北京二号遥感卫星星座3号获取阿布扎比地区影像

正封面图片为北京二号遥感卫星星座3号2016年1月25日(侧摆:16°)获取的阿拉伯联合酋长国阿布扎比亚米级分辨率真彩色融合图像。该星座由二十一世纪空间技术应用股份有限公司投资建设,是中国航天领域核准的首个商业遥感卫星星座,现已被纳入国家民用空间基础设施规划。北京二号遥感卫星星座由3颗24 km宽刈幅、亚米级高分辨率的光学卫星组成,于2015年7月11日成功发射,3颗卫星在同一太阳同步轨道面上间隔120°等相位分布,右阵九35°的侧视能力可实现全球任意目标每日重复观测,提供覆盖全球、时间分辨率和空间分辨率俱佳的卫星遥感数据和空间信息产品,可     

面向新型基础测绘的遥感影像数据源保障探讨

卫星遥感影像是现代基础测绘最为重要的数据源之一,随着新型基础测绘对卫星影像数据的要求不断提高,我国卫星遥感影像数据源建设水平与新型基础测绘数据需求的不匹配问题也变得更加突出。该文通过分析新型基础测绘在覆盖范围、分辨率、时效性和覆盖频次等多方面的新需求,结合国内外遥感卫星资源,提出了基于虚拟星座的多星协同影像获取解决方案,并从构建虚拟星座、多星组网拍摄、多源影像优选等关键技术点介绍了虚拟星座的构建途径。最后通过在第一次全国地理国情普查标准时点核准遥感影像保障工作中的成功应用,验证了基于虚拟星座的多星协同影像获取方案的可行性和有效性,同时表明其在新型基础测绘影像保障方面具有广阔的应用前景。     

多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望

高空间分辨率的地表或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像。现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性。本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:(1)基于地物组分的时空融合;(2)基于地表空间信息的时空融合;(3)基于地物时相变化的时空融合;(4)组合性的时空融合。同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望。     

STK软件卫星可见性和覆盖分析

利用STK软件强大的数据仿真、分析功能，针对导航卫星星座构成特点，构建仿真场景，对期间两个地面站观测到卫星的进出视场时间、卫星下行波束覆盖区等性能指标进行分析和仿真。     

利用卫星星座对GNSS-R海洋遥感时空特性进行研究

利用仿真方法研究了GNSS-R接收天线俯仰角、卫星轨道长半轴和轨道倾角对镜像反射点数量的影响,对4颗和6颗卫星组成的星座时空分辨率进行了仿真计算,分别获取了星座的时间分辨率。认为由6颗卫星组成的星座,8 h可完成全球5°×5°海洋格点的探测任务。     

粒子群优化算法在遥感影像增强中的应用

遥感影像的复杂性给影像增强处理带来了困难。非完全Beta函数增强方法具有理想的增强效果,但是,其参数的合理选取是算法的关键与难点。粒子群优化算法(PSO)是基于鸟群群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。这里将PSO用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于PSO的非完全Beta函数增强方法,并通过航空和卫星遥感影像的增强实验,验证了该方法的有效性。     

粒子群优化算法在遥感影像增强中的应用

遥感影像的复杂性给影像增强处理带来了困难.非完全Beta函数增强方法具有理想的增强效果,但是,其参数的合理选取是算法的关键与难点.粒子群优化算法(PSO)是基于鸟群群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力.这里将PSO用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于PSO的非完全Beta函数增强方法,并通过航空和卫星遥感影像的增强实验,验证了该方法的有效性.     

导航星座的覆盖特性和定位精度因子分析

卫星导航系统对覆盖区域的服务性能与导航星座设计密切相关,重点分析了导航星座性能指标中的连续覆盖特性和定位精度因子（PDOP）。在此基础上,对所设计的全球导航星座进行了性能仿真,并与国外导航星座进行了对比分析。最后,分析了降级情况下的星座性能,给出了增强系统可用性的改进方法。     

21世纪逐日无缝数据立方体构建方法及逐年逐季节土地覆盖和土地利用动态制图—中国智慧遥感制图iMap （China） 1.0

粮食安全、高质量人居环境建设、生物多样性保护、星球健康等社会可持续发展目标和对地球系统的理解、模拟与管理都迫切需要多尺度、长时序、辐射和几何精度高且一致性强的遥感观测数据集和针对用户需求的、信息主题灵活的制图产品。但是由于技术和成本限制,传统的遥感卫星难以提供同时具有高空间分辨率、高时间频率和高质量的观测数据。现有的制图和反演方案多是针对于单一传感器系列,难以充分挖掘和联合利用多源异构遥感大数据的信息潜力,造成观测时段和分辨率有限、时空一致性和可比性较差。因此,遥感领域迫切需要新的技术范式。本文基于前沿的云计算、人工智能、虚拟星座、时空融合重建等技术,针对现有遥感大数据特别是国产卫星数据,提出一套智慧遥感制图(iMap)框架。该框架从用户需求出发、问题驱动,能够大大改善当前遥感数据产品难以满足农林管理、国情监测、生态环境保护、防灾减灾、城市建设等用户的多样化、高精度地表监测需求的现状。在该框架的指导下,基于亚马逊云计算(AWS)高性能、高弹性、可扩展的分布式计算资源,搭建了在线实时、自动化、无服务器、端到端的遥感大数据生产链和并行制图系统,并生产了首套21世纪中国全境逐日无缝数据立方体(SDC)及逐年逐季节土地覆盖和土地利用制图产品。逐日SDC综合利用Landsat和MODIS卫星数据构建虚拟星座,并通过多源时空数据融合重建技术研制得到无云无缝、高精度的反射率产品,作为分析就绪数据(ARD),为高精度定量遥感反演和制图打下根基。基于这一SDC,完成了逐年逐季节地表制图。逐年平均精度超过80%。在制图过程中,基于多套多层土地覆盖和土地利用分类体系,运用有限样本稳定分类理论,迁移使用全季节普适样本库,采用自动机器学习(AutoML)策略集成优化多种分类器,并结合时空一致性变化检测和后处理技术。这两套制图产品证明了本文提出的智慧遥感制图框架的可行性和有效性。未来将进一步完善和发展该框架,以开放和灵活的理念,为促进中国遥感进一步发展提供新的思路。     

一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法

针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。     

面向星群的遥感影像智能服务关键问题EI北大核心CSCD

全天时、全天候和全球的遥感信息实时智能服务是对地观测系统建设的目标。近几年来,随着我国高分专项和商业卫星的发展,在轨卫星数量急剧增加,对地观测能力得到极大增强,使得传统的单星和星座卫星系统的运控、接收、处理和应用服务模式面临严峻挑战,亟须统筹规划卫星应用各环节资源,充分发挥多星协同优势,构建统一的遥感影像实时智能服务体系和系统。本文针对遥感星群卫星体系特点和对地观测用户需求特征,开展面向星群的遥感影像智能服务关键问题研究。提出了面向任务的全球多尺度语义描述网格,统筹全球动静态的任务语义描述,在此基础上重点分析了面向星群的自主任务管理、精准动态规划和协同智能处理等关键技术问题,形成集任务描述、任务管控、任务规划、在轨处理、终端分发一体化的星群智能服务技术体系。通过充分发挥星群协同的优势,结合在轨处理和人工智能技术来降低各环节时间延迟,提高数据处理精度,从而实现完全自动化和智能化的近实时星群智能服务,为对地观测的全天时、全天候快速高效智能服务奠定基础。     

基于3S技术的国土资源综合调查方法研究——以黑龙江省为例

遥感信息具有宏观性、综合性、周期性、详细性、客观性和时空变化多层性,正在逐渐成为国土资源调查与监测的基本信息源。现阶段,我国的遥感卫星事业发展迅猛,我国的国产卫星资源三号、资源一号02C以及高分一号、二号卫星数据已经投入到各个领域的应用中,同时遥感信息提取水平也逐渐提高。这不仅拓宽了遥感技术的应用广度,而且使其在原有领域的应用得以深化、细化,向更深层次发展,并满足国土资源综合调查需要。     

HJ-1光学卫星遥感应用前景分析

HJ-1星座光学卫星作为我国环境与灾害监测预报小卫星星座的首发卫星,其运行与应用状况对于后续星座的发展具有重要 的理论和实践指导意义。本研究从HJ-1光学卫星的分辨率（时间、空间和光谱）、光谱及幅宽等数据特征入手,综合考虑遥感应用 数据要求,全面分析评价HJ-1光学卫星数据可用性。研究表明,两颗光学卫星可基本满足我国及周边国家环境监测与灾害管理方面 的主要应用需求,并在其它领域也具有广阔的应用前景。     

从对地观测卫星到对地观测脑

21世纪以来,高分辨率对地观测卫星快速发展,对地观测系统由最初的单星模式发展为现在的轻小型卫星组建星座,实现了全天时、全天候、全方位的对地精细化观测。未来将对地观测卫星星座与通信卫星、导航卫星和飞机等空间节点通过动态组网,建立天基空间信息网络,以实现智能化空天信息的实时服务。为了进一步增强系统的智能化水平,提高系统感知、认知能力和应急响应能力,本文提出未来空间信息网络环境下对地观测脑（earth observation brain,EOB）的概念,对地观测脑是基于事件感知的智能化对地观测系统。详细介绍了对地观测脑的概念模型及需要解决的关键技术,举例说明了对地观测脑初级阶段的感知、认知过程。将来对地观测脑可以回答何时（when）、何地（where）、何目标（what object）发生了何种变化（what change）,并在规定的时间（right time）和地点（right place）把这些正确的信息（right information）推送给需要的人（right people）的手机或其他智能终端,全球用户可实时获得所需的任何数据、信息和知识。     

网格化城市管理卫星技术综合应用研究

总结了网格化城市管理新模式由数字城管向智慧城管发展、城市管理范围由建成区向城乡结合部延伸所需解决的问题及对卫星技术应用的迫切需求,结合国家在卫星遥感和卫星导航方面的技术进展,探讨了网格化城市管理卫星技术综合应用服务平台的总体架构设计和主要子系统划分,并对人员和车辆精细化管理、车载视频快速上报城市管理案件、高精度移动测量技术、基于高分辨率遥感影像的城乡结合部基础数据提取技术、基于定位实景融合技术的城管业务动态监管、实景影像动态数据更新技术等关键技术进行了具体阐述。本文的部分研究成果已经在宁波市智慧城管和杭州市实景影像系统建设中进行了示范应用,取得了良好效果。     

附有物理量和气象条件约束的光学卫星国土观测有效覆盖率评估

传统光学卫星国土观测覆盖评估建立在卫星对地理想覆盖的基础上,并未考虑卫星存储、星地数据传输、观测时长等物理量及观测区域气象因素对于覆盖性能的影响。本文针对光学遥感卫星的国土观测需求.建立国土观测有效覆盖能力评估指标体系,根据卫星数据存储能力、星地数据传输能力、卫星单圈最大观测时长、卫星观测太阳高度角等性能参数,提出了基于物理性能约束下的有效覆盖计算方法。根据气象台站历年气象数据,提出了气象约束因子的计算方法。综合考虑卫星物理性能约束与观测区域气象约束,计算光学遥感卫星对地观测有效覆盖能力。最后根据专家设计的光学遥感卫星国土观测有效覆盖能力评估指标权重,利用层次分析法(AHP)评估光学遥感卫星系统对于国土观测的需求满足程度。试验结果表明,本文方法对于国土观测有效覆盖的估算和评价结果更加精确,更接近于国土观测的实际应用需求,为对地观测有效覆盖能力评估提供了一种更为精确的可行方案。     

Contourlet变换和Tsallis熵的多源遥感图像匹配

提出了一种利用Contourlet变换、Tsallis熵和改进粒子群优化的多源遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Contourlet分解的基础上,以基于Tsallis熵的互信息量作为相似性度量准则,利用改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,逐级上推,最终实现全分辨率情况下多源遥感图像的匹配。实验结果表明,与常用的遥感图像匹配算法相比,该算法匹配精度高,稳健性好,且运算量大幅减少。     

新型遥感卫星数据目录服务系统的研制

随着遥感技术的不断进步,各种类型的新型传感器不断涌现,遥感数据源呈现高时间分辨率、高空间分辨率和高光谱分辨率的发展趋势,数据类型越来越多,数据量越来越大。对于这些海量遥感数据必须采用有效的存储、管理和检索。首先分析了遥感编目数据的特点,在对构建高性能、高可靠和可维护的遥感卫星数据目录服务系统的关键技术进行研究的基础上,实现了新型的目录服务系统,并描述了该系统实现的功能。