LEO星载GPS PPP定位周期误差分析及处理策略

采用GRACE卫星的星载GPS观测数据进行动态精密单点定位解算,发现定位误差存在明显的周期特性,第一个特性为每间隔四天的定位误差序列的波形基本重合,第二个特性为相邻两天定位误差序列有横坐标平移的趋势.基于此,提出了两种消除周期性误差的方法,分别为基于中位数建模的周期项误差剔除方法和基于平移预报的周期项误差剔除方法.前者对一组数据序列中的中间序列的精度提升较为明显,后者对精度的提升在整体上较为稳定,对两种方法的改善效果进行综合分析,最终可以将定位精度从5 dm提高到2 dm,三个方向的均方根（RMS）值得到显著降低.      

北斗GEO卫星载波相位单差观测值的周期性分析

高精度的卫星定位测量中,由于卫星在测站上空的重复周期性运动,周期性误差是影响测量精度的重要误差源。恒星日滤波利用周期性误差的特点,提取前一天的周期性误差来改正后一天的定位结果,可滤波处理诸如多路径误差。本文从北斗GEO卫星载波相位观测值站间单差的角度来探讨其周期性特点,通过前后两天站间相位单差观测值进行对比,采用相关性分析方法,验证北斗GEO卫星载波相位单差观测值的周期性特征。     

重复测量周期性误差的模式识别方法

本文通过对以往重复测量周期性误差的统计检验法的分析,结合模式识别的理论,给出了一种处理该问题的识别方法,且结合实例说明了该方法的应用。     

可适应阵列误差和非均匀杂波环境的多通道SAR图像域STAP方法

多通道SAR图像域STAP方法是一种利用了长相干积累时间的STAP方法,其杂波抑制和运动目标检测能力强.但是,目前的多通道SAR图像域STAP方法均是在理想条件下给出的,没有考虑阵列误差和非均匀杂波环境对其性能的影响.文中分析了阵列误差和非均匀杂波环境的影响,提出了一种可适应阵列误差和非均匀杂波环境的多通道SAR图像域STAP方法.基于实测杂波数据的实验验证了所提方法的正确性.     

GIS空间数据几何变换的不确定性传播

针对点位误差、线元在对称、旋转变换过程中不确定性的传播规律,该文采用误差椭圆和εm模型描述GIS空间数据对象模型中最常用的点、线元素的误差域,讨论几何变换(如对称、旋转变换)过程中不确定性的积累和传播规律,结合区间算法给出了变换后误差域模型。基于区间运算的INTLAB模拟结果验证了该模型的有效性和实用性。研究结果对进一步探讨其他几何变换过程中不确定性的积累传播规律具有一定参考。     

一种基于Cross-Validation的盲图像恢复方法

图像盲复原所面临的主要问题是可利用的信息不足,目前已有的图像盲复原算法一般都是有先验知识,如非负和有限支持域的限制.但在实际中目标的支持域是未知的.文中介绍了CV(cross-validation)的基本原理,给出了一种基于CV原理的支持域确定方法的详细步骤;并针对计算大的问题提出了一定的改进.最后给出了实验结果,证明CV确定支持域的方法对于图像盲复原是有一定价值的.     

联合区域叠加滤波法与小波变换去除GPS站坐标时间序列噪声

GPS站坐标时间序列中存在的周期性与非周期性误差严重影响了对测站运动特征的分析及其非线性变化的物理机制解释。因此,为削弱噪声的影响,本文首先利用区域叠加滤波法去除了南加利福尼亚地区16个测站时间序列的共模误差,以此削弱时间序列中存在的包括周年和半周年误差在内的周期性误差。为去除滤波后残留的噪声,对滤波后的信号进行静态离散小波变换,提取了周期为半周年以上的信号。结果表明,联合区域叠加滤波法与小波变换对GPS站坐标时间序列进行处理,既能够削弱周期性误差对信号的影响,又能较好地提取测站的非线性运动信号。     

一种基于Cross-Validation的盲图像恢复方法

图像盲复原所面临的主要问题是可利用的信息不足，目前已有的图像盲复原算法一般都是有先验知识，如非负和有限支持域的限制。但在实际中目标的支持域是未知的。文中介绍了CV(cross-validation)的基本原理，给出了一种基于CV原理的支持域确定方法的详细步骤；并针对计算大的问题提出了一定的改进。最后给出了实验结果，证明CV确定支持域的方法对于图像盲复原是有一定价值的。     

基于测量数据的机载三维SAR横滚角运动误差补偿

机载三维SAR通过天线阵列、合成孔径和宽带信号实现三维成像,但平台的平动误差和姿态角误差会影响成像质量。不同阵元间的平动误差一致,可通过单天线SAR运动补偿方法去除,但姿态角误差改变阵元间相对位置关系,影响复杂,其中,横滚角误差影响最大,目前尚没有基于测量数据的补偿方法。本文建立了阵列天线SAR三维成像模型,分析了横滚角误差影响及横滚角误差与跨航向波数之间的关系,提出了波数域子孔径补偿方法,仿真结果证明该方法可有效补偿横滚角运动误差影响。     

非正态分布假设下的完好性阈值计算与分析

引入"概率包络"概念,从分析复杂多路径误差的概率分布入手,推导了两种非高斯分布的多路径误差概率分布模型,改进了两种基于污染正态分布的完好性阈值计算方法,并分别在伪距域和定位域对非高斯误差分布模型进行高斯概率包络分析,计算相应的均方差膨胀因子,从理论上体现了完好性阈值计算方法的严密性和有效性。仿真计算结果表明,两种改进的完好性阈值计算结果都能够对污染正态分布误差模型实现高斯概率包络,但第一种改进方法计算结果相对比较保守,第二种改进方法计算结果更加优化。     

基于LiDAR的海岛岸线自动提取研究

为了探讨栅格化方法与图像分割法对海岛岸线提取的效果,本文主要研究了基于Li DAR数据利用这两种方法对某岛进行瞬时海岸线的提取。利用栅格化方法通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波去噪、构建Terrain数据集、创建栅格表面、生成TIN模型及自动生成等高线,从而实现了瞬时海岸线的提取;利用图像分割法是通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波处理、构建TIN模型、生成二值栅格图像、图像处理与图像边缘提取的过程实现瞬时海岸线的提取。对两种方法提取的海岸线进行叠加显示分析,试验结果表明:两种方法提取的海岸线形态结构基本吻合,海岸线提取效率较传统方法均有提高,但栅格化方法提取的海岸线比图像分割方法提取的海岸线更平滑、更细化,边缘信息较为丰富,与实际海岸线更贴切,效果更加理想。     

多光谱遥感图像的自适应各向异性扩散滤波

图像滤波预处理不仅有助于增强图像信噪比和减少类间(intra-c lass)光谱可变性,而且还能够对影像中亮度均匀的区域进行平滑,从而为影像地物识别、分割和分类提供有力的支持。在Pope和Acton提出的两个多光谱图像各向异性扩散滤波模型的基础上,通过各向异性扩散和稳健统计学的联系,建立了基于B iwe ight Estim ator误差模型的扩散系数,同时利用非线性退化技术对梯度阈值的改进,提出了两个基于各向异性扩散方程的非线性滤波方法。提出的方法不仅能够有效地消除传感器随机噪声的影响,而且还能够很好地保持遥感图像上重要的细节边缘和影像质量。实验结果表明,不论是视觉效果还是质量统计分析,提出的扩散模型的性能优于Pope和Acton的各向异性扩散模型,是理想的多光谱图像保边缘滤波方法。     

大孔径静态干涉成像光谱仪图像的条纹消除与配准

大孔径静态干涉成像光谱仪获取的图像是叠加了干涉信息的二维图像,点干涉图的获取需要经过全视场的推扫,平台姿态误差会导致提取的干涉图存在误差,进而影响复原光谱准确性,因此,图像配准是干涉图提取的关键。由于图像受到干涉调制作用,导致传统的图像配准方法在应用于LASIS图像配准时配准精度有限。为了减弱干涉条纹对图像配准的影响,本文提出一种利用条纹模板消除LASIS图像条纹,再结合图像频域配准的方法实现LASIS图像的高精度配准。配准结果表明,本方法很好地消除了干涉条纹对配准精度的影响,配准精度可以达到0.029 4个像素,相对于已开展的LASIS图像配准方法,沿轨方向配准精度提高了45.48%,跨轨方向配准精度提高了52.22%,图像旋转精度提高了39.13%。     

附加视线向量修正的卫星影像区域网平差

针对传统有理函数模型(RFM)区域网平差方法局限于姿态和轨道测量误差小、相机视场角小及影像交会角良好的情况,提出了附加视线向量修正的卫星影像区域网平差方法。首先利用影像附带的有理多项式系数(RPC)计算出像元视线向量,其次根据该视线向量恢复成像时刻虚拟位置和姿态信息,然后对恢复的虚拟位置和姿态构建误差补偿模型,最后通过最小二乘方法整体解算模型参数和连接点物方坐标。该方法从系统误差产生的原因构建补偿模型,可以规避传统区域网平差方法的近似假设和条件限制。通过对模拟数据以及多套测绘卫星和非测绘卫星数据进行试验的结果表明,该方法处理大姿态角误差、大视场角以及弱交会角等各种严苛条件下的卫星影像能达到比传统方法更好的效果。     

联合变化强度和相关系数最小错分概率变化检测阈值优化

针对最小错分概率的遥感影像变化检测方法依赖样本的问题,提出一种联合变化强度和相关系数最小错分概率的变化检测阈值优化方法。首先对两时相影像像元的变化强度和相关系数两特征的直方图和曲率进行数值分析,确定分割阈值的上下限范围;然后对阈值范围内的阈值进行迭代,得到总错分概率,选取最小错分概率对应的阈值为最佳阈值;最后对两幅影像进行叠加分析,实现变化区域的提取。实验结果表明:该方法是一种无需进行参数估计、非监督、可信赖的变化检测方法,且能达到与传统方法同等的变化检测精度。     

基于刃边法与正则化方法的遥感影像复原

提出了一种基于刃边法PSF估计和保边缘正则化方法的遥感影像复原方法,利用刃边法,建立正则化复原模型,以及最速下降法进行复原,实现了优于传统的维纳滤波、约束最小平方等方法的复原效果。     

高轨无缝面阵扫描判断方法：栅格法和几何相交法

极轨海洋卫星的时间分辨率低,不能及时感知快速变化的海洋现象及海洋突发事件,因此,发展静止轨道海洋成像辐射计势在必行。静止轨道卫星可以长时间观测指定海域,但是视场小,需要通过二维指向镜等方式扩大卫星的观测区域。本文意在通过提出漏扫判断方法,给出合理的扫描方式,保证高轨面阵扫描无地理信息遗漏。首先,本文在分析二维指向镜成像原理的基础上,给出了指向镜子图像成像特性以及不同方向、大小的电机转角所引入的像面旋转。其次,画出了子图像的边界包络图,直观地给出了扫描角度变化与图像覆盖程度的关系。最后,提出了两种无缝拼接的判断方法:栅格法和几何相交法,栅格法能够判断出图像覆盖次数,几何法速度快、准确度高。实验结果表明应用本文的两种方法得到了不同扫描角度间隔下地球边缘有无漏扫的情况,找到基于本文光学系统、可覆盖全球且无缝拼接图像的最大俯仰、方位转角间隔,为电机转角步距的设置提供理论依据,保证不漏扫的同时提高载荷的时间分辨率。     

各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果。针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法。该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声。试验结果验证了该算法的良好性能,复原后图像的质量得到较大提高。     

中波红外图像条纹处理方法

卫星搭载的有效载荷在进行在轨对地观测过程中,受仪器本身特性和地球固有特性因素的影响,在图像上会产生多种观测失准和干扰现象。如图像旋转现象,蝴蝶结效应以及探元非均匀性条纹现象等。针对这类可以预见到的冗余和条纹,对仪器设计优化以及借助卫星星历轨道等辅助数据和成熟的图像处理算法可以对其实现有效地恢复。仪器在轨运行期间新引入的周期性或非周期性干扰,则需综合运用多种数据来源和关于干扰产生原理的先验知识,并结合图像处理手段实现图像恢复,同时保存原有辐射信息的真实性,为定量研究提供高质量可靠的数据准备。本研究针对某卫星中波红外图像干扰条纹,利用星上定标数据,并通过条纹现象分析和产生机理分析,探索了一种新的基于空域信号补偿原理的图像干扰条纹处理算法,通过大量图像数据处理实践证明,该算法对图像质量改善明显,且在动态范围和辐射信息保存方面优于传统频域滤波算法。     

快速高准确度云检测算法及其应用

采用光谱阈值判别和纹理分析相结合的方法, 提出一种基于树状判别结构的快速高准确度云检测算法, 综合利用多个判别准则, 确定图像中云层覆盖情况, 与传统方法相比能够获得更高的分辨精确度。树状判别结构还能够在平均意义上显著提高算法运行效率。同时, 提出了一种改进的分形维数计算方法, 能够在不影响精确度的前提下, 使算法的运行效率提高5倍左右, 基本满足实时性的要求。所提出的云检测算法已在中巴地球资源卫星项目中实际应用, 实际测试结果表明, 该算法达到自动云检测的虚警概率小于5%, 漏警概率小于10%的工程要求。