基于高分四号数据的多时相多通道云检测算法

针对高分四号（GF-4）卫星影像波段较少导致传统云检测算法难以区分云与冰雪像元的问题,提出一种多时相多通道云检测算法。该算法首先对GF-4卫星影像进行辐射定标和配准,然后利用云与典型地表的光谱差异得到潜在云像元,之后利用序列GF-4卫星影像之间的差异识别出移动的云像元,最后利用中红外波段反演地表亮度温度来去除冰雪像元。该算法在海南、辽宁和安徽3个研究区域进行验证,并将检测结果与传统单时相云检测算法、支持向量机（SVM）云检测算法和实时差分（RTD）云检测算法的检测结果进行对比。结果表明,该算法优于其他3种云检测算法,准确识别率均达到90%以上,误检率均低于5%,有利于GF-4卫星影像的进一步利用。     

遥感卫星运营中的质量控制措施

一、前言随着遥感平台数量的增长和传感器技术的提高,遥感影像正在向高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率的目标迈进,其应用范围更广、层次更深。卫星遥感影像数据采用卫星平台采集获得,具有获取周期短、覆盖范围广、不受地区限制的优势。目前高质量的遥感影像已经引起全球军事、国土、测绘、城市规划、地质、林业、农业等领域的高度重视[1],为行业发展和科学研究提供了高效率、高质量的基础数     

影像增强器DR/CT系统像场畸变快速校正

以XRS-152/153影像增强器DR/CT成像系统为研究对象,在分析其输出像场畸变特性的基础上,从校正精度和校正实时性要求出发,采用空间坐标多项式变换方法进行畸变校正.同时,为了解决畸变校正算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU, Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得校正算法在GPU中加速执行.实验结果表明,本方法能有效实现畸变图像的校正,GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,实现实时校正.     

资源三号卫星

<正>资源三号卫星是我国首颗高精度传输型光学立体测绘卫星,主要任务是长期、连续、稳定、快速地获取覆盖全国的高分辨率立体影像和多光谱影像。2012年1月9日11时17分,资源三号卫星在太原卫星发射中心成功发射,1月11日顺利传回第一景高精度立体影像及高分辨率多光谱图像,2012年4月20日完成卫星在轨测试工作。     

一种垂直度测量方法及其国际比对

介绍了北京航天计量测试技术研究所参加亚太实验室认可合作组织(APLAC)垂直度测量比对的情况,利用垂直度标准装置对平行直角尺样件的外角和内角进行打表法比较测量,采用样件调转180°测量的误差分离技术,消减了标准装置的垂直度误差影响,并进行测量不确定度分析。比对结果证明所有的测量点获得E_n值小于1的满意结果。     

控制景深提高影像测量仪Z轴测量精度

探讨的是景深大小对于2.5D影像测量仪Z轴测量精度的影响。通过理论数据的推导以及具体实验的设计,告诉测量者要改变焦距和放大倍率来控制景深的大小,从而得到准确测量结果。对二维半测量工作具有显著指导意义。     

遥感影像中电磁特性数据挖掘

从数据挖掘和遥感信息提取的概念出发,提出了遥感影像中电磁特性数据挖掘的思想,从电子信息装备试验对电磁特性数据的需求和SAR影像数据处理的需求出发,重点完成了基于电磁特性的地物分类和面向对象的遥感影像电磁特性数据挖掘,其中面向对象的遥感影像电磁特性数据挖掘包含遥感影像准备与数据预处理、影像分割、对象的层次结构、规则建立、电磁特性数据获取、信息提取等六个部分,最后把理论方法进行了实践,为大批量获取遥感影像中的电磁特性数据提供了方法支持。     

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。     

嫦娥二号虹湾局部影像图

月球虹湾局部影像图由嫦娥二号卫星CCD相机拍摄,经辐射、光度、几何等校正处理后制作而成。成像时间为2010年10月28日18时25分,卫星距月面约18．7千米,     

基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法

IHS(intensity-hue-saturation)变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法,而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象,尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候,融合后光谱畸变将会十分突出。为了解决上述问题,在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿(MTFC)的多光谱影像融合方法,通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变,同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。文章选用"高分二号"卫星影像来验证算法的有效性,试验结果表明,与现有的融合方法相比,文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变,同时保留更多的有效纹理信息。