利用参考图像的遥感图像模糊估计与恢复

提出一种新的利用参考图像的模糊估计与恢复方法。同一场景不同时相的图像,由于拍摄条件的不同,清晰化程度也往往不同,将高质量的图像作为参考,为模糊估计和恢复提供先验知识,在Bayes统一的框架内进行快速PSF估计,然后使用总变分最小化方法进行恢复。通过真实遥感图像实验,结果表明所提出的方法可以有效地估计退化模糊、恢复未失真图像。     

多源高分辨率遥感影像智能融合

本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。     

变异系数降维的CNN高光谱遥感图像分类

为了实现地物精准分类,需要有效地提取与分析高光谱遥感图像中丰富的空—谱信息。提出一种适用于高光谱遥感图像分类的变异系数与卷积神经网络相结合(CV-CNN)的方法。这种新方法引入变异系数的思想来衡量高光谱遥感图像不同波段之间的相似性和差异性,从而提出类间变异系数(CVIE)和类内变异系数(CVIA)的概念。通过计算(CVIE)~2/CVIA的值来剔除高光谱遥感图像中的低效波段,然后提取每个像素的空一谱信息,并对其进行2维矩阵化操作,转化为便于卷积神经网络(CNN)输入的灰度图像,最后采用自行构建的适合于高光谱遥感图像分类的CNN模型进行分类。Indian Pines和Pavia University两组数据的实验结果表明,该方法在两种数据集下的总体精度分别达到98.69%和99.66%,有效地改善了高光谱遥感图像的分类精度。     

天宫一号高光谱成像仪遥感应用

本文重点介绍了天宫一号高光谱成像仪设计、特性、在轨运控支持、地面数据处理技术及应用研究等方面内容,其中高光谱数据的辐射纠正及系统几何校正的精度满足各应用需要,数据产品质量在遥感各个应用领域获得验证.大量用户利用天宫一号高光谱数据在国土资源、海洋、林业、城市环境监测、水文生态监测等方面开展了较好的应用研究工作,取得了一批有价值的应用成果.中国科学院空间应用工程与技术中心作为载人航天空间应用系统的总体单位,负责天宫一号高光谱成像仪的总体研制管理、集成测试验证、在轨运行支持及应用研究的组织推广,为更好地发挥应用效益做出了积极的贡献.     

“一带一路”沿线港口城市天宫二号多光谱影像数据集

港口城市在“一带一路”建设中具有重要地位和作用，遥感影像数据可以为港口城市的动态监测提供有效的信息支撑。天宫二号空间实验室搭载的宽波段成像仪是新一代中分辨率成像光谱仪，具有谱段宽、视场大等特点，在可见近红外、短波红外、热红外谱段共设置有18个通道，空间分辨率分别为100 m、200 m和400 m，自2016-09—2019-07获取了大量的对地观测多光谱影像数据。本文面向 “一带一路”沿线的25个港口城市，从天宫二号宽波段成像仪获取的多光谱数据中挑选出58组不同时间获取的高质量影像，经过预处理、辐射校正、几何校正等处理和数据质量控制，构建了“一带一路”沿线港口城市专题影像数据集，并对该数据集的应用价值和潜力进行了分析。结果表明该数据集可以为“一带一路”沿线港口城市及其周边区域资源环境遥感监测提供重要信息支撑，在港口城市相关的中大尺度场景分类识别方面具有较大应用价值。     

基于Savitzky-Golay滤波算法的FY-2F地表温度产品时间序列重建

卫星遥感技术可获取大面积、空间连续的地表温度(land surface temperature,LST),为全球变化、生态环境和农业生产等领域提供了宝贵的数据源,但受到云、气溶胶、观测角度和太阳光照角度等影响,遥感反演的LST在时间和空间上均存在不同程度的缺失,限制了LST遥感产品的应用。以长江三角洲地区为研究区,以风云2号F星(FY-2F) LST日均值产品为数据源,利用LST时间序列特征,基于Savitzky-Golay(S-G)滤波算法进行了LST长时间序列的重建研究。结果表明,研究区重建前FY-2F LST产品的平均时相缺失率为19. 43%,经滤波后缺失率降低为1. 69%,并能够保证LST空间一致性。通过模拟验证,S-G滤波重建LST的拟合精度为0. 95,平均绝对误差为1. 35 K,具有较高的精度,可以用于进一步热环境时空分布规律的研究。     

DMC卫星图像MTF分析及其复原方法研究

复原退化模糊图像是遥感图像处理的研究重点。对成像系统的调制传递函数(MTF)进行了研究,分析了调制传递函数的基本理论。讨论了一种近似测定成像系统调制传递函数的方法,通过有限采样,曲线拟合,傅立叶变换,规格化的一系列处理得到图像获取、传输过程中的点扩展函数(PSF)。提取完整光滑的调制传递函数曲线,在频域中对图像进行去卷积复原,分析和评价了复原结果。将该方法应用于DMC卫星图像,图像质量得到明显提高,收到较好的复原效果。     

天宫一号高光谱遥感场景分类数据集及应用

天宫一号高光谱成像仪具有空间分辨率高、光谱分辨率高、图谱合一等特性，在中国航天高光谱领域具有里程碑的意义。针对一般遥感场景分类数据集尺度单一、光谱分辨率较低等问题，本文提出基于天宫一号的多谱段、高空间分辨率、多时相高光谱遥感场景分类数据集(TG1HRSSC)。利用天宫一号高光谱成像仪获取的高质量数据，经过辐射校正、几何校正、空间裁剪、波段筛选、数据质量分析与控制等，制作了一批通用的航天高光谱遥感场景分类数据集，通过载人航天空间应用数据推广服务平台（http://www.msadc.cn[2019-09-10]）进行分发和共享。该数据集包括天宫一号高光谱成像仪获取的城镇、农田、林地、养殖塘、荒漠、湖泊、河流、港口、机场等9个典型地物场景的204个高光谱影像数据，其中5 m分辨率全色谱段1个波段、10 m分辨率可见近红外谱段54个有效波段以及20 m分辨率短波红外谱段52个有效波段。研究利用AlexNet、VGG-VD-16、GoogLeNet等深度学习算法网络对构建的数据集进行场景分类的试验，结果表明该数据集的场景分类应用实现较好效果。由于该数据集具备高分辨、高光谱等特征优势，未来在语义理解、多目标检测等方面有着广泛的应用价值。