基于在轨分类统计的热红外影像辐射校正方法

相对辐射校正精度直接影响影像的应用效果,因此高精度的相对辐射校正是卫星影像处理的关键环节。目前热红外影像相对辐射校正的常用方法是借用星上黑体数据获取校正参数,因受到采样数据不足的限制,处理模型无法真实反映卫星载荷在轨工作状态,故无法满足高精度相对辐射校正的需要。因此,结合热红外载荷的工作特点,设计了基于在轨分类统计的热红外影像辐射校正方法,用以弥补星上校正精度低的不足。该方法利用卫星影像中地物类型丰富的特点,采用在轨获取的原始影像作为样本数据得到校正参数,弥补了星上校正样本不足的缺陷;同时考虑到探元在不同能量下具有不同的光电响应状态,引入了分类思想进一步提高校正精度。结果表明,上述方法相对于星上校正方法能更好地抑制影像中的系统条带噪声,为提高判读精度提供了良好基础。     

基于影像模拟的SAR几何校正准自动方法

合成孔径雷达影像的几何校正是许多微波遥感应用中必须解决的问题，当无法获得准确的轨道数据时，这个问题变得非常困难。本文提出了利用合成孔径雷达模拟影像进行准确的几何校正的原理及方法，并以RADARSAT SAR影像进行了实验。该方法利用不准确的轨道数据及数字高程模型生成模拟的SAR影像，用影像匹配的方法自动获取模拟影像与真实影像之间同名点的坐标差值，而这个差值信息正好提供了对不准确轨道数据的控制。本方法无须地面控制点，并基本上可以自动进行，是解决目前SAR几何校正问题的有效方法。     

一种无人机热红外与可见光影像匹配方法

针对异源无人机影像视角、分辨率、灰度值差异大的特点,提出一种基于语义深度局部特征的无人机热红外与可见光影像匹配方法。该方法首先利用全卷积神经网络和注意力机制提取具有语义信息的深度局部特征;其次以多通道特征图作为描述符进行kd-tree匹配;最后将向量场一致性VFC(Vector Field Consensus)和随机采样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)相结合(VFC-RANSAC)进行误匹配剔除,从而实现无人机热红外与可见光影像的稳健匹配。匹配试验表明,与SIFT、KAZE等提取的人工特征相比,深度特征可以抵抗更大的影像几何和辐射差异;与RANSAC相比,VFC-RANSAC能够更有效地剔除外点,获得更高的正确匹配率和匹配精度。     

遥感影像相对辐射校正的PIF方法

多时相遥感影像间的相对辐射归一化是进行遥感动态监测的前提。伪不变特征(pseudo-invariant feature,PIF)相对辐射校正法的校正效果在很大程度上取决于PIF点的选取。普通人工选点方法具有主观性强、选点数量及质量有限等缺陷。为解决上述问题,首先对2期TM影像进行精确几何纠正与配准;然后利用波段比值运算与PIF质量控制相结合的方法逐步细化PIF,以提高PIF的选取质量,降低其选取的主观性,并利用与对应样本点各波段的相关系数评价所选点的质量;最后利用所选取的合格PIF点,通过最小二乘回归分析获取增益与偏移量,并对2个时相的TM影像进行相对辐射校正。对校正前、后典型地物波谱曲线、均方根误差、归一化植被指数(normaliged difference vegetation index,NDVI)统计量等进行分析的结果表明,校正效果比较理想。     

SAR影像几何校正

SAR影像的几何校正是阻碍其应用的瓶颈问题，目前所用的方法都有其局限性。介绍描述SAR构像几何的坐标系统及距离－多普勒方程，同时，介绍卫星轨道及描述卫星轨道的参数。为提高几何校正的精度，提出一种由几个离散点的值内插整个弧段上卫星状态向量的轨道模拟算法。在此基础上，给出利用DEM进行SAR影像几何校正的方法。该方法以时间参数为自变量，迭代解算距离－多普勒方程，计算DEM中点每一点对应的影像坐标，最后进行了实验与讨论。     

基于面特征的遥感图像几何校正模型

传统的遥感图像几何校正模型是基于控制点建立的。然而在很多情况下,图像的面特征比点特征更易自动提取。提出面特征之间距离的定义及算法,在此基础上利用控制面建立误差方程,实现基于面特征的几何校正。以Land-sat、ALOS和Quickbird影像为例进行了试验,结果表明,本文的方法可用于不同的卫星影像和成像模型。当控制资料不含粗差时,利用控制面和控制点的校正精度基本一致,可达到1个像素以内;当控制资料含有粗差时,基于面特征的几何校正模型比基于点特征的几何校正模型具有更强的容错能力。     

运用RS和GIS提取城区热力场的研究

在论述热岛效应研究现状、遥感及地理信息系统的基本理论、电磁波辐射的原理及地表的热红外特征的基础上,以哈尔滨市二环以内为研究区域,通过对影像数据进行几何精校正、确定空间范围、建立温度反演模型等工作,提取了哈尔滨市城区热力场分布;用GIS软件进行辐射温度专题的再分类并进行空间分析;运用VB语言建立了温度查询分析系统,以便于对哈市各个温度分类斑块的温度进行查询.     

一种热红外与可见光影像深度特征匹配方法

针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后,联合残差网络和注意力机制模型,从数据集中学习深度不变特征;最后,经过对不变特征的匹配、提纯等处理,获得像对的正确匹配点。试验测试了该方法的性能,并与KAZE、特征检测描述网络和深度局部特征模型进行了对比。结果表明,提出的方法对灰度、纹理、重叠率以及几何变化具有较强的适应性,且匹配效率较高,可为无人机视觉导航提供支撑。     

城市区域几何效应的辐射校正及其温度遥感反演

开展适用于城市地区热红外遥感图像几何效应的辐射校正物理模型研究,对提升城区下垫面温度反演精度具有重要作用。本文利用天空视域系数SVF（Sky View Factor,V）量化城区下垫面几何特征,并考虑几何特征对地物目标辐射传输的影响机理。将遥感传感器入瞳处的辐射亮度分解为地物目标发射辐射、地物目标反射辐射以及大气上行路径辐射3部分,并分析了各部分辐射在“城区—大气”界面的辐射传输过程,构建适用于城市下垫面的热辐射传输UTRT（Urban Thermal Radiation Transfer）模型,可应用于城区热红外遥感图像的几何效应辐射校正。基于Landsat 8 TIRS（Thermal Infrared Sensor）数据,将UTRT模型应用于北京市典型城区地表温度的反演,并对UTRT模型和不考虑下垫面几何特征反演结果进行对比分析,结果显示：（1）研究区内UTRT模型反演结果数值上整体低于不考虑下垫面几何特征的反演结果,差值范围为0—1.57 K,均值为0.44 K;（2）通过对不同地表覆被类型的分析对比,模型结果差值较大的区域为建筑和裸地,其空间分布明显受V值的影响,在一定范围内,V值越大反演结果数值越低;（3）对UTRT模型天空视域系数和环境温度两个参数进行敏感性分析,在地表发射率较小的场景中V参数敏感性较强,由于环境温度与目标地物温度较为接近,其参数的敏感性较低。结论为：UTRT模型可为城市下垫面遥感图像几何效应的辐射校正提供解决方案,对比不考虑下垫面几何特征的模型,前者可以更好地应用于城区地表温度遥感反演。该研究对推进城市高分辨率热红外定量遥感具有发展潜力和应用前景。     

遥感影像相对辐射校正方法及适用性研究

遥感影像相对辐射校正是一项基础的数据预处理工作,用于去除影像整体的辐射不均匀性、条带噪声、坏线等辐射问题,经过30多年的发展,已形成几十种不同的相对辐射校正方法和算法。面对种类众多的相对辐射校正方法,它们之间的区别和关联是什么,每种方法的特点是什么,如何选择合适的校正方法,是3个亟需解决的问题。围绕这3个问题,第一,本文以相对辐射校正系数获取的不同方式为原则,将现有的相对辐射校正方法分为3大类:定标法、统计法和综合法,使该分类体系能够反映各类校正方法的区别和关联。第二,在新的分类体系下,给出了定标法、统计法、综合法的数学模型表达,详细介绍了3类方法包含的每种具体的校正方法和算法,比较分析了每种方法的基本思想、原理和优缺点。第三,从影像辐射不均匀特征、影像几何特征、传感器定标、影像综合特征4个方面,对各种校正方法的适用性进行综合分析,给出了科学合理地选择相对辐射校正方法的建议,同时结合具体应用实例进行了实验验证。最后,分析了相对辐射校正研究的发展趋势和存在的问题,有效信息和噪声的计算机判定准则、相对辐射校正效果的评价体系、相对辐射校正对于后续的绝对辐射校正结果的影响是下一步需要深入研究的问题。     

基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法

提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法，在进行不同时相遥感影像配准时，一并解求两期影像的辐射校正系数，同时实现两期影像的配准和辐射校正。实验表明，经预处理后，两期影像的色调基本一致，地物没有明显的几何变形。     

基于图像融合的高分全色遥感影像变化检测

针对同一地区不同时期的全色高分辨遥感影像,提出一种基于影像融合的变化检测算法。首先采用基于匹配点的三角网校正方法对两景影像进行几何校正,然后选用基于迭代多元变化检测(IR-MAD)的相对辐射校正方法进行辐射一致性处理,接着对经几何一致性处理、辐射一致性处理后两张影像进行显著性融合,采用Mean-Shift分割算法对融合影像进行分割,选用方向梯度直方图(HOG)特征获取影像纹理强度图,最后通过比较分割块纹理变化获得变化检测结果。以Toposys激光雷达系统搭载相机拍摄的全色影像对该算法进行了检验,并使用单一时期影像为分割对象进行对比实验结果。实验结果表明,以融合影像为分割对象的结果远优于以单一时期影像为分割对象的变化检测结果,极大地减少了误检和漏检,在城市、郊区等地区人工地物变化监测中有一定的应用价值。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

高光谱热红外星上辐亮度图像模拟及初步应用

基于卫星数据的热红外图像模拟可以为热红外大气校正、地表温度和发射率反演和前期验证提供数据支撑,同时也可以为热红外传感器的波段设置和优化提供参考。热红外图像模拟是进行热红外定量遥感研究的有效手段。本研究利用Terra星上搭载的ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）遥感数据所反演得到的地表温度和发射率产品,基于高光谱辐射传输模型,模拟8—14 μm（714—1250 cm^-1）,波谱分辨率为0.25 cm^-1的星上TOA（Top of Atmosphere）高光谱热红外成像模拟数据。在此基础上,结合高光谱热红外图像数据的特点,实现了温度和发射率分离算法,以及对比了不同的基于图像的大气校正算法。结果显示,本文提出的热红外图像模拟方法可行,能够为评价不同的大气校正、温度和发射率分离算法提供有效的数据支撑。     

基于Radarsat-2数据的星载SAR正射校正和地形辐射校正方法研究

地形对雷达影像的几何和辐射特性都有强烈的影响.对雷达影像进行定量分析和参数提取之前,必须对SAR影像进行精确的几何校正和辐射校正,消除地形的影响.基于RD定位模型和数字高程模型建立一种正射校正和地形辐射校正(TRC)方法.通过试验,从定性和定量两方面评价正射校正和地形辐射校正结果的有效性.比较基于投影角和基于局部入射角...     

定位定向系统数据的航空高光谱影像几何校正

针对航空高光谱数据几何畸变严重的问题,该文探索了利用POS数据辅助航空高光谱影像几何校正的研究现状,分析了基于POS系统的导航数据的线阵推扫高光谱数据解算成像瞬间外方位元素的原理,以及行方位数据支持的线中心投影影像通过改进的共线方程方法几何校正的过程,实现了无地面控制点数据的直接几何校正。采用高光谱影像分块处理方法,实现了高吞吐快速几何校正。HySpex SWIR-384高光谱影像的实验结果表明,该文的校正算法可达到9.15m的绝对定位精度,最终利用少量地面控制点进行几何精校正,其均方根误差达到0.93m。     

基于尺度空间的角反射器车载SAR影像坐标定位

确定角反射器（CR）在SAR影像中的高精度影像坐标是合成孔径雷达影像（SAR）几何校正、辐射校正和形变检测等研究的基础。本文提出了一种基于尺度空间的角反射器车载SAR影像坐标定位方法。通过对仿真数据和车载SAR影像数据的角反射器进行定位试验，验证了该方法的可行性和稳定性；并与使用地面控制点几何纠正后的角反射器定位结果进行对比，验证了该方法满足子像素级定位精度的需要，且无需地面控制点。     

基于压缩感知的遥感影像几何精校正方法

在遥感影像几何精校正过程中,无论是通过人工选择还是特征匹配方法选择的控制点对都会随机发生误匹配的现象,这将大大影响几何精校正的精度。针对这一问题,本文利用压缩感知理论,利用误匹配控制点在所有控制点对中的稀疏性,实现了几何校正模型参数的抗差估计,提高了几何校正结果的精度。对卫星遥感影像的几何精校正的试验结果表明,基于压缩感知的遥感影像几何精校正方法能够有效克服误匹配控制点的影响。     

点目标机载SAR辐射定标关键技术与方法

针对机载SAR影像的高精度辐射定标处理问题,该文分别利用积分法与峰值法计算点目标辐射响应能量、通过对SAR影像辐射特征分析及方法对比,采用sin c函数模型拟合校正天线方向图,结合雷达功率方程求解定标常数,进而建立了完整的点目标辐射定标方法和流程,并对关键技术中不同方法进行了比较分析。结果表明,积分法能量计算模型与sin c函数天线方向图校正模型结合的定标方法能够达到更高的相对和绝对定标精度,优化后的方法能够满足并高于高分辨率机载SAR应用对辐射定标精度的要求。     

利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配

针对较大的非线性辐射特性差异导致不同谱段、不同载荷获取的多源遥感影像之间匹配难度较大的问题,提出一种利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配的方法。该方法首先利用角点提取算子对参考影像均匀提取特征点,然后利用Log-Gabor滤波器在多个方向上计算影像的相位特征图像,在此基础上对特征点构建密集特征描述向量并采用滑动窗口的方式来确定匹配点对,最后利用一定阶数的泰勒级数将匹配结果精度拟合到子像素级。利用3组真实的异源遥感影像进行实验,结果表明,该方法在光学影像、红外影像、多光谱影像和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像之间均能匹配到稳定可靠的同名点。