利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法

使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。     

CCD 几何偏差模型的多波段遥感影像配准

多波段光学遥感影像配准是遥感卫星地面预处理中的关键环节,其精度决定了遥感数据产品的质量.一般使用波段间图像灰度相关匹配来实现多波段影像的配准.然而,该类方法的配准精度受地物特征影响较大,海面、港口、沙漠等地物特征不明显存在影像无法配准的现象.本文以北京一号(BJ-1) 小卫星多光谱影像的波段配准为研究对象,建立多波段线阵CCD 各探元在CCD 扫描方向和卫星飞行方向的几何偏差模型,来计算多波段影像间同名像元在图像行和列方向上的位置偏差,进而拟合出一个固定的波段配准模型来实现多波段影像的亚像元配准.该方法已应用于BJ-1 和DMC_UK2 小卫星多光谱影像的地面预处理波段配准中,配准误差小于0.5 像元,具有良好的应用效果.     

自然光辐射各分量卫星遥感图像的计算机生成原理与方法

本文讨论了利用卫星遥感数据和与之匹配的数字地面模型以及它们和光辐射各分量之间的定量关系，使用计算逐点分解遥感数字图像以生成成像瞬间直、散射辐射光照射下相应的卫星遥感图像的原理、方法。最后，阐述了生成的辐射各分量遥感图像特点和应用前景。     

基于有理多项式模型的GF4卫星区域影像平差处理方法及精度验证

分析了我国首颗静止轨道光学遥感卫星高分四号(GF4)特有的区域成像模式的几何特性,基于静止轨道成像基高比较小的几何特性提出一种利用平均高程面的区域网平差方法。该方法针对GF4卫星影像构建了基于有理多项式模型RFM的区域网平差模型,并在无控制条件下,对GF4卫星区域影像进行区域网平差处理,解决了GF4号区域影像由于定轨误差、定姿误差、大气折光以及镜头畸变等因素导致的拼接精度较低的问题。最后,通过两组真实数据试验对本文方法的精度及有效性进行了验证,同时分析了采用不同的误差补偿模型对于平差结果精度的影响。     

NOAA AVHRR数据的高精度导航定位

在ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数据的导航定位中,一般只进行卫星轨道根数调整和卫星时间漂移校正,而未考虑卫星姿态系统偏差的影响。该文在定量分析影响导航定位精度的主要因素基础上,提出了一种新的导航算法。该导航算法不仅对卫星时间漂移、卫星轨道根数进行约束最优调整,而且通过估算卫星姿态偏差将其融入到导航定位中加以校正。同时,将导航算法和卫星轨道计算、地面扫描点地理经纬度的计算方法以及参考图像的高精度配准等结合起来考虑,利用具有足够定位精度的１∶１００ 万数字地图数据和高分辨率Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图像,提取地面控制点,使ＡＶＨＲＲ数据导航定位精度在整条轨道大范围内提高到１ 个像元,在星下点附近小于１ 个像元。     

静止气象卫星轨道运动的成像补偿研究

为进一步提高观测频次和信噪比,近年来各国新一代静止气象卫星均采用三轴稳定工作模式对地扫描成像。为了精确提取遥感目标物所在地点关于地表、云和大气状态的定量参数产品,必须要解决图像配准和定位问题。轨道漂移运动引起卫星视轴在地球表面上移动,导致连续图像之间产生相对位移,影响云图动画的图像配准精度。以2016年12月发射的中国风云四号卫星成像仪为研究对象,给出了图像参考基准的严密定义,研究了一种轨道运动补偿OMC(Orbit Motion Compensation)方法。通过给成像仪2维扫描机构增加转角补偿的方法在卫星上实时引导视线扫描路径,卫星相当于在理想轨道位置的视角成像。得到的遥感图像均被配准到地球固定网格FG(Fixed Grid),保持相对固定的几何定位关系。由于这种在卫星上完成的补偿剥离了L0级图像数据与卫星轨道测量信息之间的关系,从根源上保证了原始图像的长周期定位稳定性。为证明方法的正确性,利用风云四号卫星在轨测试的遥感图像L0级数据进行了试验验证。结果表明,云图动画中南北方向相对运动距离由973.0μrad缩小至75.6μrad,东西方向由205.8μrad缩小至81.2μrad。星上轨道运动补偿有效削弱了周期性轨道运动对图像定位与配准的干扰,显著提升图像配准精度。针对未来带有长线阵的新型静止卫星成像仪发展趋势,分析了进行星上轨道运动补偿时引起的长线阵探测器边缘像元误差问题,提出了采用电推进系统对卫星轨道倾角进行高精度保持控制来降低边缘误差的解决方案。     

基于SDP4模型的导航卫星仰角及方位角预报

地面站可控天线可以不借助接收机而直接监测导航卫星的信号质量,地面天线伺服系统根据卫星的实时位置计算出仰角及方位角来确定天线的指向。广播星历及历书等常用的计算卫星位置的方法虽误差较小,但其误差随时间迅速扩大,基于该问题,论文论述了双行星历（TLE）结合SDP4模型进行卫星轨道预报方法,利用SDP4模型计算GPS导航卫星的实时位置并预报卫星的仰角及方位角,采用IGS 事后精密星历对其角度预报误差进行了评估,同时,还将该方法的预报误差与广播星历、历书、STK高精度轨道预报等方法的预报误差进行了对比。实验结果表明：采用SDP4模型对导航卫星进行位置预报可满足误差要求,且时间有效性长、通用性好,具备实际应用价值。     

静止轨道卫星的对地观测高程修正方法

随着静止轨道卫星影像空间分辨率的大幅度提升,静止轨道卫星的高程修正问题越来越被关注。根据新一代静止轨道卫星投影方式和成像模式的特点,针对传统的迭代搜索算法在某些特殊地面点无法收敛的问题,提出了一种在视向量上直接搜索地面遮挡点的算法,并结合直接搜索算法稳定性强、迭代搜索算法计算效率高的优势,设计了一套静止轨道卫星的高程修正解决方案,通过模拟实验,验证了该方案的有效性。     

地球静止轨道卫星数目对BDS单点定位的影响

针对相同条件下地球静止轨道卫星星历引入的测距误差约为中地球轨道卫星2倍的问题,该文分析了北斗导航系统中地球静止轨道卫星数目对定位的影响。采用实测数据在观测时段内可见的倾斜地球同步轨道、中地球轨道卫星的基础上,逐次增加一颗高度角最大的地球静止轨道卫星参与定位;对比分析了不同数目地球静止轨道卫星参与定位时位置精度因子值的变化,以及在北、东、高方向分量误差及总误差的内外符合精度。数据分析表明,按高度角逐次增加1~4颗地球静止轨道卫星时,系统的位置精度因子值有不同程度的改善,定位精度与增加一颗高度角最大的地球静止轨道卫星时基本相当;对高度角最小的地球静止轨道卫星降权处理,定位精度比未降权时提高。     

大气折射对光学卫星遥感影像几何定位的影响分析

采用ISO国际标准大气模型和Owens大气折射系数算法,根据大气层内不同纬度和海拔高度处的大气折射系数分布规律,把地球大气简化为对流层和同温层的双层均匀球形大气,从在轨光学卫星CCD探元视线出发,使用视线跟踪几何算法,计算不同侧视角下大气折射产生的几何位置偏差。结果表明,大气折射几何偏差随卫星观测角的增加而非线性迅速增加。当卫星运行在650km的太阳同步轨道,侧视30°成像时,大气折射产生约2.5m的几何偏差;卫星侧视45°成像时,大气折射产生约9m的几何偏差。在高分辨率敏捷卫星成像和宽视场卫星遥感图像的严密几何定位处理中,使用本文提出的大气折射几何偏差算法和严密几何定位大气折射校正模型,在地心地固坐标系下补偿严密几何模型中存在的大气折射偏差,能够进一步提升高分辨率卫星遥感图像的无控几何定位精度,应用于我国高分系列卫星遥感图像地面几何定位处理。     

附有物理量和气象条件约束的光学卫星国土观测有效覆盖率评估

传统光学卫星国土观测覆盖评估建立在卫星对地理想覆盖的基础上,并未考虑卫星存储、星地数据传输、观测时长等物理量及观测区域气象因素对于覆盖性能的影响。本文针对光学遥感卫星的国土观测需求.建立国土观测有效覆盖能力评估指标体系,根据卫星数据存储能力、星地数据传输能力、卫星单圈最大观测时长、卫星观测太阳高度角等性能参数,提出了基于物理性能约束下的有效覆盖计算方法。根据气象台站历年气象数据,提出了气象约束因子的计算方法。综合考虑卫星物理性能约束与观测区域气象约束,计算光学遥感卫星对地观测有效覆盖能力。最后根据专家设计的光学遥感卫星国土观测有效覆盖能力评估指标权重,利用层次分析法(AHP)评估光学遥感卫星系统对于国土观测的需求满足程度。试验结果表明,本文方法对于国土观测有效覆盖的估算和评价结果更加精确,更接近于国土观测的实际应用需求,为对地观测有效覆盖能力评估提供了一种更为精确的可行方案。     

面向星载CMOS相机的超时相工作方式研究

随着星载面阵CMOS探测器的广泛使用,使得获取超时相数据成为可能,这为新型对地遥感工作模式带来新的发展机遇。本文不再局限于采用单一技术解决单一技术指标的传统解决问题的方式,系统性地提出一种面向星载面阵CMOS相机的新型成像方式,利用面阵CMOS相机连续快速曝光在极短的时间内获取同一观测区域的超时相序列数据,通过图像重建的方式,实现一揽子的图像质量提升,即同时实现虚拟数字时间延迟积分TDI（Time Delay Integration）、调制传输函数MTF（Modulation Transfer Function）补偿和空间分辨率GSD（Ground Sampling Distance）提升。这种新型成像方式的优点是,可以改善星载光学相机是探测器受限系统的窘境,进而在不改变光学系统的情况下,通过求解一个病态方程,实现对地遥感图像空间分辨率与成像质量的综合提升。基于实验室的靶标仿真实验数据、基于低轨光学遥感卫星OVS-1A、吉林一号视频03卫星和高分四号卫星的真实数据实验结果表明,无论是信噪比,图像清晰度还是空间分辨率都有明显提升。这种新型成像方式已被中国后续某地球同步轨道光学成像卫星所采用,可以预见的是,这种成像方式不仅可以使得在轨卫星发布更高分辨率与更好图像质量的产品,盘活在轨卫星的探测资源;在实现同样空间分辨率与图像质量的前提下,可以有效降低光学相机载荷的体积与重量,进而可以有效降低未来光学卫星的研制成本。     

资源三号02星激光测高仪足印位置预报方法

激光测高仪在轨几何检校是提高激光点平面和高程精度的必要途径,而激光足印地准确捕获是成功开展激光测高仪在轨几何检校的前提。本文针对资源三号02星搭载的我国首台激光测高仪的在轨几何检校试验需要,在参考光学遥感卫星成像几何模型的基础上,提出并构建了一套严密的激光足印位置预报模型。该模型充分顾及卫星平台在轨运行规律及激光与卫星相对几何关系,建立了激光发射点到地面足印的严密几何定位预报模型,通过金字塔地形匹配、基于加速度轨道预测以及频率域姿态分析分别获取预估的激光指向、轨道位置和姿态信息,实现地面激光足印的位置预报。该模型已应用于资源三号02星激光测高仪在轨几何检校试验中,预报的激光足印位置与探测器捕获到的实际位置的最大误差小于150m,充分验证了预报模型的正确性,实现了我国遥感卫星从天上到地面点对点的精确预报,为国产激光测高仪在轨几何检校提供了有力的技术支撑。     

面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩方法

随着对地观测系统以及空间信息网络的快速发展,中国已经建成星地一体化的对地观测系统。高分辨率遥感影像数据从GB级转向TB级,轻小型智能遥感卫星有限的带宽容量和存储空间都严重限制了遥感信息的智能实时服务,由此提出了一种面向任务的智能压缩方法。首先,基于遥感影像的数据特点以及轻小型智能遥感卫星星地数传的瓶颈,分析了传统在轨压缩算法的局限性,论述了面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩处理的重要性;其次,提出了基于珞珈三号01星平台面向任务的智能压缩方法,通过星上高质量成像和高精度几何定位获取观测区域;然后,根据不同的任务需求,利用信息提取模型获取感兴趣目标/区域;最后,利用压缩模型对该区域进行自适应码率分配来实现高倍率压缩任务,并生成码流文件回传到地面。针对不同的任务需求,合理分配码率,可通过该方法有效实现遥感影像的高倍率智能压缩。     

资源三号国产星敏感器事后定姿方案设计与系统实现

作为绝对姿态测量精度最高的仪器,星敏感器已广泛应用在当前大多遥感卫星上,其定姿精度直接影响光学测绘遥感卫星的几何定位能力。针对资源三号卫星首次下传的国产APS原始星图数据,设计并实现了一套基于国产星图的地面事后定姿方案。该方案充分利用地面事后定姿时间充足、计算资源丰富的特点,重点对星图预处理、星表重构、星图识别、恒星相机在轨检校等关键技术进行优化和改进,实现了一套资源三号国产星敏感器事后定姿系统,并将其应用于基于国产星图的绝对姿态确定中。利用资源三号卫星下传原始星图对该系统进行全面试验验证,结果分析表明,事后定姿系统不仅可靠性高,而且定姿精度达到1.82角秒（1σ,光轴指向精度）,优于星上处理2.18 角秒（1σ）,为资源三号卫星原始星图业务化处理提供了技术保障。     

资源卫星影像匹配粗差筛除算法设计与实现

针对影像匹配传统光束法模型的缺点,该文提出了一种基于不规则三角网(TIN)的局部面元粗差筛除算法。该算法从匹配点集出发,通过遍历TIN结点构建局部面元模型并计算坐标向量,然后根据向量的统计规则确定粗差及其限差,并完成匹配粗差筛除。基于ZY-1-02C卫星影像数据,对该算法进行了设计与实现。实验结果证明,该算法准确性、健壮性较好,具有良好的时间复杂度,可以避免传统算法的大量计算,提高遥感数字产品的自动化程度,也为误差处理理论提供了一个新方法。     

基于TerraSAR-X影像的光学遥感影像地理定位研究综述

目前,我国遥感技术应用中最普遍采用的是通过光学遥感获取影像,这种方法一般需要控制点才能获得高分辨率遥感影像,不可避免地限制了其应用范围。然而TerraSAR-X具有精确的传感器校正、高精度的卫星位置及对卫星姿态的低依赖性等特性,在无地面信息的情况下,仍然可以获得高精度的遥感影像。因此,研究利用TerraSAR-X数据作为地面控制信息对光学遥感影像进行地理定位具有突破性的意义和价值。本文介绍了近几年TerraSAR-X影像对光学遥感影像进行定位的现状和方法,阐述了其理论基础和优缺点,并试着分析了现阶段争论的焦点。     

神经网络支持下的Sentinel-2卫星影像自动云检测

为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题,提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型,自动提取高层次影像特征;再将影像特征输入分类器,实现遥感影像的像素级分类,从而分割出云覆盖矩阵;最后将云覆盖矩阵转化为云二值图,结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试,结果表明：该方法检测精度较高,速度较快,且无须辅助信息与人工干预,可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。     

Geometric-constrained multi-view image matching method based on semi-global optimization

Targeting at a reliable image matching of multiple remote sensing images for the generation of digital surface models, this paper presents a geometric-constrained multi-view image matching method, based on an energy minimization framework. By employing a geometrical constraint, the cost value of the energy function was calculated from multiple images, and the cost value was aggregated in an image space using a semi-global optimization approach. A homography transform parameter calculation method is proposed for fast calculation of projection pixel on each image when calculating cost values. It is based on the known interior orientation parameters, exterior orientation parameters, and a given elevation value. For an efficient and reliable processing of multiple remote sensing images, the proposed matching method was performed via a coarse-to-fine strategy through image pyramid. Three sets of airborne remote sensing images were used to evaluate the performance of the proposed method. Results reveal that the multi-view image matching can improve matching reliability. Moreover, the experimental results show that the proposed method performs better than traditional methods.     

基于物方地面元的多视最小二乘匹配

以地图测绘、空间信息遥感、摄影测量学为背景的,根据多视影像匹配的理念和方法,按单点最小二乘匹配扩展为基于地面元的多点(以三片为例)的最小二乘匹配,基于改进的VLL讨论了一种基于多视影像的最小二乘影像匹配的方法,高精度的像素影像可以由这种特有的方法进行处理分析,像素的精度可达千分之一。进行相关分析后表明:进行高精度数字影像匹配融合时选择恰当影像匹配模型的匹配策略或由差异的匹配策略结合使用可更好地提高匹配的成功率和可适应性,从而降低误匹配或者漏匹配的同名点。