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。     

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。     

长时序Landsat数据辐射校正方法对比研究

Landsat数据以其存档时间长、辐射性能稳定、全球免费获取等优势,被广泛应用于时序定量遥感监测研究。但长时序的遥感数据必须经过辐射校正获得地表反射率后,才能应用统一的模型或分类规则进行地表变化监测。文章以重庆地区2001年到2009年的5景Landsat数据为数据源,分别采用基于MODIS大气产品和6S辐射传输模型的逐像素大气校正方法和基于多元变化检测的相对辐射校正方法反演了地表反射率,并采用目视解译、影像直方图和时序未变化像元统计,对上述两种辐射校正结果进行了对比分析。结果表明:两种校正方法均能有效反演时序Landsat数据的地表反射率,消除时序影像的地物色彩差异,且时序未变像元点的反射率光谱一致性较好。大气校正能够消除可见光波段的大气空间异质性影响,使反演结果在时间序列上具有更高的稳定性和精度。     

利用高分辨率遥感数据的芦山地震道路损毁快速评估

道路损毁评估是地震损失评估工作的重要内容。文章根据芦山7.0级地震应急评估需求,提出利用多源遥感数据的道路损毁评估方法。首先,针对获取的高分辨率遥感数据特点,建立道路损毁遥感解译标准,进一步考虑地震平均烈度,建立以县为单元的灾区道路损毁等级快速评估模型,最后给出了地震灾区基于高分辨率遥感数据的快速制图产品和灾区道路损毁分县等级评估结果。结果表明,道路损毁极重灾区有芦山县、宝兴县,重灾区有天全县、雨城区、荥经县、名山区、邛崃市,一般灾区有汉源县等14个县(市、区)。相关研究和结果为震后救灾决策提供了重要支撑。     

“高分一号”卫星遥感影像面向对象的水边线提取

水边线提取对揭示沿海地区自然资源管理状况和人工海域使用程度具有重要的指示作用。文章以津冀地区沿海城市海岸带为例,选取"高分一号"卫星数据为遥感数据源,首先对数据进行了辐射校正、几何校正、影像融合和裁剪等处理,然后采用面向对象的目标提取技术自动提取了研究区内大范围的水边线,并在充分了解不同海岸类型的遥感解译标志的基础上对提取的岸线进行了分类。结果显示研究区的岸线类型主要以砂砾质岸线、养殖/盐田岸线和港口码头岸线为主。在分类结果的精度验证过程中,以与"高分一号"卫星相近时期的亚米级遥感影像为底图,以目视解译的方式从中提取高精度的海岸线,并将目视解译的结果与从"高分一号"卫星数据中提取到的岸线进行对比。通过比较发现,两者位置、长度等基本吻合,从而证明了该海岸线提取方法对高分辨率遥感影像的有效性。该方法为基于"高分一号"卫星遥感数据进行大范围海岸的水边线提取提供了技术支撑,也为实现中国海岸线的定期自动更新奠定了基础。     

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。     

基于Google Earth的县域秸秆焚烧火点监测初探

通过对县域秸秆焚烧火点特征进行分析,利用Google Earth影像对同一区域不同时间的遥感图像的颜色、形状、色调、纹理、图案等特性进行对比,研究县域秸秆焚烧火点的遥感图像解译特征,使用图像解译特征在Google Earth遥感影像中进行火点监测。     

“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。     

基于Hydrolight模型的太湖SDGSAT-1卫星悬浮物浓度反演研究

利用卫星遥感反演水体中的悬浮物浓度对水质监测和保护具有重要意义,在悬浮物浓度反演过程中,如何避免或最大程度降低水体中叶绿素a、有色可溶性有机物(Colored Dissolved Organic Matter,CDOM)的干扰是当前的技术难点。文章针对可持续发展科学卫星1号(SDGSAT-1)MII传感器,利用Hydrolight辐射传输模型,从理论上挖掘只与悬浮物强相关的反演因子,以此构建适用于MII影像的太湖悬浮物浓度反演模型,通过水体的实测数据和遥感数据对模型应用效果进行验证。结果表明：反演因子R′(B₅/B₃)与悬浮物浓度为强相关,同时与叶绿素a、CDOM浓度弱相关;利用R′(B₅/B₃)作为反演因子构建的幂函数模型为最优反演模型;将幂函数模型分别应用于实测数据和2022年5月4日的太湖SDGSAT-1 MII数据,两次验证试验显示反演结果和现场测量结果具有较强一致性,模型适用性较好。该研究可为SDGSAT-1卫星在湖泊水体悬浮物浓度监测、水资源评估与保护等提供一些技术参考。     

高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展

从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小,把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次,因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据/图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。     

基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测

在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔（Haar）特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征的顶层支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。     

基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法

针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题,文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量（quality）评价方法。首先建立遥感图像主观评价库,然后在不需要图像失真信息的基础上,利用支持向量机（SVM）将图像的失真类型分为三类,并对每类进行单项评价,再通过加权得到遥感图像的总评分,最后将本文方法、信噪比与信息熵的评价结果回归到主观评价空间并进行对比。实验证明,文章所提方法能客观地评价遥感图像的质量,且优于信噪比和信息熵两种质量评价方法,其结果与人眼视觉感受相符。     

遥感数据在自然灾害救助中的应用

根据《自然灾害救助条例》的自然灾害救助业务需求,分析了卫星遥感和航空遥感在自然灾害救助中的应用能力,利用高分辨率“快鸟”（Quickbird）卫星、地球资源观测卫星一B（EROS—B）的光学数据、“地中海盆地观测小卫星”（COSMO—Skymed）星座的合成孔径雷达数据、航空及无人机的遥感数据,结合空间分析方法,对汶川地震和玉树地震后灾民安置点规划、房屋倒损评估、帐篷动态监测、灾后灾民安置及环境、房屋恢复重建进度等进行了研究,其相关产品为政府提供决策支持信息、制定科学合理的救灾措施发挥了重要作用。     

基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化

主成分分析（principal component analysis, PCA）是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）＋中央处理器（central processing unit,CPU）异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。     

基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化

传统高光谱遥感信息处理算法的执行效率较低,无法满足海量遥感数据的实时处理需求。文章对基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）的高光谱遥感信息处理并行优化方法进行了研究,针对高光谱遥感图像混合像元分解中广泛使用的纯净像元指数算法,提出了一种基于矩阵乘法的GPU并行优化算法,并给出了实验比较和性能测试数据。实验表明,该优化方法在保证结果准确性的同时,运行效率显著提升,算法加速比最高达到634倍,验证了基于GPU的高光谱数据处理并行优化算法的有效性,能够较好地满足高光谱遥感信息实时处理的应用需求。     

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。     

“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。     

基于MTFC的遥感图像复原方法

遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响,引起图像退化,图像复原算法可以改善遥感图像像质,提高图像信息的解译能力。文章介绍了调制传递函数补偿（modulation transfer function compensation,MTFC）算法的原理,从遥感成像的链路环节出发,分析了MTFC的原理,提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。通过卷积系数和抑噪参数的优化设计,在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声;对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比,从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。实验结果表明,该算法能有效提高图像像质,增强图像的高频部分,采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。     

“实践九号”A卫星光学遥感图像杂散光噪声去除

杂散光是影响卫星光学遥感图像像质的重要因素,严重时会在图像上形成明暗的杂散光条纹噪声,降低图像的对比度和清晰度。文章针对“实践九号”A（SJ-9A）卫星光学遥感图像存在的杂散光噪声现象,设计了一种基于成像载荷焦面入射杂散光空间分布特征的遥感图像杂散光条纹噪声去除方法,通过测量杂散光在推扫遥感图像上的空间分布特征,建立杂散光分布特征模型,采用分块自适应算法进行杂散光噪声滤波,消除SJ-9A遥感图像上随时空变化的杂散光条纹噪声。杂散光噪声去除后图像整体色调均匀,无条带噪声,满足CCD/TDI-CCD推扫遥感图像辐射校正精度（广义噪声）优于5%的指标要求。     

基于EMD的无参考图像清晰度评价方法

针对现有的灰度变化统计函数不能提供图像全频段综合评价的缺陷,提出了一种新的基于经验模式分解的无参考清晰度评价方法。图像经经验模式分解后,会产生多层本征模式函数图像和剩余图像。不同本征模式函数图像包含了不同频率区间的边缘、纹理信息。模糊图像和清晰图像在相同本征模式函数分解层上,表现出不同的灰度变化特性。通过统计各层本征模式函数图像的极值个数,作等权重加和,并利用整幅图像像素数进行归一化处理,构建了经验模式分解清晰度参数。仿真模糊图像和遥感图像的试验结果验证了该参数评价清晰度的有效性。