基于全局—局部特征联合的光学卫星遥感图像舰船目标细粒度识别

针对光学遥感图像舰船目标类间差异小,需要丰富舰船目标的特征表示能力提高其细粒度识别准确率的问题,文章提出了一种基于全局—局部特征联合的舰船目标细粒度识别方法,设计了双分支特征提取与融合模型.首先,全局特征提取分支通过卷积神经网络提取图像的全局特征;其次,局部特征增强分支将浅层特征图打乱并重构,加入对抗性损失函数,训练网...     

一种在轨卫星光学遥感舰船检测算法

为了解决资源有限的在轨处理环境对光学遥感舰船检测网络速度和精度的影响,提出了应用倒置残差结构的舰船检测算法。采用端到端网络作为基础模型,裁剪网络的层数和3/4通道数,构建2层卷积倒置残差模块,使用可分离卷积和1×1卷积对普通卷积层进行替换,只保留1个检测分支,使用金字塔检测方式实现多尺度目标检测网络。基于高分一号卫星数据集的试验结果表明:相较于当前的主流网络,算法模型在平均精度(AP)相差不大的情况下检测速度有很大提升。和YOLOv3相比,检测速度提升了72%,参数量减少了99.5%;和YOLOv2相比,检测速度和AP分别提升了58%和0.9。文章提出的算法可为计算资源极其有限的卫星在轨舰船检测实现提供有效的理论技术支撑。     

海洋水色遥感在海岸带综合管理中的应用

文章在概述中国水色遥感器发展和水色遥感算法基础上 ,将展示中国近年来利用卫星水色遥感在海岸带水色监测和应用方面的成果 ,并提出21世纪该技术在海岸带综合管理中的应用潜力和建议     

中国返回式卫星遥感和科学试验

文章阐述了中国的3种返回式卫星的发展，即FSW－0、FSW－1和FSW－2卫星，介绍了返回式卫星各种分系统。文章从卫星遥感成果和搭载科学试验两个方面阐述了这些成果。     

基于多结构元素的遥感图像去噪及边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理的一个重要方面。利用数学形态学原理，提出了一种基于多结构元素的遥感图像边缘检测方法。首先采用基于视觉模型的边缘阈值得到灰度突变像素点，然后利用几种具有代表性的结构元素对这些像素点进行形态学腐蚀操作以区分真实像点和噪声点，将噪声点去除并通过伪中值滤波填补像素值，最后得到图像边缘。实验结果表明，该算法能够在保持图像边缘细节的前提下，很好地滤除图像中的孤立噪声点，在检测精度和抗噪声性能方面都优于传统的形态学算法。     

多场景高分辨率遥感图像快速拼接技术

光学遥感卫星拍摄过程中大视场与高分辨率间的相互矛盾,引起国内外研究人员的广泛关注。提出一种基于相机参数保持的快速拼接算法。该方法对高分辨率图像进行降采样处理,利用降分辨率图像的配准信息恢复相机参数,能够改进拼接过程,提高拼接效率。实验结果表明,相对于传统拼接方法,该算法能够将配准时间缩短2倍以上,将遥感图像的拼接质量提升5%~35%, 适用于建筑、森林、农田、湖泊四类场景。通过对存在噪声、亮度差异及不同模糊程度的遥感图像进行拼接实验,验证了该方法的鲁棒性和可行性。