卫星遥感地质信息产品分类标准研究进展

标准是社会发展的智慧结晶,技术标准的制定是助力生产力发展和管理水平进步的有效手段.卫星遥感技术一直以来都是地质调查领域的重要技术手段,随着我国国产卫星建设的持续发展,卫星遥感技术在地质调查相关领域的应用日趋成熟,在遥感地质调查工作中形成了大量的成果产品.然而,在卫星遥感信息产品的总结、梳理、规范方面,相关标准严重缺失,...     

中国遥感卫星地面站将分发日本ALOS卫星数据

根据中国科学院中国遥感卫星地面站和日本遥感技术中心6月20日在京签署的协议．该站作为全球第一个日本以外的机构．获得日本ALOS卫星数据的分发授权。我国遥感数据用户有望于今年10月开始获得这一技术先进的遥感卫星的数据。     

卫星遥感数据解译的研究

以研究遥感影像数据用于基础地理信息数据采集为目的，根据实际需要建立相应的解译标志，并根据这些标志和其他相关信息研究建立遥感信息模型的可行性。     

发展卫星遥感数据的定量分析方法

本文建议从四个方面发展卫星遥感数据的定量分析方法：（１）在空间数据库支持下的遥感数据处理的分析;（２）建立区域多时相,多波段怕样本知识库;     

青岛市土地利用的卫星遥感数据计算机监督分类及面积量测

首先用陆地卫星5号的TM数据,进行青岛市土地利用类别的监督分类。将青岛市行政边界数字化,作成数据文件。在计算机软件支持下,将行政边界画到分类图像上。将边界以外的像元归零,统计边界内的像元数目,得到青岛市各土地利用类别的面积及总面积。     

提高遥感数据分类应用性的有效途径

本文介绍了日前对遥感数据进行自动分类的常用算法及其改进方向,指出在现有技术条件下,多元、多维信息复合技术是提高遥感数据自动分类应用的有效途径。     

国土资源卫星遥感数据应用评估系统构建

从国土资源应用出发,在“指标-模拟-评估-指标修改-模拟-评估”模式的基础上,构建了由软件系统、硬件系统、技术标准和技术方法4部分组成的评估系统,建立了较为完整的卫星数据应用评价技术方法体系,为实现在卫星研制初期就真正开展天地一体的我国卫星研制和应用的发展路线,提供了新的思路和技术体系支撑。     

遥感数据分类结果分析及分类算法评价

遥感数据的分类结果通常被概括为混淆矩阵。而各种分类算法则用于改善其结果。为了确定遥感数据的精度，应该把混淆矩阵规范化。规范混淆矩阵，要仔细审查分类按比例叠代拟合过程，包括消除矩阵里的零。Ｔｕｋｅｙ复合比较法用了三种分类算法（最小距离法，极大似然法和人造神经网络法）进行结果比较。对于每种分类种类，规范化了的混淆矩阵都给出了一致的边值和精度。同时进行三种算法的Ｔｕｋｅｙ比较，结果对于每一种算法都给出了     

一种Aura卫星遥感臭氧产品的修复方法

遥感臭氧产品对于监测大气臭氧的时空分布及变化规律十分重要。然而,搭载于Aura卫星上的臭氧监测仪器提供的臭氧总量产品OMTO3e（ozone monitoring total ozone level 3 expanded）,自2006年末开始出现信息缺失问题,每个数据的缺失区域占到三分之一甚至更多,严重阻碍了该产品的正常使用。根据OMTO3e数据的特点,针对包括中国大陆的矩形区域提出了一种时相拟合法来进行缺失数据的修复。该方法考虑多个时相的空间信息,首先选取参考像元,然后利用参考像元求得回归关系,并通过加权求和得到缺失数据的预测值。模拟实验和真实实验证明,相对于传统方法,所提方法具有更高的修复精度。     

多遥感卫星接收系统和其数据接收

该文叙述了单遥感卫星接收系统升级改造为多卫星接收系统所进行的研制工作。包括天线跟踪系统与高频信道的改造，卫星捕获软件的开发，中频接收解调设备的研制以及系统的总装调试等。     

智能遥感卫星系统

：分析了当前遥感卫星系统存在的一些不足,论述了新一代“智能遥感卫星系统”的概念及其主要特点,对其 中自适应遥感成像和星上数据实时处理两个核心部分进行重点介绍,并对其涉及的关键科学问题和关键技术进行阐 述。设计了一套具有自适应成像和应用模式优化能力的智能高光谱卫星有效载荷系统。该系统由用于区域背景信息获 取的前视预判遥感器、用于地表详细观测的主遥感器以及星上数据实时处理和分析3部分组成。对智能高光谱卫星的工 作原理和流程进行介绍,并呼吁中国尽快围绕智能遥感卫星系统开展一些前沿性的科学理论和关键技术研究,以实现 中国在卫星遥感领域的跨越式发展。     

新一代人工智能驱动的陆地观测卫星遥感应用技术综述

随着各国航天事业的高速发展以及政府对卫星遥感技术的大力支持,各类军民商用卫星系统层出不穷,建立了较为完善的卫星遥感数据获取体系,为推动经济社会高质量发展提供了新动能。与此同时,人工智能技术的迅猛发展极大程度的提升了数据分析的智能化、精准化水平,为遥感大数据分析与应用带来了新的发展机遇。在互联网时代的背景下,结合新一代人工智能、大数据、物联网、5G等先进技术,推动遥感应用朝着智能化、大众化、产业化方向发展是大势所趋。本文依据当前陆地观测卫星智能遥感技术的发展现状与实际需求,论述了人工智能驱动的遥感技术在资源调查、环境监测、灾害监测等领域中的应用研究现状,探讨了现阶段制约人工智能技术在遥感领域应用成效的关键问题,最后结合遥感大数据处理中存在的问题和挑战,对陆地观测卫星遥感应用技术的发展趋势进行了展望,建立基于人工智能的卫星遥感应用体系已成为卫星遥感技术发展的必然趋势。     

利用目标类样本的遥感分类策略

针对传统遥感分类要求训练集涵盖所有表观地物及亚类,对样本选取要求颇高,而实际应用中并不能保证所有类别都被标记的问题,该文提出基于目标类样本的遥感循环分类策略。该方法仅输入少量目标类样本,采用正样本、未标记样本的分类算法,实现在较少样本数量和种类的条件下,对目标类稳定、高效地识别。利用10组航空影像数据,建立与传统遥感分类对比实验,结果表明:相同实验条件下,基于目标类样本的遥感分类策略与传统遥感分类具有相当的分类效果;当样本集不完全时,该策略具有更稳定的高精度识别,总体精度与Kappa系数平均分别有5.2%和7.2%的提高。该方法能够有效解决不完全训练集分类问题。     

典型遥感数据分类方法的适用性分析——以遥感图像场景分类为例

目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。     

中国遥感卫星地面站卫星地面系统的发展

成立于1986年的中国遥感卫星地面站是中国重大科技基础设施,也是国际资源卫星地面站网的重要成员.历经30余年的建设和运行,中国遥感卫星地面站形成了以北京总部为中心,拥有密云、喀什、三亚、昆明、北极5个卫星接收站的体系,实时数据接收覆盖中国全部领土和亚洲70％陆地区域,并初步具备了全球数据的快速获取能力.2020年,地面...     

ZY-102C星数据在矿山遥感监测中的应用研究与分析

利用资源一号(ZY-1)02C卫星(以下简称02C星)全色高分辨率相机(HR)和多光谱相机(MUX)数据,以河北承德多金属矿区和江西寻乌稀土矿区为实验区,开展了1∶5万矿山遥感监测应用研究;分析了应用过程中存在的问题,提出了解决方案和建议,对02C星数据在矿山遥感监测中的规模化应用起到了示范效果。研究结果表明:在数据处理流程上,对空间分辨率为2.36 m的02C星全色HR1与HR2数据需先进行正射纠正再拼接,对空间分辨率为10 m的多光谱数据MUX可采用假彩色合成方法进行模拟真彩色合成;在矿山地物识别上,与SPOT5图像比较,02C星图像可更好地反映出开采面、开采点、中转场和矿山建筑等矿山地物类型,不足之处是纹理信息较平滑、矿山地物的边界相对模糊,因而增加了室内解译的难度;在经济效益上,02C星数据的性价比优势明显。因此,尽管02C星数据处理和解译工作量较大,但其能满足1∶5万矿山遥感监测要求,总体经济效益显著。     

珞珈一号01星夜光遥感设计与处理

珞珈一号01星是兼具遥感和导航的一星多用低轨维纳科学试验卫星,本文针对珞珈一号01星夜光遥感设计与处理,详细介绍了卫星平台的有效载荷及平台设计;面向科学的试验目标,制订了科学的夜光成像任务计划,实现了全国夜光一张图任务规划;提出了面向珞珈一号01星的在轨几何辐射定标模型;研制了支持WEB端及移动端访问的数据共享服务系统;针对夜光遥感数据在社会经济应用问题,提出了发展指数和未来发展指数的珞珈一号指数模型,并通过相关实验验证了模型的有效性。珞珈一号01星可为社会经济参数估算、重大事件评估、渔业监测、国家安全等领域提供技术支撑。     

附加傅里叶补偿项的卫星遥感影像RFM平差方法

卫星光学遥感影像的几何畸变是制约其定位精度的重要原因。采用一般系统误差补偿模型难以从根本上消除影像复杂畸变。本文在有理函数模型RFM平差方案基础上,根据傅里叶级数的逼近特性,提出用二元傅里叶多项式代替一般多项式作为系统误差补偿项,以适用符合连续条件的任意形式畸变。仿真和实际数据平差试验结果表明,本文方法能够有效补偿由于影像内外方位元素误差造成的像方定位系统误差及不同大小的畸变。在控制点充足的条件下,附加3阶傅里叶补偿项的RFM平差定位精度显著优于附加一般多项式补偿项的常规方法,其中SPOT-5异轨立体像对平差后平面和高程定位精度可分别达到3.34 m和2.48 m,QuickBird同轨立体像对平差后平面和高程定位精度分别达到0.77 m和0.54 m,均达到了子像素精度水平。二元傅里叶多项式可作为一种通用的影像系统误差补偿模型,拓展应用于航空和近景影像的畸变校正。     

全球海洋遥感卫星发展综述

随着世界各国对海洋资源的重视不断提高，越来越多的国家开始发展海洋遥感卫星技术，为海洋监测、海洋航运、海洋环境、海洋军事及海洋经济等领域提供支撑服务。对全球海洋遥感卫星信息及其相关参数进行统计分析，有助于掌握未来海洋遥感卫星的发展动态和趋势。根据统计分析可以看出，海洋遥感卫星正向多载荷、高分辨率、全覆盖方向发展，并对卫星的发射条件及搭载的载荷提出了新的挑战。随着载荷种类的增多及传输速率的提高，产生的卫星数据也呈现多源异构性，且数据量急剧增加。为此，只有建立大型的卫星数据中心，形成一体化的支撑体系，才能为海洋各领域提供更好的服务。     

基于进化人工免疫网络的遥感影像分类算法

人工免疫网络是受免疫网络理论的启发建立的用于数据处理的一种人工免疫系统。同时免疫系统是进化的,通过不断调节系统内细胞的数量和种类适应外界环境。提出的进化人工免疫网络借鉴免疫网络和进化的思想,是用于遥感影像分类的监督算法。算法通过一个学习过程,得到能够表示训练数据特征的网络细胞,然后利用这些网络细胞进行分类。实验表明进化人工免疫网络是遥感影像分类的有效工具。