基于MTFC的遥感图像复原方法

遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响,引起图像退化,图像复原算法可以改善遥感图像像质,提高图像信息的解译能力。文章介绍了调制传递函数补偿（modulation transfer function compensation,MTFC）算法的原理,从遥感成像的链路环节出发,分析了MTFC的原理,提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。通过卷积系数和抑噪参数的优化设计,在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声;对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比,从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。实验结果表明,该算法能有效提高图像像质,增强图像的高频部分,采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。     

高光谱图像序列中的运动弱小目标检测

高光谱图像序列中包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测因其在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。本文提出了一种新的空时联合异常方法来解决运动弱小目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算空间异常图和时间异常图。为了检测目标的运动一致性特征,该方法生成了运动轨迹预测图。将空间异常图、时间异常图和轨迹预测图融合后,可以很容易地从背景中检测到感兴趣的目标。该方法被应用于云杂波背景下的空中目标测试数据集。实验结果表明,该方法具有较低的虚警率和较高的检测率。     

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。     

基于压缩感知的DSSS信号双阶段捕获方法

针对直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)信号的捕获性能与硬件消耗或计算复杂度的相互制约问题,基于压缩感知理论,提出了一种双阶段压缩捕获方法,第1阶段进行快速粗捕获,第2阶段在第1阶段基础上实现精确捕获.首先研究DSSS信号的相关域稀疏性,构造了稀疏变换矩阵;然后利用确定性沃尔什-阿达马矩阵,分别构造了2个阶段压缩测量矩阵及其检测算法;最后从检测概率和平均捕获时间两方面对提出算法的捕获性能进行了理论分析,并用蒙特卡罗法进行了验证.理论分析和仿真实验表明,该方法能够在显著降低相关次数的前提下,达到传统基于并行相关方法的捕获性能水平.      

雷达遥感卫星频率分配与射频干扰抑制:机遇与挑战

雷达遥感卫星作为一种重要的民用空间基础设施,能够实现全天时、全天候的高分辨对地观测,对推动科学进步、促进经济发展和维护国家安全具有重大战略意义。但随着全域无线电业务的快速增长,频率共享导致的兼容冲突日益加剧,衍生出的射频干扰已成为困扰定量化精确遥感探测性能的共性难题。本文系统地梳理了典型波段的对地观测业务频率分配现状,介绍了射频干扰的定义和影响机理,提出了模型数据混合驱动的干扰抑制新思路,并对面临的机遇与挑战进行了归纳总结,为新一代雷达遥感卫星的频率优化设计提供知识依据,进而保障其在复杂电磁环境的对地观测效能。     

多视场遥感图像虚拟焦面拼接理论误差分析

随着遥感对地观测技术的发展,对大视场、宽幅数据的需求日益增加,经常需要通过多幅遥感图像拼接来满足图像幅宽的要求。由多台相机同轨同时成像并拼接获取大幅宽遥感图像可以解决图像幅宽的问题。目前主要采用基于匹配的图像域拼接方法或根据成像几何关系生成虚拟拼接图像的方法获取宽幅图像。而生成虚拟拼接图像的方法物理意义明确且拼接后图像具有经典成像几何关系,成为图像拼接发展的趋势。文章根据同轨多视场图像虚拟焦面拼接原理,由摄影测量严格共线方程几何定位模型推导了多台相机不同视场图像的理论拼接误差计算公式,得出拼接误差的主要误差源;并仿真实验分析了拼接理论误差对图像拼接的影响,为多台相机拼接获取宽幅图像的设计和应用提供一定参考。     

遥感图像中基于Hough变换的直线提取算法

针对遥感图像中大型目标的直线特征提取问题,设计了一种基于类直线提取的改进霍夫(Hough)变换算法。类直线的提取相当于Hough变换的预处理,既约束了Hough变换所使用的直线上的特征点,改进了直接进行Hough变换时不同直线的特征点互相干扰的缺点,又降低了计算量。对图像空间的每条类直线分别进行Hough变换,改进投票过程的映射方式,寻找类直线中最多特征点所在的那条直线,只取一个投票峰值,在减小了计算复杂度的同时又去掉了虚假峰值的影响。实验结果表明,改进Hough变换直线特征提取算法性能好、效率高,可用于遥感图像处理领域。     

大气环境监测卫星方案设计与技术特点

大气环境监测卫星(DQ-1)是国家民用空间基础设施中长期发展规划中的科研卫星,其运行于705 km高度的太阳同步轨道,装载大气探测激光雷达(ACDL)、高精度偏振扫描仪(POSP)、多角度偏振成像仪(DPC)、紫外高光谱大气成分探测仪(EMI)及宽幅成像光谱仪(WSI)等5台遥感仪器,通过主动激光与被动高光谱、多光谱、多角度、偏振等手段结合,实现对大气CO2、细颗粒物、污染气体、云和气溶胶等要素,以及对大气环境、水环境和生态环境等进行大范围、连续、动态、全天时的综合监测;卫星CO2柱浓度探测精度优于1 ppm,为国际最高。卫星入轨后各分系统工作正常,在轨测试结果均满足要求,能够进一步提升我国大气环境综合监测、全球气候变化和农作物估产、农业灾害等应对能力,推动生态环境、气象、农业农村等领域遥感应用。本文概述了DQ-1卫星的总体设计方案,总结了卫星的主要技术特点及创新点,介绍了卫星系统在轨测试情况,并对卫星的应用前景进行了展望。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

地基大气遥感的循环迭代反演法

文［１］考虑了退卷积后测量仪器的残余影响,提出了等效仪器函数概念及大气参量分布的参考光谱反演化,它利用测量仪器的光谱响应函数和本地区平均大气参量分布作为先验信息,通过退卷积处理提高了大气反演的高度和精度。但是象火山爆发这样一些突发性事件都可能使大气参量分布突然发生较大变化,使根据平均大气分布计算的参考光谱与实际光谱之间产生较大的差异,因而加大了参考等效仪器函数与等效仪器函数之间的偏差,导致大气反演