有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用

分析了中国光学卫星影像的严密成像几何模型,并采用有理函数模型(RFM)拟合严密成像几何模型,分别对"资源二号"两景影像(平原与山区)和"遥感二号"一景影像进行了几何纠正试验。试验中,参考相应地区1∶10 000数字正射影像(DOM)选取一定数量的控制点用于精化有理函数模型参数,结合相应地区1∶10 000数字高程模型(DEM)对影像进行正射纠正,纠正精度反映了RFM拟合严密成像几何模型的正确性,但同时也反应了中国光学卫星与法国、美国光学卫星在内检校工作上的差距。     

基于FPGA的星上影像正射纠正

传统的遥感影像正射纠正需要等待遥感影像下传到地面接收站后才能处理,这已不能满足用户对影像处理时效性的要求,为了解决这一问题,文章研究了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的星上正射纠正实时处理平台。基于FPGA的正射纠正平台采用模块化设计,主要包括外方位解算模块、旋转矩阵计算模块、坐标转换模块和插值模块。通过对SPOT6影像数据进行实验,比较了基于FPGA平台的正射纠正和基于高性能计算机平台的正射纠正的纠正精度和处理速度。实验结果表明基于FPGA平台的正射纠正的精度在1个像素以内,满足纠正要求;基于FPGA平台的正射纠正速度是基于高性能计算机平台的正射纠正速度的4.3倍。利用FPGA进行正射纠正能够提高纠正速度,并能保证纠正精度,具有广阔应用前景。     

基于改进的切比雪夫多项式轨道的 SAR影像正射纠正

在利用SAR(合成孔径雷达)严格几何模型(距离-多普勒)进行影像正射纠正时,为消除卫星轨道误差对影像正射纠正精度的影响,提出了一种新的卫星轨道模型——切比雪夫多项式。首先利用切比雪夫多项式对SAR影像元数据中提供的若干卫星轨道状态矢量进行拟合,以获得影像成像期间内卫星轨道状态矢量关于时间的函数关系式;然后利用少量地面控制点修正切比雪夫多项式拟合的参数;最后将修正之后的卫星轨道模型用于SAR严格几何模型的正射纠正,从而提高正射纠正影像的定位精度。结合SAR的几何成像参数、数字高程模型,选择广西桂林某地区的Radarsat-2卫星拍摄的SAR影像进行试验,利用所提出的方法与传统正射纠正方法进行对比,试验结果得出正射纠正精度在40m以内,定位精度优于传统方法。     

分块变换和GPU并行的遥感影像快速正射校正方法

正射校正是整个遥感数据处理过程中计算量最大、耗时最长的步骤之一,已经成为制约整个遥感数据处理快速完成的瓶颈。为了提高正射校正处理效率,文章系统地探讨了基于分块三维直接线性变换和图形处理单元(GPU)并行的遥感影像快速正射校正方法。首先针对正射校正坐标转换计算量过大的问题,提出了分块三维直接线性变换策略,有效地降低了坐标转换的计算量;在此基础上,采用"渐进式"策略开展GPU并行处理,首先通过GPU并行映射(核函数任务映射、基本设置),使方法在GPU上可执行,然后通过"两层次"性能优化(核函数性能优化、整体流程性能优化),进一步提高了方法的执行效率。在CPU和GPU组成的实验环境中,使用文中方法对"高分二号"卫星全色标准景影像进行实验,GPU执行时间仅为5.13s,与CPU相比,相应加速比达到142.42倍,可以满足对大数据遥感影像的快速正射校正需求。     

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。     

基于几何定位一致性的星载多光谱影像配准精度分析

多光谱影像波段配准是高分辨率光学遥感卫星多光谱相机数据预处理的关键环节,其配准精度直接影响影像产品的融合、解译等应用。文章首先从理论上深入分析了影响基于几何定位一致性多波段配准方法精度的因素,然后利用"资源三号"(ZY-3)卫星多光谱相机影像数据,并结合像方配准方法进行了对比实验验证。实验结果表明,当平台无震颤或存在微小震颤时,基于几何定位一致性多波段配准方法精度优于0.2像元,能满足高分辨率遥感卫星多光谱影像高精度配准需求。     

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。     

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。     

"高分四号"卫星正射校正精度分析

探究"高分四号"(GF-4)卫星影像在无精确控制点情况下进行基于有理函数模型的正射校正时,地形因素、参考影像以及高程数据对其结果的精度影响,并给出最适合GF-4卫星正射校正的经验性结论;文章分别对不同地形、不同分辨率的Landsat8参考影像以及不同分辨率的DEM数据进行正射校正实验,并从自动生成的控制点个数以及均方根误差两方面进行了精度分析。结果表明基于有理函数模型的正射校正对于不同的地形有着不同的校正效果,山地整体效果上略好于平原与城市;参考影像的全色波段与GF-4卫星影像的空间分辨率比例在0.8～1.0之间时,正射校正效果最佳;DEM对于GF-4卫星影像垂直方向正射校正效果显著,且分辨率越高校正效果越好。GF-4卫星影像的正射校正精度高低不仅与自身图像所包含的地形地貌有关,而且其参考影像与DEM数据的分辨率也会对精度有影响,宜选用分辨率相近的参考影像以及较高分辨率的DEM数据参与GF-4卫星的正射校正。     

一种星上微振动引起像移量的测量方法

基于多色CCD各谱段分时成像的特点,提出一种高分辨率光学遥感卫星星上微振动引起像移量的测量方法。该方法依据多色CCD不同时刻获取地面同一景物的不同谱段图像间的匹配像移量差异,确定星上微振动引起的像移量。研究实例证明了文章提出方法的可行性,结果表明,频率越低,微振动引起的像移量越大,因此,应对高分辨率光学遥感卫星的微振动,尤其是低频部分进行有效抑制。     

顾及光行差改正的遥感卫星成像模型及验证

结合光学遥感卫星的几何特性和成像机理,系统地分析了光行差效应对光学遥感卫星对地观测精度的影响。根据光行差效应影响的机理与特点,文章推导出了严格的光行差模型,并通过一个变换矩阵将该模型引入到传统共线方程模型中,实现了模型中光线真方向向量与视方向向量之间的转换。在实验阶段,通过两组实验对本模型的精度和有效性进行了对比验证,首先基于不同侧摆角的模拟影像对比分析了传统模型和本模型的定位精度,然后,结合几何定标的补偿效应,对比分析了两种初始模型及定标后的精化模型在不同侧摆角下的定向精度,进而验证各模型对光行差的改正效果。实验结果表明,文中方法可以有效的补偿卫星影像由光行差引起的几何误差,提高敏捷光学卫星大侧摆成像时的定位精度。     

卫星大部件二维转台装配工艺方法

为了满足某卫星大部件二维转台在地面重力状态装配后，保证其在轨解锁前精度一致性，提出了二维转台装配工艺优化方法。首先通过模拟载荷配重试验，探索转台星上接口重力下变化规律，保证结构板组合加工偏差，优化卫星层板组合加工工艺方法;其次分析二维转台机构变形，采用卸载装星工装，并对二维转台卸载装配前后关键变形进行精测对比。二维转台通过模拟试验和卸载装配后，保证了地面重力压紧状态和卸载状态下装配精度均在设计指标内，满足卫星二维转台装配要求。通过模拟试验确定结构加工公差余量，在进行卸载装配时，对卸载前后精度精测对比，是卫星大部件载荷装配工艺的正确方法。     

“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法

"高分二号"(GF-2)卫星的成功发射是中国遥感事业发展的重大突破,标志着中国遥感卫星进入亚米级时代。由于兼具高辐射精度、高定位精度和快速机动能力等特点,GF-2卫星数据应用于海岸线提取将极大提高提取的精度和速度。现有的遥感解译海岸线方法主要有阈值分割法、边缘检测法、区域生长提取法、神经网络法和面向对象法等,其中面向对象法是一种新兴的遥感图像解译方法,该方法通过对影像的分割,使同质像元组成大小不同的对象,从而实现较高层次的遥感图像分类和目标地物提取。文章以深圳大鹏半岛GF-2卫星数据为例,通过对影像进行正射校正、配准、融合和裁剪等预处理,再采用面向对象方法对海岸线进行了提取,并对入海河流河口处的海陆分界线划分进行了初步研究。研究结果表明,将海岸线提取结果与GF-2卫星遥感影像叠加进行验证,结果可靠,且所耗时间短,效率高。     

太阳定标基准星轨道仿真设计研究

遥感卫星辐射定标是提高遥感数据辐射质量、监测遥感卫星性能变化的重要途径。首先简要介绍了遥感卫星绝对辐射定标原理,讨论了现行遥感卫星绝对辐射定标方法及其优缺点,在此基础上提出了一种基于太阳定标基准星的在轨辐射定标方法,并对太阳定标基准星的轨道设计方法进行了研究。文章针对高分二号(GF-2)卫星的轨道特点设计了满足其遥感相机定标要求的太阳定标基准星轨道模型,据此分析GF-2卫星和太阳定标基准星的轨道关系,得到遥感相机对太阳定标基准星的可见时长,验证了此辐射定标方法的理论可行性,其计算和分析结果对提高今后我国遥感卫星辐射定标精度具有参考意义。     

“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略

"高分二号"(GF-2)卫星能够提供空间分辨率优于1m的全色影像和优于4m的多光谱影像,可以作为高精度土地基础数据采集的影像数据源之一。针对多光谱与全色影像配准精度对后续数据处理和应用影响较大的问题,文章分别采用原始多光谱与全色影像的自动配准和纠正后配准两种方法,对比不同策略的配准精度,结合土地资源遥感调查监测的相关技术规程,形成GF-2卫星多光谱与全色影像配准策略。对10景山区和平原区完整景GF-2卫星影像进行了试验,结果表明,原始多光谱与全色影像自动配准方法不仅能保证配准精度,而且能缩短影像预处理完成时间,是规模化数据应用中较好的配准策略。     

“高分二号”卫星在西藏矿山遥感监测中的应用研究

西藏自治区海拔高、地形起伏大,利用优于1m分辨率卫星影像监测当地的矿业开发活动存在较多难点。文章以墨竹工卡重点矿集区为例,通过影像的正射校正、融合镶嵌、几何校正、信息提取等处理工作,完成了基于"高分二号"(GF-2)卫星影像的1∶1万比例尺矿山遥感监测工作。通过与国际多元多尺度卫星影像的对比研究,GF-2卫星影像对于开采硐口的识别、开采面及开发占地性质的确定、水体污染现象的识别等矿山开发信息提取的准确率有了明显提高,完全能够满足1∶1万尺度矿山遥感监测技术要求,在替代国际同等分辨率商业卫星数据的同时,亦可节省大量的野外验证工作,具有显著的社会经济效益。     

“长征”二号D一箭五星发射成功

正2021年7月3日10时51分,在太原卫星发射中心,由上海航天技术研究院研制的"长征"二号D运载火箭托举"吉林" 一号宽幅01B卫星和4颗搭载星点火升空,随后将5颗卫星全部送入预定轨道。"吉林"一号宽幅01B卫星是光学遥感卫星,可获取幅宽不小于150km的高清影像,卫星可为国土资源、矿产开发、智慧城市建设等行业提供遥感服务;搭载星分别为3颗"吉林" 一号高分03D卫星及1颗"星时代"十号卫星。     

“资源三号”卫星正视影像区域网平差

目前卫星影像的区域网平差技术已经有了初步的发展,但大多数研究都基于国际高分辨率卫星影像,针对大区域范围内的中国卫星影像的快速平差还鲜有提及。文章以“资源三号”卫星正视影像为数据源,配合高分辨率的控制点影像和数字高程模型（DEM）数据,基于RPC（rational polynomial coefficients）模型参数精确解算和一种新的控制点选取策略对大区域范围内仅使用少量控制点的区域网平差进行了研究与试验。在试验过程中,文章采用地形坡度统计的方法来快速获取多景影像中控制点的优先选取区域,缩小控制点选取范围。除此之外,文章还通过添加选取相对较为容易的连接点替代部分控制点来保证影像平差精度。结果表明：采用文中方法能大量减少控制点选取难度并有效提高中国遥感影像的几何定位精度,真正实现数字正射影像（DOM）产品的快速生产。     

“长征”二号D一箭四星发射成功

正2021年6月11日11时03分,在太原卫星发射中心,"长征"二号D运载火箭托举"北京"三号卫星直冲云霄,同时搭载的还有"海丝"二号卫星、"仰望"一号卫星、"太空试验" 1号天健卫星。随后,4颗卫星全部进入预定轨道,发射任务取得圆满成功。"北京"三号卫星是由航天东方红卫星有限公司研制的光学敏捷遥感卫星,可快速获取高质量、高分辨率、高定位精度地面影像,大幅提高我国商业遥感卫星技术水平。卫星成功发射后,可为全球市场提供大量高分辨率遥感卫星数据和信息产品,     

基于空间分割的影像条带噪声去除方法

光学遥感卫星影像中包含系统条带噪声和随机条带噪声,由于多种因素的干扰,即使进行系统条带噪声去除后,仍残留部分随机条带噪声。文章通过分析现有卫星遥感影像中的随机条带噪声特性,基于常规的随机条带噪声去除方法,提出一种新的基于空间分割的条带噪声去除算法。该方法以影像的均值、中值以及梯度值构建判定准则,将影像分为动态范围变化较小的多个区域,同时将地物边缘单独提取出来予以保留;然后采用标准矩匹配的方法对单独区域进行处理,在剔除噪声的同时抑制灰度畸变的产生;最后采用中巴地球资源卫星04星（CBERS-04）数据作为试验对象进行了随机噪声去除试验,试验结果表明新方法在去除随机条带噪声的同时很好的保持了原始影像的纹理信息。