珞珈三号01星在轨处理技术及验证

遥感卫星在轨处理技术是推动遥感技术实现实时智能服务的核心环节。针对星上资源受限环境引起的系列处理难题及遥感数据实时处理与信息提取需求,本文首先构建了任务驱动的卫星遥感数据在轨处理框架,以任务需求为核心并协同星地资源建立基于感兴趣区域的星上处理技术体系;然后,面向不同任务层级和应用场景,给出了以位置信息为驱动的基础在轨处理模式、以目标/场景内容和变化事件为驱动的智能处理模式;最后,论述了适配星上资源受限环境的在轨处理关键算法,基于珞珈三号01星星上处理应用程序,验证了典型算法的在轨处理效果。在任务驱动和星地协同机制下,实现了在轨高精度定位、多类型影像产品快速生成、静动态目标信息实时提取及静态和动态影像高倍率近实时压缩。在轨处理显著提高了传统地面处理的效率,能够有效支撑后续卫星遥感实时智能服务。     

高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制精确处理的理论与方法

卫星影像全球无地面控制高精度几何定位是卫星摄影测量技术发展追求的主要目标,也是实现困难地区和境外地区测图的关键支撑技术。本文围绕我国国产遥感卫星的技术发展,详细论述了高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制几何定位的理论与方法,在天星地一体化全链路误差建模分析的基础上,提出了在轨几何定标理论与方法、稳态重成像几何处理模型与方法及大规模无地面控制区域网平差理论与方法。将本文方法应用于资源三号卫星影像的数据处理,试验结果满足1∶50 000测图精度,证明了理论和方法的正确性。     

遥感卫星区域覆盖实时分析与可视化

空间对地观测需求的增长和任务的多样性导致卫星区域覆盖分析变得越来越复杂。当前的遥感卫星区域覆盖算法与应用无法提供实时响应和应对高并发请求的在线服务,并且分析结果不能做到实时可视化,增加了数据的认知难度。针对于此,本文结合流式处理技术,提出一种高效的遥感卫星区域覆盖实时分析方法与可视化服务。首先,采用一种多模式判断策略,实现遥感卫星区域覆盖相关参数的高效计算;然后,对持续流入的数据进行实时分块,实现数据实时处理;最后,结合流式处理技术,提供实时响应和可视化的在线服务。利用多星多地面区域数据进行试验验证,结果表明,本文方法在保证传感器任意指向下遥感卫星区域覆盖参数计算精度的同时,效率得到较大提升,并且能够及时高效地通过数据流的方式,实现分析结果的实时可视化。     

LMCCD相机影像摄影测量首次实践

LMCCD相机作为天绘一号卫星的有效载荷,是保证其实现无地面控制点摄影测量精度的关键。本文分别利用LMCCD影像和三线阵CCD影像对天绘一号卫星的相机参数进行了在轨标定计算,并利用各组在轨标定结果对定位精度（重点对高程误差）进行了统计分析。试验结果表明：与单纯的三线阵CCD影像的相比,LMCCD影像在相机参数在轨标定中能有效抵御因卫星姿态变化率导致的光束法平差航线系统变形问题,在天绘一号现有姿态变化率水平条件下,利用LMCCD影像进行相机参数在轨标定可保证天绘一号01星实现无地面控制点摄影测量精度要求。     

利用激光测距数据处理线阵卫星摄影测量影像

以线阵CCD测量相机为有效载荷的传输型卫星是目前获取影像的有效途径。本文针对两线阵卫星影像摄影测量处理的相关问题,提出将激光测距数据用于相机焦距在轨标定和光束法平差的理论及数学模型,并进行了实验验证。实验表明利用激光测距数据参与两线阵影像处理,能够满足测制1∶10 000比例尺地形图精度要求。     

利用激光测距数据处理线阵卫星摄影测量影像

以线阵CCD测量相机为有效载荷的传输型卫星是目前获取影像的有效途径。本文针对两线阵卫星影像摄影测量处理的相关问题,提出将激光测距数据用于相机焦距在轨标定和光束法平差的理论及数学模型,并进行了实验验证。实验表明利用激光测距数据参与两线阵影像处理,能够满足测制1∶10 000比例尺地形图精度要求。     

基于车载激光点云的道路病害提取技术研究

相较于传统摄影测量及人工视觉检测道路病害的方法,车载移动测量系统具有实时、动态、高精度和高密度等优点,它可以大面积、高分辨率、快速地获取目标地物的三维空间信息。本文采用车载移动测量系统作业,进行沿线激光点云数据采集以及全景影像数据采集,应用Vsurmap后处理测图软件的单、双全景采集功能对道路病害进行提取。     

基于特征尺度分布与对极几何约束的高清影像快速密集匹配方法

本文重点阐述了基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之三：高清影像快速智能匹配处理。图像特征匹配是影响数字摄影测量坐标空间计算效率的基础数据处理过程。为了解决高分辨率数据匹配校验计算成本更高及相似特征干扰等影像产品生成效率负面影响问题,本文通过研究影像尺度不变特征的数学本质,结合多视图相机几何模型,推导并验证了图像特征点的降采样尺度分布规律。根据图像空间几何关系在降采样尺度上的匹配映射关系,缩减图像匹配过程中的计算量并筛选有效待匹配点集,将特征点数量10⁵量级的快速全局特征距离初匹配时长限制在亚秒级。在此基础上结合特征尺度分布信息改进的对极几何约束,改进特征匹配算法,辅助缩小匹配搜索范围,通过特征索引与分区并行处理,实现高清影像同名特征的高精度快速密集匹配,提升特征点基数、匹配特征点对数量与正确率。本文使用intel i7-4720HQ与NVIDIA GTX970M进行试验,基于尺度分布特性的特征匹配方法,以亚秒级的计算时间,获取符合多约束条件的10³量级的匹配点对,为数字影像的快速高精度处理提供了一种新思路,在充分满足数字摄影测量的精度的基础上可提高其产品生成效率。     

“天绘一号”卫星无地面控制点EFP多功能光束法平差

无地面控制点卫星摄影测量是实现全球测绘的有效手段。实现无地面控制点摄影测量主要途径包括:一是卫星姿态稳定度达到1×10^-6(°/s);二是高精度的姿态测定系统;三是摄影测量光束法平差处理。以往受制于技术等因素, 实现无地面控制点摄影测量只能依靠摄影测量光束法平差技术。“天绘一号”卫星研发了集相机在轨标定、全三线交会光束法平差、角元素低频误差补偿及偏流角效应改正为一体的EFP多功能光束法平差技术, 并通过“天绘一号”卫星影像数据对该技术进行了验证。实验结果表明:无地面控制点定位精度达到10.3 m/5.7 m(平面/高程), 满足测制1:5万比例尺地形图精度要求     

智能遥感卫星与遥感影像实时服务

传统的卫星遥感系统数据获取、处理和应用模式无法满足卫星遥感影像大众化和实时化的应用需求,亟须发展智能遥感卫星系统,以解决遥感影像在轨处理和智能服务问题。本文首先阐述了智能遥感卫星的发展;然后对智能遥感卫星在轨处理架构、服务模式和在轨处理所涉及的关键算法进行了详细介绍;最后结合珞珈三号01星的设计和研制,探讨了珞珈三号01星的服务场景和服务模式,并对5G、6G和人工智能时代下的智能遥感卫星的未来发展进行了展望。     

光学测绘卫星现状与发展趋势分析

卫星摄影测量是获取地球地理空间信息的重要手段,也是解决全球无图区或困难地区测绘的有效途径。简要梳理了光学测绘卫星的发展历程,对中国光学测绘卫星进行了详细介绍,经过多年的技术发展,中国光学测绘卫星成果已能满足1∶5万、1∶1万比例尺测绘产品的精度要求。对光学测绘卫星发展现状进行了归纳总结,并提出未来测绘卫星的发展趋势,包括星上智能探测与存储、星上和地面数据智能处理及多星组网协同探测等。在全球高精度基础信息数据支撑下,未来摄影测量卫星可向集成型、泛在型和智能型发展,提升测绘产品的保障能力。     

集成型与智能型测绘卫星工程发展及其关键技术

航天对地观测已经成为全球对地观测的主要手段。本文简单梳理了国际上现有大地测量类对地观测卫星的概况,侧重分析了我国地形测量类对地观测卫星的贡献和存在的问题,未来对地观测卫星的发展趋势,载荷集成型综合测绘卫星发展的可能性及其面临的主要技术瓶颈。总体认为集成型测绘卫星尽管单星观测效率高,但是整体观测效益不高;分析了微小卫星密集组网型对地观测的可能性及其相应的关键技术,包括载荷模块化设计、卫星小型化设计、卫星最佳组网技术、数据传输技术、卫星在轨弹性调配技术和星上数据快速处理技术等;对未来智能卫星对地观测进行了展望,提出了相应的关键技术,包括星上观测智能识别技术、星间智能传输与星地智能传输技术、星上和地面智能数据处理技术等。此外,卫星的智能避障、运载火箭落点的智能跟踪和智能控制也是航天对地观测需要考虑的发展方向。     

天空地多源遥感数据的广义摄影测量学

21世纪以来,随着云计算、大数据、物联网、机器学习等信息技术领域的飞速发展,人类已进入人工智能新时代.摄影测量学科也顺应新一轮科技革命的浪潮,快速发展为全新的广义摄影测量学,其载体平台、仪器设备、数据处理理论技术及应用领域都已发生显著变化,天空地一体化的多传感器多层次综合立体观测技术得到极大发展,全面进入综合智能摄影测...     

三维点云数据实时管理的Hash map方法

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之一：海量点云高效管理技术,提出了一种基于GPU的hash map三维点云数据组织的改进算法,算法可以高效地完成数据的动态插入、更新和索引,而不受数据规模限制。同时,通过传感器位置姿态估计当前活动范围,进行主机与GPU的数据交换,保证了GPU的低内存占用率。在搭载不同等级显卡（GTX960、GTX1050、GTX1060）的计算机设备上试验,本文算法均可以达到60 fps以上的帧率（单帧处理点云数：2.11×10⁵）,证明算法满足了三维构像中三维点云数据高效管理的要求。     

国产高分辨率卫星影像云检测方法分析

云检测方法大都针对特定的传感器或依赖多个波段,对参数要求高,而国产高分辨率卫星影像通常包含波段数较少,多数云检测方法不适用。本文采用深度学习的方法,以融合后的高分一号影像为例,应用基于双重视觉注意机制模型进行云检测,并与人工采集、全卷积网络模型的检测结果进行对比。理论分析和研究结果表明：基于双重视觉注意机制的模型云检测结果与人工采集进行对比,正确率为0.986 4;通过增加云样本数量和非云样本数量可有效解决模型对道路、河流、居民地的误检测问题;基于双重视觉注意机制的模型与全卷积网络模型相比,云边界更为准确,模型适用性更强。利用较少的波段信息进行云检测为国产其他高分辨率卫星影像云检测提供了参考。     

基于分裂合并的多模型拟合方法在点云分割中的应用

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之二：海量点云分割处理技术。多模型拟合方法通过将点云拟合到不同模型中,依照点云空间分布特征和几何结构特征进行分割。针对点云数据量巨大、分布不均匀、结构复杂等特性,本文提出一种基于多模型拟合的点云分割方法。首先通过降采样,采用基于密度分布的聚类方法,实现对点云的预分割。在预分割基础上,利用基于分裂合并的多模型拟合方法对点云进行后续拟合分割。针对平面和弧面,本文采用不同的拟合方式,最终实现对室内密集点云分割。试验结果表明,该方法能够在无须提前设置模型数目的情况下实现点云的自动分割。且相较于现有的点云分割技术,此方法相较于现今的常规方法能取得更好的分割效果,在分割的正确率上要高于现有的常规分割方法,在处理相同数据量的点云分割时,能够达到远低于常规方法的时间消耗。通过本文提出的三维点云分割方法能够实现将大规模、复杂三维点云数据分割为较为精细、具有准确模型参数的三维几何图元,为后续实现大规模、复杂场景的精确三维构象提供有力支持。     

PARASOL/POLDER3卫星数据的海洋上空云检测

在卫星海洋遥感中,云作为海气耦合系统最重要的调节器之一,其检测结果对海洋上空云微物理特性的反演精度有较大影响。因此,快速而准确识别海洋上空的云像元是卫星遥感数据处理过程中首要解决的关键问题。以PARASOL (Polarization and Anisotropy of Reflectances for Atmospheric Sciences coupled with Observations from a Lidar)卫星搭载的POLDER3载荷遥感数据为研究对象,提出一种改进的海洋上空云检测方法。首先剔除海洋耀光;接着利用有云与晴空区近红外反射率差异检验识别有云像元,并利用偏振反射率检验进一步识别低反射率的云像元;然后利用近红外与可见光反射率比值检验识别晴空像元;最后建立多角度云检测结果空间融合规则,重新标记有云、晴空和未定像元。以印度洋海区为例进行实验分析,将云检测结果与Buriez方法进行对比,发现检测精度基本相当,而有云像元的识别速度却平均提高约3倍。结果表明:该方法能有效的检测出海洋上空的云像元,满足业务化数据处理的高精度及时效性要求,为后续云微物理特性反演提供可靠的数据源。     

徕卡RTC360三维激光扫描仪在建筑立面改造中的应用

徕卡RTC360极速三维激光扫描仪作为徕卡一款新型设备,不仅操作简单、扫描速度快,可在尽可能短的时间内完成海量丰富点云和高清影像的采集,数据全面,细节丰富,极大地提高了外业的工作效率;而且非常智能。本文采用VIS视觉追踪技术,通过对扫描仪位置进行跟踪定位,在采集过程中进行点云的实时拼接,无需标靶、公共点和人工干预;现场实时查看点云预拼接,极大减少了内业工作量;后期搭配Cyclone Register360智能拼接软件,点云无需人工干预,可实现自动智能拼接处理,以及外业采集及内业数据处理的简单高效。     

基于FPGA的P-H法星上解算卫星相对姿态

针对目前星上遥感图像实时处理只能实现低级别算法的情况,提出了基于现场可编程门阵列（field-programmable gate array,FPGA）的P-H法星上相对姿态实时解算模型。该模型不仅避免了传统基于欧拉角的复杂三角函数计算与初值估算,还降低了迭代次数。试验选用FPGA（V7 xc7vx1140t）作为实时解算的硬件平台。在FPGA实现中,采用64位的浮点数据结构和串行/并行相结合策略;并采用LU（Lower-Upper）分解-分块算法实现矩阵求逆。试验结果表明,该模型的迭代次数比基于欧拉角的少了13次。该模型在FPGA和计算机的实现结果相差仅为5.0×10-14,加速度比为10。另外,该模型可广泛适用于实时性要求高的图像处理领域。