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.     

国外高光谱遥感载荷发展分析

高光谱遥感是当前遥感领域发展的前沿。首先介绍了高光谱遥感的成像原理、典型成像方式及主要特点等基础理论,之后从机载和星载两个方面,系统梳理了美国、加拿大、欧洲、日本等主要国家高光谱遥感载荷的发展现状,分析了相关载荷的主要性能指标(以空间分辨率、频谱分辨率等为代表),总结、归纳了高光谱遥感在民用商用、国防安全及行星探测三个领域中的应用情况,最后从提升分辨率、优化探测模式及实现小型化三个方面,总结了高光谱遥感载荷的发展趋势。     

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.     

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。     

星载多光谱遥感器太阳定标技术的进展

星载多光谱遥感器的太阳定标器一般选择太阳作为基准光源 ,通过它将太阳辐射引入星载遥感器并调节到星载遥感器的动态范围内 ,对星载遥感器进行绝对辐射定标 ,也可对星载遥感器性能变化进行监测和校正。文章介绍一些最具代表性的星载多光谱遥感器的太阳定标器 ,并进行了分析 ,以反映太阳定标技术的现状与发展。目前采用太阳漫射器的星上定标方法可以实现全视场、全孔径、端点到端点的定标。这一方法的严重缺点是漫射器反射比随时间变化。为了解决这一问题 ,设计一种比辐射计或反射比标定装置来监测漫射器的辐亮度、反射比以及太阳常数。因此这种定标方法是很有前途的 ,在现代一些先进的星载多光谱遥感器上获得应用。通过对此方法的分析 ,提出了在太阳漫射器研制中的一些关键技术。     

高光谱成像技术的应用与发展

介绍了国外先进高光谱成像载荷发展情况和国内以高分五号载荷为代表的高光谱成像技术发展水平,凭借在光谱分辨率、空间分辨率、成像质量等方面取得的长足进步,广泛应用于资源勘探和环境监测等多个重要领域。分析了Offner结构和Dyson结构的推扫型成像仪的特点,提出未来凝视型成像方式的发展前景,并介绍了目前基于AOTF分光方法的中红外高光谱成像仪,实现了较好的光谱成像效果。     

成像光谱技术超谱图像分类研究现状与分析

超谱遥感图像由于其高光谱分辨率的特点正受到国外内的广泛关注，在解决了前期的辐射校正及定标等剖以及，超谱图像的推广应用是当务之急。超谱遥感图像的分类研究对农作物生长状况的监测、矿物的识别、海洋水色分析以及其他方面的许多应用都是很有价值的。文章概述了国内外在成像光谱技术方面的发展，并首次以像元的构成成分的.纯像元和混合像元的角度对分类方法进行了论述，对超谱图像分类技术研究现状的归纳和分析，旨在寻找突破点，加强此领域的研究力度。     

地形仿真实现

在应用数字仿真法研究导弹地形跟踪飞行的撞地概率时,首先要对导弹飞越的真实地形进行数值模拟.在充分探讨了地形模型和随机过程实现的基础上,采用波叠加法仿真了3种典型地形.研究了子波数对仿真结果的影响,说明选取一定数目的子波即可得到满意的结果.该工作对武器系统评估及撞地概率研究有重要应用价值.      

遥感图像的显著-概要特征提取与目标检测

针对巨幅遥感图像的目标检测问题,提出了一种基于显著-概要特征的遥感图像自动目标检测算法.采用滑动窗口将巨幅遥感图像划分为若干个小尺度的区域,针对各个小尺度分块图像,借鉴人类视觉生理功能特性之原理,提取其显著特征和概要特征,其中的显著特征代表了图像中的显著信息及显著区域空间分布和关联信息,概要特征可从整体上反映该区域的背景/目标关联信息.通过对分块区域图像的分类鉴别以实现目标检测.实验结果表明:此方法能以高可靠性和高精确度检测出巨幅遥感图像中的目标.     

基于信息隐藏的遥感图像分块压缩

目前JPEG2000等图像压缩方法受制于压缩倍数的限制,无法满足用户对海量遥感数据的实时传输要求,需要进一步减少高分辨率遥感图像产生的数据量,以满足遥感图像数据的空间传输要求。针对此情况提出了一种基于信息隐藏的遥感图像分块压缩方法,利用图像块的相似性判决出基准图像块和相似图像块,将相似图像块的编号隐藏在基准图像块中,只对基准图像块进行JPEG2000压缩。采用标准图像库作为样本图像进行仿真,结果表明,该方法将样本图像压缩前的数据量减少1/3,同时将该样本图像的压缩比提高1.5倍。     

改进U-Net网络及在遥感影像道路提取中的应用

高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景,但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡,导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U Net网络模型,提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型,通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力;并提出了一种多维注意力模块MD-MECA（multi dimension modified efficient channel attention）,将其添加至编码部分的特征传递步骤中,以达到对编码部分的特征传递进行优化的目的;其中利用DropBlock与Batch Normalization解决网络训练过程中出现的过拟合。试验结果表明:改进后算法可以有效提升道路的提取效果,在测试集上的准确率达到了97.04%。     

基于多重分形参数的高光谱数据特征提取

针对单一分形维数不能表征高光谱数据光谱局部吸收特征的问题,提出了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法.基于光谱信息度量进行光谱概率测度的计算,基于配分函数法估计得到尺度函数;通过对尺度函数求导计算出Holder指数,并对尺度函数勒让德Legendre变换计算出多重分形谱;从多重分形谱和Holder指数之间的函数关系提取表征多重分形谱形态的4个多重分形谱参数作为光谱特征参数;并应用于基于最小距离准则的航空推扫式高光谱成像仪(PHI,Prush-broom Hyperspectral Imager)图像监督分类.结果证明:利用基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的光谱特征参数进行分类得到的总体分类正确率达94.789%,分类精度明显高于利用信息量维数和多重分形谱特征提取方法进行分类的结果,证明了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的多重分形参数的有效性和可靠性.     

遥感卫星总体参数设计的建模与协同优化

针对遥感卫星的总体参数设计问题,建立以卫星覆盖幅宽、地面分辨率和总重综合的指标为目标的优化问题,考虑卫星的控制(GNC,Guidance, Navigation and Control)、电源、结构和热控(TCS,Thermal Control System)分系统的分析模型并整理其中的耦合关系,以协同优化(CO,Collaborative Optimization)方法为框架建立多学科设计优化(MDO,Multidisciplinary Design Optimization)模型并用罚函数法求解,获得了协同一致且性能提升的结果.验证了所建模型的合理性和MDO方法应用于卫星总体参数设计优化的有效性.各分系统的模型及求解方法可为MDO方法的工程化应用研究提供参考.     

基于GPS遥感的延迟映射接收机关键技术

全球卫星定位系统GPS(Global Positioning System)广泛应用于定位和导航,还可利用海面对GPS信号产生的散射效应进行微波遥感,是一种新型微波遥感手段.首先介绍了GPS海洋遥感测风技术产生背景及特点,给出了GPS散射信号测量技术理论基础,重点分析了延迟映射接收机设计中提高采样信号信噪比、双射频前端电路设计、计算反射点延迟、接收机工作模式、内嵌软件处理等5项关键技术.设计的延迟映射接收机样机在天津近海完成了首次搭载飞行试验,试验结果表明,延迟映射接收机可同时接收直射和海面散射卫星信号并输出导航定位解,正确计算镜面散射点码延迟,准确接收海面散射的GPS卫星信号,且散射信号信噪比达到了14.9 dB以上,接收机输出为反演海面风场提供了准确的基础数据,这种方式可推广到遥感探测陆地土壤湿度、海冰厚度、海浪高度等领域.      

一种适用于遥感图像的可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏技术,可用于实现遥感图像重要目标区域的无损传输。通过对现有可逆信息隐藏算法进行研究,发现现有算法的单次嵌入容量不足,且需要额外的无损二值压缩处理附加信息,无法满足遥感图像处理的有效性和实时性要求。借助给定门限对载体图像不重叠子块的平滑性进行划分,通过编码平滑子块内基准像素与其余像素之差,并结合比特替换,实现秘密信息的可逆隐藏。对于512×512像素的灰度遥感图像,单次嵌入容量可达5×10⁵ bit以上。试验结果表明,该算法可实现单次高嵌入容量的可逆隐藏,并不需要任何额外无损二值压缩来处理辅助信息。