夜光遥感卫星“珞珈一号”01星发射成功

6月2日,“珞珈一号”科学试验卫星01星在酒泉卫星发射中心发射升空。“珞珈一号”01星由武汉大学投入研发、依托地球空间信息技术协同创新中心自主研制的科学试验卫星,是全球首颗专业夜光遥感卫星。其携带的大视场高灵敏夜光遥感相机,具备130m分辨率、260km幅宽的夜光成像能力．将为基于夜光遥感的宏观经济分析等研究提供数据。     

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。     

顾及空间与光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法

光学遥感影像经常受到云雾的干扰而导致数据质量下降。在暗原色先验理论和云雾影像模型的基础上,提出了一种顾及空间和光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法,较好地解决了传统暗原色先验在高亮地物校正过度和部分波段云雾校正不足的问题,有效地实现了影像云雾去除。首先通过高亮地物的光谱特征构建高亮地物判别指数,辅以密度分割对其进行提取分类,在此基础上引入自适应校正函数对该区域透射率进行修正;其次在对多幅云雾遥感影像实验分析的基础上,提出了符合大气散射机制的波段透射率校正系数,实现了波段间处理强度的自适应调整。实验结果表明,该方法能有效去除不同波段的云雾干扰,并避免高亮地物的过度校正,可取得较好的复原结果。     

基于夜间灯光影像的珞珈一号指数分析

珞珈一号01星(Luojia1-01)夜间灯光影像与区域生产总值紧密相关,能够很好地反映城市的经济发展水平。本文针对中国区域的经济发展提出"珞珈一号指数"概念。珞珈一号指数综合珞珈一号01星夜光遥感全国一张图、欧洲委员会GHS(global human settlement)发布的建成区产品和全球30 m分辨率的地表覆盖产品来计算全国各城市的经济评价指数。根据算法模型计算得到全国34个省份和地区的省会城市(其中包括直辖市和港澳台地区)、东部地区以及中部地区各城市的珞珈一号指数排名,综合2018年各城市对应GDP排名进行对比。实验表明中国区域各城市的珞珈一号指数和GDP排名相近程度较高,珞珈一号指数可以更加客观地反映出经济发展水平,因此,可广泛应用于国民经济评价和政府决策中,以提供真实可靠的数据来源。     

一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法

由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。     

基于暗通道先验条件的智能去云雾技术研究

常规基于暗通道先验条件的影像云雾去除算法,在处理影像时需手动多次设置增强系数,过程繁琐、效率较低,难以实现批量自动化去云雾处理。针对这一问题,本文提出了一种改进的去云雾方法,即利用二分法自动解算增强系数,基本实现对影像云雾的自适应、自动化去除。实验结果表明,该方法大幅提高了基于暗通道先验条件的影像云雾去除算法在工程化应用中的效率。     

顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法

由于遥感设备的性能限制,使得采集的遥感影像质量受到影响,低分辨率的遥感影像限制了遥感解译应用的精度。当前针对遥感影像的超分辨率重建研究仍然存在重建后的遥感影像地物全局信息和纹理细节不足的问题。因此,本文提出顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法,该方法利用生成对抗网络的特征学习能力,并对模型全局和纹理进行增强。一方面,地物全局特征增强部分用于解决当前研究中超分辨率重建模型对低分辨率遥感影像中全局遥感地物信息没有重视和利用的问题。在生成网络中引入自注意力模块,以获取全局地物注意力图的方式将遥感影像中相距较远的地物信息作为重建过程的参考。另一方面,遥感影像纹理增强部分用于解决超分辨率重建模型中超分辨率影像纹理信息不足的问题。本文方法引入纹理损失以优化生成网络参数并增强超分辨率重建后影像中的纹理信息。另外,为避免重建结果中的“伪影”现象,研究采用权值归一化代替批量归一化方法。试验结果表明,本文方法在遥感影像超分辨率重建过程中能增强遥感地物特征,同时可以实现地物的纹理细节精细化恢复,而且超分辨率重建结果的图像质量评价指标SSIM、FSIM和PSNR值分别达到了0.756、0.595和...     

珞珈一号新型夜间灯光数据应用潜力分析

夜间灯光数据在人类空间活动相关领域表现出越来越广泛的应用能力。由武汉大学团队研制的珞珈一号新型夜间灯光遥感卫星,是目前国际上首颗专业夜间灯光遥感卫星。为了解其数据的特征信息及应用潜力,本文将其与SNPP-VⅡRS夜间灯光数据在卫星参数、数据特征、数据噪声及应用精度方面进行了多层次的对比分析。结果表明,珞珈一号新型夜间灯光影像具有更高的分辨率及更优异的细节特征,且在人类空间活动方面表现出更高的相关性,反映出珞珈一号夜间灯光影像具有较大的应用潜力,可为人类可持续发展作出更长远的贡献。     

基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测

随着遥感影像空间分辨率的提升,地物成像特征愈加复杂,基于纹理表达和局部语义等技术的变化检测方法已很难满足需求.为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,构建了一套较大规模的0.8～2 m高分辨率遥感人类活动变化检测数据集(HRHCD-1.0);同时将空间注意力和通道注意力机制引入孪生变化检测网络中,设计了具有更强上下文变化...     

影像解译中的深度学习可解释性分析方法

深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。     

融合光谱指数与高分影像的塑料大棚语义分割模型

准确获取塑料大棚的空间分布及其动态变化信息对农业发展规划、粮食评估、生态环境监测具有重要意义。高分辨率遥感影像可提供精细的塑料大棚形状、边界等细节信息,符合精准农业的发展需求,在重点区域塑料大棚精准调查中具有不可替代的优势。然而,目前基于高分辨率影像的塑料大棚解译模型面临先验信息不足、难以兼顾解译精度和模型复杂度的难题。针对此问题,提出一种融合新型塑料大棚指数(advanced plastic greenhouse index, APGI)与高分红绿蓝（red green blue,RGB）影像的塑料大棚语义分割模型。该模型主要由APGI语义分支、RGB语义分支和RGB细节分支等组成,并使用注意力机制,融合APGI指数包含的可靠先验信息和高分RGB影像提供的空间细节信息。此外,提出一种边界信息引导的模型训练机制,提升模型对塑料大棚边界像素的精确识别能力。研究发现,在注意力机制引导的融合框架下,中分辨率的APGI指数可有效提升高分影像的塑料大棚识别能力。实验证明,所提模型在明显提升塑料大棚解译精度的基础上,大幅精简了语义分割模型的参数量和计算复杂度,满足高分辨率影像塑料大棚快速、精准解译...     

环境一号遥感卫星影像质量评估和应用分析

以CCD影像分析为主,通过随机抽取的环境一号卫星遥感影像,按照卫星影像标准处理流程获得遥感影像,综合利用多种计算机分析和人眼判定方法,对卫星影像质量进行分析,获得环境一号卫星遥感影像质量评定结果,并确定其应用范围与适用性。其相关结果可以为环境一号卫星的应用提供借鉴,也为未来我国发展多光谱宽幅中分辨率遥感卫星提供参考。     

中国香港维多利亚港的夜光影像

正封面图片为吉林一号视频卫星03星于2017年6月28日获取的中国香港维多利亚港的夜光影像。吉林一号星座由长光卫星技术有限公司研制运营,由光学A星、视频卫星(01、02、03星)以及双模式卫星组成.视频卫星分辨率0.92 m,幅宽11 km×4.5 km,具有多种成像模式,包括:凝视视频模式、半凝视模式、同轨多点模式、推扫模式、夜光模式以及惯性空间横式。吉林一号双横式卫星是中国首颗具有红边波段的米级分辨率光学遥感卫星,推扫相机全色分辨率优于1 m,多光谱分辨率优于4 m,包含蓝色、绿色、红色、红边及近红外波段,能极大提升植被长势监测、病虫害识别及理化参数估算的精度,是植被定置遥感的重要谱段。The cover image shows the nighttime light of Victoria Harbour Hong Kong,China,which was obtained on June 28,2017 by the JL-1 video     

珞珈一号夜间灯光影像中国城市建成区提取能力综合评估

城市建成区是人类活动的物理空间,是监测城市化进程的重要指标,而夜间灯光影像是一种有效的城市建成区制图数据源。作为全球首颗专业夜间灯光遥感卫星,珞珈一号(LJ1)比可见光红外成像辐射仪NPP/VIIRS(NPP)的空间分辨率更高。目前关于珞珈一号城市建成区提取的研究尺度有限,缺乏系统性的大尺度评估。本文以NPP的表现为基准,首次评估珞珈一号在中国不同气候带及发展规模的城市建成区提取能力,并讨论集成LJ1和NPP两类夜灯数据的潜力。结果显示：一方面,LJ1百米制图结果的查全率一般都低于灯光溢出更明显的NPP;另一方面,得益于LJ1更高的空间分辨率和细节捕捉能力,除小城市外,LJ1提取结果的查准率均高于NPP。从F₁值来看,LJ1只在超大/大城市可取得优于NPP的表现。当制图分辨率为500 m时,LJ1的F₁值基本都低于NPP。两个分辨率的城市建成区制图结果均表明珞珈一号和NPP/VIIRS的联合利用优于单一夜灯影像。     

基于珞珈一号和OSM数据的呈贡区建筑密度估算

建筑密度是城市规划布局的一个重要指标。为了提高建筑密度的获取效率,本文提出一种结合珞珈一号数据和OSM数据的估算城市建筑密度的方法。基于珞珈一号数据,文中以固定大小的网格为单位采样分析了昆明市呈贡区灯光强度和建筑密度的拟合关系;基于OSM数据,利用GIS提取分析、数学分析等方法去除道路灯光对估算结果的影响。然后利用非线性拟合模型估算了昆明市呈贡区的建筑密度,得到其空间分布情况;并验证分析了估算模型的精度。结果表明,昆明市呈贡区的建筑密度与夜间灯光强度有较高的相关性,可以结合珞珈一号夜光影像数据和OSM道路数据估算城区的建筑密度。     

利用动态上采样滤波深度网络进行多角度遥感影像超分辨率重建

近年来,基于深度学习的超分辨率重建技术已经广泛应用于多时相高光谱影像、高分影像超分辨率重建等领域。多角度遥感影像之间具有丰富的互补信息,可用于超分辨率重建。针对高分辨率多角度遥感影像提出了一种基于动态上采样滤波网络的超分辨率重建方法。该方法的网络结构为端到端双路网络,其中一个分支网络通过动态上采样滤波模块来实现分辨率提升,另一个分支网络用来学习影像中的高频信息,将两个分支网络输出的结果相加即可得到最终的超分辨率重建影像。为了验证该方法的有效性,利用WorldView-2美国亚特兰大地区和巴西里约热内卢地区多角度遥感影像数据分别进行了2倍、3倍、4倍超分辨率重建模拟实验和真实实验,并进行了多组对比实验。实验结果表明,所提方法可以在顾及多角度影像角度维信息的同时有效提升目标影像空间分辨率,并且较好地保持了影像的细节信息。     

吉林一号卫星影像融合及质量评价

我国第一颗自主研制的吉林一号(Jilin-1)高分辨率商业光学遥感卫星,其空间多光谱分辨率为2.88 m分辨率和全色分辨率为0.72 m。针对吉林一号卫星影像成像的方式,采用合适的遥感影像融合算法,能够增强多光谱影像的空间质量,提高影像应用的层次。本文尝试CN融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NearestNeighbor Diffusion等4种新的高保真算法对吉林一号卫星影像进行融合实验,并对融合后多光谱影像的质量进行定性分析与定量评价。结果表明:4种融合方法对影像空间信息和光谱信息都具有较高的保真度,而基于Nearest-Neighbor Diffusion方法融合产生的影像在增强了高分辨率空间纹理细节的同时,光谱信息失真度最小,更适合于吉林一号影像的融合。本结论对利用吉林一号遥感数据开展定量研究具有重要意义。     

高分辨率遥感影像的实时压缩算法

针对遥感影像的特点 ,采用整数小波变换、最优比特平面编码和上下文相关熵编码 ,实现高分辨率光学遥感影像的快速压缩。该算法支持多分辨率、多信噪比的嵌入式码流结构 ,可实现从无损到有损任意码率或多种质量的图像编码。实验表明 ,该算法简单高效 ,可满足遥感影像远程传输中实时压缩的要求     

改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术研究

受亚热带季风气候的影响,获取的福建省区域卫星遥感影像产品可能会出现云层或雾气覆盖遮挡的现象。提出了一种基于暗原色的卫星遥感影像增强处理技术。通过该技术可去除影像上的薄云或薄雾,以增强云雾遮挡部分的地物信息,提高卫星遥感影像的地物辨识能力。     

志愿者民航客机夜光遥感方法与数据验证

夜光遥感是遥感技术一个活跃的分支,能够反映人类社会活动的痕迹。在城市监测、经济参数评估、重大事件评估等方面有着独特的优势。近年来夜光数据的应用不断拓展,这对传统的卫星夜光遥感数据提出了更高的要求。本文基于大众遥感、志愿者遥感理念,提出了一种夜光遥感数据获取的新方法——民航客机遥感（PARS）。以长沙市为研究区域获取PARS夜光遥感影像,并将所得数据与传统卫星遥感数据作对比。结果表明,PARS捕获的夜光遥感数据在分辨率、波段及时效性上比传统方式表现得更为优秀,是一种低成本、灵活及多样化的遥感数据获取方式,具有很大的发展潜力。