改进的深度神经网络下遥感机场区域目标检测

卫星遥感监测器下的机场区域多类目标检测在实际生活中有着重大的军用和民用意义。为了有效提升机场区域遥感图片的检测精确率,以主流目标检测方法中更快的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）为基础框架,针对数据侧提出了ReMD数据增强算法。同时使用更具深度的残差神经网络（ResNet）以及特征融合部件-特征金字塔网络（FPN）来提取机场区域目标更鲁棒的深层区分性特征。在末端检测网络添加新的全连接层并根据目标的类间关联性组合softmax分类器以及4个logistic regression分类器进行机场区域多类目标的精确分类。实验结果表明:相比原网络改进后的网络带来了11.6%的多类平均检测精确率的提升,达到了80.5%的mAP,与其他主流网络进行对比也有更好的精确率;同时通过适当减小建议区域的输入量,可以在降低3.2%精确率的前提下将0.512 s的检测时间提速3倍,至0.173 s,根据具体任务可以合理权衡精确率和检测速度,体现了该网络的有效性以及实用性。      

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路。针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数。首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数,最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和,得到最终的损失函数。通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验,附加了形态损失函数后平均交并比（MIoU）、准确度（ACC）及F1 Score均有提高。从预测的图形来看,附加了形态损失函数后,预测的道路更为连续。所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度。     

高分辨率立体测绘相机系统热控设计及验证

高分辨率立体测绘相机的光学系统及探测器的温度稳定性影响测绘相机的测绘精度。针对透射式光学系统,采用多级外热流抑制技术,使星相机透镜的温度稳定性提高了6倍;针对反射式光学系统,采用间接辐射式控温等热控技术,使主镜、次镜的温度稳定性达到±0.3℃;针对大功率电荷耦合元件（CCD）,采用基于环路热管（LHP）的节能型控温技术,在满足温度指标的前提下使环路热管驱动功率的周期平均值由60 W降低至33.8 W,同时节省约40%的主冷凝器面积及质量;针对CMOS,采用两级温度波动抑制技术,使其温度稳定性达到±0.3℃。研究了地面热试验的方法,报告了测绘相机系统关键部组件在极端空间环境下的在轨数据,全面验证了热控设计方法的正确性。     

基于样本类别确定度的半监督分类

在对遥感图像进行分类时,全监督算法往往需要足够的标记样本进行训练,然而标记的过程是耗时和昂贵的,相反收集大量的无标记样本是很容易的。为了在学习过程中能够有效利用未标记样本的信息,本文提出了基于样本类别确定度（CCS）的半监督分类算法。首先,利用多分类支持向量机（SVM）得到未标记样本属于各类别的确定度,有效地衡量了未标记样本类别可靠性;其次,对样本类别确定度进行预处理,提升利用未标记样本的安全性;最后,基于样本类别确定度设计了半监督线性判别分析（LDA）降维算法并对其进行核化,使得样本在降维后的子空间更具有可分性,并根据降维后的数据特点,采用最近邻分类器对新样本进行分类。利用真实的合成孔径雷达（SAR）图像进行测试,验证了在标记样本较少的情况下,本文算法在性能上优于全监督和其他半监督算法,并能够快速收敛。      

新兴企业为卫星遥感带来新活力

近年来,国外涌现了像天空盒子成像公司（Skybox Imaging）、行星实验室公司（Planet Labs）和地球直播公司（Urthe Cast）等一批新兴卫星遥感企业。这些企业在产品、投资、服务和生产等多个方面,均表现出与传统卫星遥感企业迥然不同的特点,可能会对传统卫星遥感企业带来一定冲击：小型化、网络化和视频化遥感卫星技术及相关分析处理技术飞跃发展,进一步丰富了市场产品类型;越来越多的互联网巨头和风险投资公司逐渐将投资眼光转向这些企业,为其注入资金活力;在互联网和云服务等思维的引领下,定位于个性化和定制化的卫星遥感服务,试图在传统企业之外谋求和扩大市场份额;综合采用先进商业现货技术和成熟卫星生产力等途径,尽可能提高生产效率并降低成本。     

2009年中国西安卫星测控中心纪念封欣赏

中国西安卫星测控中心是中国航天测控网的核心组成部分,主要承担各类航天器的测控、回收、在轨管理和航天员的搜索救援任务,目前下辖测控技术部、活动测控回收部、渭南站、南宁站、喀什站、厦门站、青岛站、佳木斯站、三亚站等测控部站,     

高分-1高性能遥感卫星相机简介

遥感卫星观测数据是对农业、灾害、资源环境、公共安全等重大问题进行宏观决策的有力依据,是保障国家安全的基础性和战略性资源。随着应用领域的不断拓展,国家对遥感卫星观测数据的需求不断提升。高分-1卫星是高分辨率对地观测系统重大专项(简称高分专项)中为解决应用急需和替代进口而规划的建设项目,     

平面光栅的偏振特性分析

平面光栅作为一种重要的光学元件,被广泛应用于声光学,全息光学及光谱学领域,在高辐射灵敏度的光学遥感系统中,系统对偏振灵敏度的要求也很高,这就需要对光栅的衍射效率及偏振特性做详细的研究,文中利用严格耦合波分析法讨论了光栅的偏振特性,并给出了平面光栅的偏振矩阵。     

印度的IRS系列遥感卫星

文章简要介绍印度的IRS(Indian Remote Sensing Satellite)系列遥感卫星,包括已经发射的IRS-1A,IRS-P1.……IRS-1D卫星和将要发射的IRS-P4、IRS-P5、IRS-P6、IRS-P7、IRS-2系列、IRS-3系列卫星。