交付了卢皮系统。该系统的地面站设在Grafschaft。据介绍,从卫星到达指定位置上空到图像编辑完成,只需10 h即可获得任意地区的监视图像。卢皮系统的研制成功,标志着未来德国将不再需要依赖美国提供数据信息。德国可与法国共享由太阳神Ⅱ军用卫星提供的日间图像数据信息。(肖择)德启用卢皮(SAR-Lupe)合成孔径雷达卫星监视系统@肖择     

美国新一代“陆地卫星”系统及数据分发政策

美国"陆地卫星" (Landsat)系列对地观测任务从1 9 7 2年延续至今,已开展了40年.其观测数据广泛应用于农业、水文管理、灾害响应、科学研究和国家安全等领域.目前,美国地质调查局(USGS)存档的图像数量已超过280万张,而且每天大约可以新增440张图像."陆地卫星数据连续任务" (LDCM)卫星是最新的一颗"陆地卫星"系列卫星,其任务目标在于保持观测数据的连续性.该卫星于2013年2月11日从范登堡空军基地搭乘"宇宙神"5 (401)型运载火箭发射.除传统应用领域外,LDCM卫星数据也可服务于美国国家航空航天局(NASA)关注的多个领域,包括气候变化、碳循环、生态系统、水循环、生物地球化学等.     

美总结海湾战争中使用军事卫星的经验

美国海、陆、空三军和国防预研计划局都在进行正式评估工作,以总结沙漠风暴行动计划中使用军事卫星所取得的经验。 空军和中央情报局(CIA)的6～7颗卫星,其中包括曲棍球-1雷达卫星,为这次海湾行动提供了许多情报图像资料。 卫星图像的清晰度很高,但是有许多信息积滞在像空军和CIA的国家照片处理中心(NPIC)等信息处理部门。由于通信卫星图像中继能力有限,数据传输到战场的速度也很慢。 卫星的“连通性”,即为了各种特殊需要对数据进行加工处理     

千呼万唤始出来 美国空间红外望远镜升空

美国航宇局用于天文观测的最后一个“大观测台”天文卫星———“空间红外望远镜设施”(SIRTF)在推迟几年之后,终于在8月25日由一枚德尔它2重型火箭从卡纳维拉尔角空军站发射升空。卫星进入绕太阳运行的轨道。这次发射也是德尔它火箭计划的第300次发射。耗资12亿美元的SIRTF卫星将以前所未有的精度进行红外天文观测,将使美国航宇局同时具备光学(哈勃太空望远镜)、X射线(钱德拉X射线观测台)和红外(SIRTF)空间天文观测能力。科学家们希望SIRTF能拍摄到在视觉和科学上都同哈勃拍摄的一样壮观的图像。     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。     

卫星光学遥感系统优化设计与像质评价探讨

介绍了卫星光学遥图像获取与图像处理一体化优化设计的思路;运用通用像质方程(GIQE)对于利用小相对孔径光学系统和调制传递函数补偿(MTFC)方法得到的图像的品质与利用相对较大相对孔径光学系统得到的图像的品质进行了对比分析。     

NSR公司发布第七版《卫星对地观测》报告

<正>2015年8月,美国北方天空研究公司(NSR)发布了第七版《卫星对地观测》报告。报告预测,涉及数据、增值服务和信息产品在内的对地观测(Earth observation,EO)市场将从2014年的23亿美元增加至2024年的45亿美元。蓬勃发展的信息产品将驱动对地观测市场的发展,面对着中高分辨率图像价格的下跌,对地观测产     

美将对卫星用户及卫星图像销售制定政策

美将对卫星用户及卫星图像销售制定政策美国国家安全委员会正在制订一项关于外国购买天基遥感卫星和高质量遥感图像的综合性政策。阿联酋、西班牙和韩国等国都将申请卫星出口许可证。任何卫星都可能要在美国政府的严格控制下用美国火箭发射并由美国承包商经营。美国航天工...     

美下一代静地气象卫星出现严重技术问题

据《国际飞行》1991年7月10～16日报道,美国下一代静地气象卫星(GOES Next)的成像系统出现了严重的技术问题,使美国气象服务陷入危机。 由于GOES Next卫星的镍导线不适应空间环境中的温度变化,所以主成像系统拍摄的图像模糊不清,这就需要重新设计这一电路。此外,把光学信号转换成电脉冲信号的探测器也出现了问题,温度—湿度传感器性能也低于目前     

美国Landsat-8卫星发射升空

2013年2月11日,美国第八颗陆地卫星(Landsat-8)由宇宙神-5火箭(Atlas V)在加州范登堡空军基地发射升空。Landsat-8卫星是陆地卫星系列的后继星,由美国航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USUG)联合研制,将继续用于对地成像,收集地面重要数据,这些数据和图像将被用于农业、水文管理、灾害响应、科学研究和国家安全等领域。Landsat-8运行在705 km的太阳同步极地近圆轨道,降交点地方时为10:00~10:15,与Landsat-7轨道相     

基于组字典学习的逆合成孔径雷达成像方法

基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。