基于改进Unet++的丘陵地区耕地地块深度分割与提取

丘陵地区耕地地块具有结构复杂、种植类型多样且破碎度高等特点,针对传统分类方法对耕地信息难以快速准确提取的问题,文章基于“高分一号”卫星影像和Unet++网络模型,采用余弦退火学习率实现了复杂丘陵地区耕地信息的准确深度分割和分类。首先利用多尺度分割方法完成了深度迁移学习模型中典型区域耕地样本标签的制作及其结果验证;其次,采用规则格网裁切方法构建影像和标签训练数据集,在PyTorch环境完成了模型的训练;最后,将改进后模型与Unet和SVM方法进行了分类精度和泛化性能的对比分析。结果表明：改进的Unet++网络模型在复杂丘陵地区耕地提取结果的总体精度为92.75%,比SVM和Unet的提取精度分别提高了9.06%和2.50%。因此,基于Unet++的深度学习模型不仅能够有效抑制复杂的背景噪声,还能从遥感影像中学习到更强的语义特征,从而获得更加准确的耕地信息。该方法可为农作物面积监测和产量估算等实际应用提供基础数据支持。     

航天遥感电子学单机产品重点检验环节复查方法

生产过程的产品质量控制直接关系到产品的质量、成本以及生产效率等,文章通过对以往生产过程中不合格品的统计和分析,提出了一种航天遥感电子学单机产品检验过程重点环节复查的工作方法。复查工作流程从重点检验环节的确认、检验要求的提取、质量记录的提取及整理、组织级审查等过程开展论述。对重点检验环节的复查工作实践表明,通过复查可以正向促进生产人员和检验人员更加严格地执行工艺纪律,不断改进检验检测工作的有效性,降低或者消除产品质量风险与隐患,同时也可以反向改进产品设计,优化工艺流程,实现航天产品高质量发展的目标。     

改进YOLOv3算法的遥感图像道路交叉口自动识别

针对道路交叉口目标较小、存在较多的植被遮挡、邻近地物颜色相近等问题,文章提出了一种改进的YOLOv3高分影像道路交叉口目标检测算法—CSC-YOLOv3。该方法首先使用CIOU损失函数改进原来YOLOv3的目标定位损失,降低目标漏检率;其次,通过在YOLOv3的主干特征提取网络后添加空间金字塔池化模块,增大网络的有效感受野;最后,在YOLOv3网络的三个特征层结构以及两个上采样结构中引入注意力机制模块,提升网络检测精确度。在自制的道路交叉口数据集上对算法进行了实验验证,结果表明,CSC-YOLOv3算法的精确率、召回率、平均精确率和F1分数分别达到了86.05%、70.19%、83.71%、77%,比原始YOLOv3算法分别提高了6.54、8.55、11.74和8个百分点,虽然FPS降低了3帧/s,但是其检测性能的提升弥补了速度上的不足,有效提升了高分遥感影像对道路交叉口的检测效果。     

基于深度监督的TransUNet可见光卫星图像分割

随着人造卫星技术的不断发展,给民用探测带来了诸多便利的同时,也带来了越来越多的挑战。精确定位卫星的重要部件,对故障卫星和太空垃圾的准确抓捕和维修至关重要。文章提出基于深度监督的TransUNet(Deep Supervised TransUNet:DSTransUNet)对卫星目标、星体和太阳翼进行像素级的识别与分割。通过对TransUNet解码过程中多层神经网络特征图进行深度监督,提高可见光卫星图像的分割精度,并进一步通过仿真方法构建卫星部件图像数据集,使用交叉验证的方法对DSTransUNet及7种现有神经网络深度学习方法的分割精度进行了评估。文章提出的方法对卫星星体的分割准确率达到90.51%±6.86%,对卫星太阳翼的分割准确率达到91.63%±13.07%,对宇宙背景的分割准确率达到97.43%±2.85%,对数据集的总体像素分割准确率达到了97.08%±3.37%,其分割性能优于其他神经网络模型。     

从单星观测到体系协同:风云卫星智慧协同观测体系的技术特征与发展展望

风云卫星是我国民用遥感卫星中应用范围最广泛、成效最为显著的卫星系列之一,在推动国民经济发展和加强装备自主建设等方面发挥了重要作用。面向气象高质量发展、防灾减灾、应对气候变化、生态文明建设和国家安全等多重挑战,风云卫星将坚持创新驱动发展战略,以体系化、智能化为主要发展方向,突破平台和载荷关键技术,构建智慧协同观测体系。本文探讨了风云卫星智慧协同观测体系在气象综合观测效能提升、体系化智能化网络赋能及全方位环境保障等方面的必要性,在分析国内外气象卫星发展历程的基础上,提出了新一代风云气象卫星构建智慧协同观测体系的建设思路和初步方案,并对体系构建中的关键技术进行了分析。最后,展望了风云卫星智慧协同观测体系的应用前景。     

基于视觉显著性和卷积神经网络的机场目标快速检测

针对现有的机场目标检测算法用于大幅面遥感图像时检测速度慢、准确率低的问题,文章提出了一种基于视觉显著性和卷积神经网络相结合的高效、精确的机场目标检测方法.首先,根据机场形状特征,采用基于直线分布特征的视觉显著性检测方法提取候选区域,对机场的可能位置进行粗定位;然后,设计了一种改进的卷积神经网络分类模型判断候选区域是否为...     

视轴晃动引起的空间遥感系统成像质量退化计算机仿真研究

视轴(LOS)晃动是引起空间遥感系统成像质量退化的主要因素之一.本文分析了几种典型的LOS晃动效应,对它们的光学传递函数(OTF)解析模型进行了讨论.简要叙述了基于数字图像的计算机数字仿真方法,给出了包含不同参数条件像移和机械振动效应的仿真图像,并参照美国国家图像解译评定等级(NIIRS)对像质损失进行了定量计算.仿真结果表明,计算机仿真对于预测和评定LOS晃动引起的空间遥感系统成像质量退化是一种直观、有效的方法,在系统有效载荷设计阶段有助于合理地控制和选取技术参数.     

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。     

日本的军事航天发展剖析(下)

4 日本侦察卫星计划的实施 4.1 卫星概况 □□正式批准的日本侦察卫星系统由日本三菱电气公司设计，包括4颗卫星，其中2颗是光学照相侦察卫星，另2颗是合成孔径雷达（SAR）侦察卫星。2颗光学卫星每颗重约850kg，携带1m分辨率的光学照相机；2颗SAR卫星每颗重约1200kg，装备1～     

导弹克星:美国"天基红外系统"

□□装有红外遥感器的卫星一直是美国探测弹道导弹发射的主要工具，美国曾用“国防支援计划”（DSP）导弹预警卫星探测伊拉克“飞毛腿”导弹的发射。美国五角大楼现正在发展更先进的“天基红外系统”（SBIRS）导弹预警卫星系统。SBIRS星座将是美国预警和拦截敌方弹道导弹的关键系统。如果按计划部署，SBIRS将由两组卫星组成。一组是SBIRS高轨道星座，它由4颗地球静止轨道卫星和2颗大椭圆轨道卫星组成，主要用于导弹发射预警，并对其运载火箭实施红外跟踪，直到其可产生热量的助推火箭燃尽。另一组是SBIRS低轨道星座，它由低地轨…