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.     

天宫一号高光谱数据辐射校正的CUDA并行优化

高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路.     

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。     

基于天宫一号高光谱数据与Landsat TM数据的湿地利用变化监测

本文利用2013年4月18日获取的天宫一号高光谱成像仪数据和1985年5月1日获取的Landsat TM数据,对黄河入海口地区湿地的土地利用状况进行了监测研究.通过对比分类结果发现,该地区近30年来人类活动对湿地的影响强烈,滩涂开垦、水产养殖业占用自然水面现象严重.同时由于天宫一号高光谱成像仪数据具有更高的光谱和空间分辨率,其分类精度优于Landsat TM,更适合于湿地的监测.     

多目标无人机微型凝视高光谱成像仪辐射校正

微型凝视高光谱成像仪可以同时获取两个空间维度和一个光谱维度图像,且仅记录整个高光谱图像的外方位元素而不是记录每一帧图像的外方位元素,避免了扫描时的几何不稳定性,有效解决了小型线扫式高光谱成像仪成像几何变形大的问题,适合于姿态不稳定小型无人机负载平台。目前,研究大多集中于线扫式高光谱成像仪辐射校正方法。凝视型高光谱成像仪应用时间较短,国内外没有较为成熟的数据处理研究,阻碍了无人机微型凝视高光谱成像系统的应用。本文研究了无人机载微型凝视高光谱成像仪辐射响应线性度特性和辐射响应变异性的校正方法,并定量评估该方法的有效性。结果表明,辐射响应变异性校正前,高光谱图像存在明显的渐晕效应和条带现象,校正后,不同波段中像元的辐射响应变异系数显著下降,且渐晕效应和图像条带明显减少。本文提出了基于多目标辐射定标方法,并通过比较定标后的高光谱图像光谱与地面光谱仪实测地物光谱来验证辐射定标的精度。结果表明,多目标辐射定标方法的定标结果表现出更好的效果,特别对于近红外波段,与光谱仪实测的地物反射率差异较小。     

天宫一号高光谱数据相关检测法蚀变信息提取

天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力.     

面向对象规则和支持向量机的天宫一号高光谱影像分类

传统的高光谱分类方法通常基于单一像元的光谱或纹理特征,很少考虑地物空间结构信息与空间相关特征.本文将面向对象规则与基于像元的分类进行融合,利用对象的空间结构特征和光谱特征进行混合分类,旨在克服像元层次分类的不足.本文尝试性的提出了两种混合分类方法:(1)基于分形网络演化的多尺度分割支持向量机分类(2)基于多层分水岭分割的SVM分类,并将这两种方法应用到天宫一号高光谱数据上.结果表明:基于面向对象规则的混合分类方法有效地提高了分类精度,不仅能够改善同谱异物现象,而且解决分类结果中地物破碎的问题.     

利用天宫一号高光谱数据识别植被类型的评估研究

天宫一号高光谱数据尚未得到普遍应用,其数据的质量和应用潜力仍在进一步实践求证和挖掘.See5.0数据挖掘工具是一种能够找出训练样本中模式类隐含特征,并可以自动建立决策规则的分类算法,可避免人为建立分类规则的主观性.本文首先通过光谱曲线分析,选择地物光谱分离性最好的波段组合,然后利用See5.0工具生成规则集,再利用规则集对同一幅天宫一号高光谱数据在不同分类级别上进行分类,并利用相同的验证样本进行精度验证.经过光谱分析发现分类不同森林类型的最佳谱段中心波长分别为:655 nm、673 nm、802 nm、866 nm、984 nm,See5.0分类结果表明在同一树种不同生长期及不同亚种的分类级别上,分类精度在45%以下,表现出了一定局限性,但在树种分类级别上,天宫一号数据表现出了高光谱的优越性,分类精度皆在80%以上,植被类型分类级别,分类精度可达到90%以上.     

高光谱成像仪发展简况

高光谱遥感由于"图谱合一"的技术特点,能够提供更加丰富的对地观测信息,是一种较为先进的探测技术,目前已应用到地球科学的各个方面.本文首先介绍了高光谱成像仪的成像特点,进而从航空高光谱和航天高光谱两个角度分别介绍了成像仪的工程应用概况.最后,根据近几年国内外的有关论文及研究报告,综述了国内外高光谱成像仪最新发展态势,重点介绍了天宫一号高光谱成像仪的研制技术情况,与目前国际上的在轨运行的卫星高光谱仪相比,其在空间分辨率、波谱范围和波段数目等成像技术参数上具有相当优势,是我国光谱仪技术发展的里程碑.     

天宫一号高光谱数据的船只检测实验

针对检测目标进行基于引力场的船只目标增强,计算船只目标的纹理、光谱等指标,基于支持向量机(SVM)方法,利用天宫一号高光谱数据,得到空间探测信息与地面实际目标之间存在精确的相互关系,进行船只检测实验研究.结果表明:天宫一号高光谱数据能够有效的从海水背景中提取船只信息,但船只类型仍难以有效识别.图像的自动分割对于船只的检测非常重要.传感器的多光谱与高分辨率相结合是今后研制的一个主要方向.     

天宫一号超光谱仪红外谱段的实验室定标

天宫一号超光谱仪红外谱段光谱范围是8.0—10.5 μm,采用红外线列焦平面推扫方式成像.通过实验室定标实验,获得了每个探测元对应的辐射响应系数和响应线性度,并得到每一探测元的动态范围与噪声等效温差,验证了图像输出校正效果,同时,根据定标实验误差来源分析计算了最终的辐射定标误差.     

利用天宫一号和Landsat7对地观测数据的森林变化检测

由于自然演替和一些干扰因素的影响,森林覆盖处在不断的变化中.结合云南省西双版纳地区的天宫一号高光谱数据以及Landsat影像,研究了热带森林覆盖制图与变化检测的自动化识别方法.首先分析了每景影像中红光波段的光谱属性,依据直方图提取出纯净森林像元,然后计算影像中各像元与纯净森林像元之间的光谱相似性,从而得到森林指数并以此为依据提取出每景影像对应的森林覆盖图,将多期的森林覆盖专题图进行叠加分析即可得到森林变化专题图.结果表明:(1)使用天宫一号高光谱影像可以进行森林覆盖自动化提取,生成的森林覆盖图合理地反映了森林分布状况;(2)与多期遥感影像结合进行森林变化信息提取,提取结果很好地体现了森林减少和森林恢复情况,对新恢复的未郁闭森林也可以进行有效检测.     

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。