我国“高分二号”卫星成功发射

据新华社报道8月19日11时15分,我国在太原卫星发射中心成功发射“高分二号”卫星,卫星顺利进入预定轨道。据了解,这颗卫星系目前我国分辨率最高的光学对地观测卫星,使国产光学遥感卫星空间分辨率首次精确到1米。据介绍,光学遥感卫星的分辨率优于1米为亚米级。是目前国际上遥感卫星最高分辨率等级。“高分二号”卫星是高分辨率对地观测系统重大专项首批启动立项的重要项目之一,具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力。     

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"高分一号"卫星首批影像图发布近日,国家航天局对外公布了国家重大科技专项高分辨率对地观测系统首发星"高分一号"获取的首批影像图,影像清晰,层次分明,信息丰富。首批对外公布的影像图包括2米全色、8米多光谱、2米全色与8米多光谱融合、16米多光谱四类,涉及北京、上海、银川、大同等四个城市,共计13张图片。卫星配置了2台分辨率     

高分一号卫星在土地利用遥感监测中的应用

高分一号是我国高分辨率对地观测卫星系统重大专项(简称"高分专项")的第一颗卫星,卫星的发射有效地缓解了国内高分辨率遥感数据的供应不足,如何利用该数据做好国土资源主体业务成为当前的热点。本文以湖南省益阳市赫山区为研究区域,进行了土地利用遥感监测,研究了高分一号卫星数据处理方法及其在土地利用遥感监测工作中的应用效果。测试结果表明:高分一号卫星数据利用一般的遥感数据处理方法能够达到较好的效果,光谱信息丰富、地物解译标志清晰,地物判读性较好,能够满足土地利用遥感监测业务的应用需求。     

对哈尔滨市土地利用动态遥感监测工作的体会

近十年来,遥感对地观测技术获得了巨大的发展,多分辨率,多时相,高光谱,超光谱等多种遥感数据相继出现。组成星座或星群,形成全天候、多角度、高分辨率、高光谱及日覆盖的卫星遥感观测系统,大大丰富了可选择监测区遥感数据。根据哈尔滨市的特点,可选择法国SPOT-5卫星。     

我国“高分二号”卫星成功发射

我国在太原卫星发射中心成功发射“高分二号”卫星,卫星顺利进入预定轨道。据了解,这颗卫星系目前我国分辨率最高的光学对地观测卫星,使国产光学遥感卫星空间分辨率首次精确到1米。     

面向GF-1 WFV数据和MODIS数据的时空融合算法对比分析

对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾的有效方法。根据原理不同,时空融合算法可以分为基于线性模型的融合算法、基于光谱解混的融合算法等。高分卫星产品是近几年中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,对于该类数据的时空融合研究仍然较少。因此,本文拟采用4种常见的时空融合算法（STARFM、FSDAF、STDFA、Fit_FC）实现GF-1 WFV数据与MODIS数据的时空融合,分析这几种方法对GF-1 WFV数据时空融合的有效性和精度,从而为后续的研究提供一定依据。     

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

“航空高光谱地质矿产探测技术及应用”专辑征稿

正高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势,是遥感技术发展以来最重大的科技突破之一。高光谱遥感技术最初发展于矿产资源勘查领域,新世纪以来,高光谱遥感技术在我国地质矿产勘查领域应用的技术方法和效果取得了长足进步,尤其是航空高光谱遥感技术在地质矿产探测方面更是取得一系列新的重要成果,不仅为我国基础地质调查和找矿突破提供了重要新技术支持,而且对我国即将发射的高光谱遥感卫星(高分五号)的地质矿产应用摸索了经验。但是,地质矿产勘查领域高光谱遥感技术的应用仍     

高分辨率卫星影像在广西糖料蔗生产保护区划定中的应用

文章介绍广西基础地理信息中心、高分辨率对地观测系统广西数据与应用中心发挥多源高分影像数据资源优势,集合测绘地理信息数据,开展广西糖料蔗生产保护区划定应用服务工作。通过实际应用,认为以高精度高分辨率正射影像产品为基础,结合数字高程模型坡度分析成果,可以为糖料蔗生产保护区划定工作提供规划参考适宜区域底图,从而保证划定工作的高效和精准。     

从0到21的飞跃

<正>随着21个省级卫星中心加快建设,我国自然资源卫星应用技术体系正在形成——9月12日11时26分,自然资源卫星观测体系又添新成员。我国在太原卫星发射中心使用长征四号运载火箭,成功将5米光学业务卫星(资源一号02D星)送入预定轨道。该星可有效获取宽幅高光谱及多光谱数据,进一步完善了自然资源卫星观测体系,并将与后续系列卫星组网,形成全球领先的业务化对地光谱探测能力。至此,我国已拥有14颗自然资源卫星。卫星的增加,不仅是"量"的增加,更有"质"的飞跃——卫星数据在空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率上都大幅提升。     

北京二号卫星在土地利用变更调查遥感监测中的应用与评价

北京二号民用商业卫星星座由三颗高分辨率光学遥感卫星组成,是国家核准的民用商业遥感卫星,卫星自发射以来其民用应用有待开展,开展之前有必要对其进行相应测试,以测试影像本身质量及工程项目应用效果。本文以获取的湖南省常德市部分区域的北京二号原始影像为基础,研究其在国土资源部主导的土地利用变更调查遥感监测项目中的应用效果。本文采用同等分辨率的高分二号作为对比数据源,依照遥感监测项目流程对其进行遥感解译提取地类图斑,最后从图斑个数、面积、属性等方面判别北京二号应用效果。测试结果表明:北京二号卫星影像具备较高的地物识别能力以及提取面积精度,能够满足土地变更调查遥感监测1米级的监测需求。     

北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例

为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。     

我国成功发射首颗高精度立体测绘卫星“资源三号”

据报道,2012年1月9日11时17分,我国首颗高精度民用立体测绘卫星"资源三号",在太原卫星发射中心由"长征四号乙"运载火箭成功发射升空。"资源三号"卫星重约2650公斤,设计寿命约5年。该卫星的主要任务是长期、连续、稳定、快速地获取覆盖全国的高分辨率立体影像和多光谱影像,为     

GF-1影像和OLI影像协同土地利用模糊分类方法研究

针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的“同谱异物”现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的“混合象元”问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。     

高分一号卫星正式投用

正近日,国家国防科技工业局在北京举行高分一号卫星投入使用仪式。经过几个月的在轨测试,我国首颗设计、考核寿命要求大于5年的低轨遥感卫星——高分一号卫星正式投入使用,将在国土资源、农业和环境保护领域发挥重大作用。2013年4月26日,高分一号卫星成功发射升空,进入在轨测试阶段。科研人员对涉及国土资源、环境保护、农业等11类领域25种专题产品进行了在轨测试评价。结果表明,     

新型遥感技术数据的铀资源勘查应用

一系列对地观测遥感卫星成功发射,新型传感器相继问世,不断增添具有更高空间分辨率、光谱分辨率和更多极化方式的新型遥感数据源。这些数据源正以传统遥感数据源不具有的优势在国民经济各领域应用,取得了许多良好的应用效果。本文从新型多光谱遥感、高空间分辨率遥感、高光谱遥感、雷达遥感等四个方面介绍了新型遥感数据在铀资源勘查中的应用研究及效果。     

基于特征分离机制的深度学习植被自动提取方法

随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提取方法。该网络在Densenet的基础增加可分离卷积和空间金字塔结合的特征分离机制来增大感受野,更有效利用植被的特征信息,提升了模型的精度。本文通过构建高精细跨季节植被样本库,使用本文所提方法,完成了遥感影像植被信息提取,并选取总体准确度、F1值和交并比作为评价指标,对不同的传统方法和深度学习方法进行精度对比与分析。实验结果表明,本文方法提取植被的效果较好,其中F1分数达到91.91%,总体准确度达到92.79%,交并比达到85.10%。对高分1号、高分6号和高景1号遥感影像进行植被提取通用性验证,结果表明本文方法具有一定的通用能力,可以从高分辨率遥感影像中准确地、自动地提取植被。本文研究成果可为城市生态环境评价和植被的应用研究提供数据参考。     

空间分辨率与纹理特征对多光谱遥感分类的影响

多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。     

一种有效的速度分析方法

如何得到高分辨率的叠加速度谱是高分辫率地震资料处理的关键.在常规速度分析基础上,介绍了自助速度分析法,它可以很大程度地提高叠加速度谱分辨率.理论及实例证明,该方法具有分辨率高、稳定性强的特点,提高了速度估算精度,特别在中浅层、大偏移距或薄层的情况下,也有很高的分辨率.得到的速度为后续步骤的工作顺利进行提供了保障.     

航放数据与高分一号卫星光学数据融合及应用

高分辨率的多光谱遥感影像与低分辨率的航空放射性测量数据的融合有利于提高地质体识别效果,可以为地质填图和找矿提供重要参考。从多光谱遥感影像及航放数据特征出发,建立了基于Curvelet变换的线性融合方法,实现了高分一号多光谱数据与航放数据的多源异构数据融合。对融合结果的地质解译效果评价表明,在融合系数为0.7时,多光谱数据与航放数据的融合图像所反映的地质信息最丰富,表明所提出的基于Curvelet变换的国产卫星影像与航放数据融合方法对实现此类多源异构数据的融合,具有重要参考价值。