北京一号小卫星多光谱图像波段配准和图像变形评价

北京一号小卫星是中国和英国联合研制的一颗实用型、对地观测微小卫星，星上携带中分辨率32m多光谱（近红外、红和绿波段）和4m全色两种有效载荷。为了提高多光谱图像的宽度和时间分辨率，北京一号小卫星的每个多光谱波段都是由两个相机独立成像然后拼接而成。由于这种成像方式很难保证6个相机的主光轴平行，导致图像配准精度较低。针对北京一号小卫星的这种成像特点，本文在图像灰度交叉相关匹配的基础上，发展了一种高精度波段配准算法来评价北京一号小卫星的波段配准精度，并在波段配准的基础上，评价北京一号小卫星多光谱图像的变形一致性。     

植被指数在“北京一号”数据耕地提取中的应用研究

本文旨在研究探讨适合我国最新发射的高性能对地观测"北京一号"小卫星影像中耕地提取方法。通过分析"北京一号"小卫星数据的波段特征,以山东曲阜多光谱图像为试验数据,计算典型的6种植被指数,在Erdas中建立模型,进行了耕地提取试验,并以灰度图像融合数据人工判读的结果作为参考数据,进行了精度评定。将适合"北京一号"小卫星数据的最佳植被指数提取模型应用于整个山东省的耕地提取中,得到修正植被指数提取模型,从而在"北京一号"小卫星数据耕地提取应用领域做了有效尝试。     

北京1号小卫星多光谱影像全国镶嵌技术与制图研究

北京1号小卫星在轨运行一年多成功接收了覆盖中国各个行政区域的多光谱影像数据,为全国数字镶嵌图的研究提供了丰富的数据资料.针对北京1号小卫星特点进行关键技术和方法研究,形成了北京1号小卫星多光谱影像全国范围数据获取任务测控优化模式,解决了北京1号小卫星多光谱数据预处理中去条带、波段自动配准、MTF复原处理等关键技术,系统地、全面地阐述了全国镶嵌图制作的技术流程和方法.     

高分一号卫星数据在土地覆盖动态监测中的应用研究

通过研究哈尔滨经济和社会条件,对高分一号卫星数据进行数据检查、筛选、预处理并对研究区域土地覆盖信息进行分类,提取哈尔滨市区域2013~2014年土地覆盖变化信息。利用此应用案例,结合地理国情监测的特点进一步分析高分一号卫星数据的适用性;同时将高分一号卫星数据与同级国外卫星数据比较,研究国产高分数据在地理国情监测中的可行性。实验研究表明,高分一号卫星数据能够满足人们快速掌握各种土地覆盖信息的需求和对土地覆盖变化的动态监测需求。     

GF-5 DPC数据的云检测方法研究

高分五号（GF-5）号卫星所搭载的大气多角度偏振探测仪（DPC）能够对地球进行多波段,多角度和的连续观测,其数据对研究全球大气云分布及云辐射反馈作用提供新的视角。本文通法国多角度偏振载荷POLDER（POLarization and Directionality of the Earth’s Reflectances）云检测算法为参考,结合DPC多波段反射率、偏振反射率、表观压强等信息开发了一个适用于DPC的云检测算法。算法主要分为3个部分：首先是阈值方法对云像元进行检测,同时引入表观压强对不同高度的云（如卷云、层积云等）进行进一步的条件约束,然后利用865 nm波段偏振反射率对海表反射的太阳耀斑区进行识别,修正了反射率阈值识别云像元时受到的太阳耀斑干扰。为了验证算法的准确性,利用2018-10-01的MODIS的MOD06云掩码产品与本文云检测算法结果进行定性分析,从目视判读结果可以看出本文云检测结果与MOD06产品具有较高的吻合度;随后又利用2018-10-01—04的CALIPSO-VFM数据与本文云检测结果和MYDO6云掩码产品进行定量分析,分别计算了中低纬度区域（60°N—60°S）的云/晴空像元命中率和云/晴空像元错误预报率,计算结果显示算法云命中率均值相较MYD06云掩码产品高出13.501%的前提下云错误预报率仅高出3.561%,可表明该算法在全球中低纬度区域有着良好的云检测效果。本文提出的云检测算法,可为后续DPC的云参数、水汽、气溶胶等研究提供重要数据支撑。     

基于Himawari-8卫星的气溶胶光学厚度反演

葵花8号（H8）卫星是先进的静止卫星,能够实现分钟级的对地观测,对监测气溶胶变化情况具有巨大的研究意义。本文利用H8资料,参考暗目标法,构建了适用于H8的气溶胶光学厚度（AOD）反演算法,并以北京区域为实验区,选择雾霾污染等级为重度污染的2020年5月1日开展反演实验,反演结果分别与全球气溶胶地基观测网3个站点观测结果、中分辨率成像光谱仪官方气溶胶数据产品（MODIS AOD）进行对比验证。结果表明：利用暗目标法反演H8卫星AOD具备一定的可行性,能为气溶胶的日变化情况分析提供数据支撑。     

遥感卫星影像K-SVD稀疏表示去噪

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完备字典中选择较少原子进行稀疏表示的原则来区分高频信息中的有效信息和噪声。通过3组实验对改进算法与传统去噪方法进行对比检测,实验结果表明,改进算法在去除噪声的同时,能较好地突出影像的边缘和细节信息。     

一种考虑云层影响的遥感影像波段配准方案

对高光谱遥感影像中运动云层对波段配准的影响进行了分析,结合灰度拉伸和形态学空间运算提出了一种新的在影像有云条件下高光谱影像多波段配准算法。结合算法设计了较为稳定的多波段配准方案;利用Python编程开发实现了原型系统,并将原型系统在珠海一号高光谱卫星数据上进行了实验。结果表明,系统具有良好的效果。     

天宫一号数据地表温度反演及其在城市热岛效应中的应用

针对天宫一号高光谱成像仪红外波段数据提出了一个单通道地表温度反演算法,算法的输入参数为大气水汽含量和地表发射率.利用模拟数据和黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验的地面实测数据对算法进行了精度评价,结果表明算法的均方根误差为2.72 K,能够满足大多数应用研究的需求.以北京市二环以内为研究区域,采用4个时相的天宫一号高光谱红外波段数据进行了城市热岛效应研究,结果表明天宫一号高光谱红外波段数据适合用来进行街区尺度的城市热岛效应研究,具有很大的应用潜力.     

北斗三号卫星星地星间联合精密定轨初步结果

截至2018年底中国已有19颗北斗三号卫星成功发射入轨,北斗三号卫星上都搭载了高精度星间链路载荷并成功实现了星间双向测距。介绍了北斗三号卫星星间链路观测模型,并利用L波段星地和Ka波段星间链路观测数据对8颗北斗三号卫星进行了星地星间联合精密定轨实验,L波段数据来自全球连续监测评估系统分布于中国境内的6个跟踪站。实验结果表明:星间链路观测值定轨残差RMS值优于6 cm,设备时延在±0.15 ns以内变化。在地面跟踪站限制在境内的情况下,增加星间链路能显著提高定轨精度。通过重叠弧段比较,联合定轨得到的卫星轨道在三维位置上的误差约为12 cm,径向误差约为3 cm,与仅国内6个站星地定轨相比提高85%。     

基于BJ -1小卫星遥感数据的矿区土地覆盖变化检测

为了评价利用北京一号小卫星(BJ-I)遥感数据监测煤矿区土地利用/地表覆盖变化的效果,针对其数据特点,选择基于图像信息运算和图像信息变换的直接变化检洲法以及分类后比较法,对徐州东矿区2007～2008年土地利用/地表覆盖变化情况进行检测,以对比、评价各种方法在土地利用/地表覆盖变化检测中的应用效果和BJ -1数据的适用...     

基于中尺度气象模式（MM5）计算GNSS对流层水汽延时

基于中尺度气象模式MM5得到的三维气象场数据,建立了渤海湾地区的湿折射率场。采用切比雪夫多项式和微积分等数学方法计算了GNSS卫星信号传播方向上的水汽延时。通过与Bernese软件处理的GNSS结果比较分析来看,二者天顶总延时相差最大不超过2cm,在1cm附近波动。得到的湿延偏差在7mm左右,最大相差10mm.MM5模式积分计算的水汽延时结果可信,具有较理想的精度。     

国产高分辨率卫星影像云检测方法分析

云检测方法大都针对特定的传感器或依赖多个波段,对参数要求高,而国产高分辨率卫星影像通常包含波段数较少,多数云检测方法不适用。本文采用深度学习的方法,以融合后的高分一号影像为例,应用基于双重视觉注意机制模型进行云检测,并与人工采集、全卷积网络模型的检测结果进行对比。理论分析和研究结果表明:基于双重视觉注意机制的模型云检测结果与人工采集进行对比,正确率为0.986 4;通过增加云样本数量和非云样本数量可有效解决模型对道路、河流、居民地的误检测问题;基于双重视觉注意机制的模型与全卷积网络模型相比,云边界更为准确,模型适用性更强。利用较少的波段信息进行云检测为国产其他高分辨率卫星影像云检测提供了参考。     

GLONASS卫星SNR信号的雪深探测

利用GNSS-MR(Global Navigation Satellite System Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度是近年来一种新兴的卫星遥感技术。目前大多数研究仅使用GPS(Global Position System)数据限制了该技术的发展,为了扩展GNSS-MR算法的应用,介绍了基于GNSS-MR算法的雪深反演模型。首先,通过多项式拟合分解GLONASS观测数据获取高精度的信噪比残差序列;然后,利用Lomb-Scargle谱分析法对其进行频谱分析可解算雪深值。选取IGS中心的YEL2站2015年11月到2016年6月共243天的GLONASS卫星L1波段反射信号的SNR数据进行实例分析,并以美国国家气象数据中心提供的加拿大Y-H (Yellowknife Henderson)气象站的实测雪深数据为真值,将反演雪深与实测雪深进行对比验证。所得实验结果如下:(1)与GPS卫星的反演值相比,基于GLONASS-MR(GLONASS Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度的精度同样能达到厘米级,RMSE仅3.3 cm,反演值与实测值的空间分布趋势一致且相关性较强,其相关系数R2高达0.969;(2)不同的积雪深度对信噪比的振幅频率与垂直反射距离具有直接影响;(3)对同一卫星而言,信噪比的频谱振幅强度峰值与其对应的反演值存在线性相关;(4)在相同条件下,采用多颗GLONASS卫星数据比单颗GLONASS卫星数据反演雪深的效果明显更优。基于反演的高时间分辨率产品,分析该地区雪深日变化的情况,实验结果表明基于陆基CORS站的GLONASS-MR技术在用于实时、连续的雪深变化监测方面具有良好的潜力和可行性。     

小卫星遥感影像自动提取水体方法研究

基于小卫星影像的水体信息提取方法,即用波段运算得到特征波段(PRWI),经过决策树等辅助手段提取出水体信息。通过在山东省微山湖上级坝北湖选取水体所做的试验表明,该方法在平原地区的总体提取效果较好,经检验发现其误判的像元主要是位于水体和其他地物的交界处。在山区选取山东省东周水库做的试验表明,在山区用该方法提取的小卫星水体信息和Landsat卫星的TM/ETM影像差距不大。小卫星还可以很好地用于城市规划、生态环境、土地利用和环境灾害等动态监测。     

夜间陆地辐射雾的遥感时序数据检测

针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题,利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性,提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上,使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离,然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征,结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类,从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现,与单时相夜间陆地辐射雾检测相比,利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。     

Limitations of high resolution satellite stereo imagery for estimating canopy height in Australian tropical savannas

Obtaining reliable measures of tree canopy height across large areas is a central element of forest inventory and carbon accounting. Recent years have seen an increased emphasis on the use of active sensors like Radar and airborne LiDAR (light detection and scanning) systems to estimate various 3D characteristics of canopy and crown structure that can be used as predictors of biomass. However, airborne LiDAR data are expensive to acquire, and not often readily available across large remote landscapes. In this study, we evaluated the potential of stereo imagery from commercially available Very High Resolution (VHR) satellites as an alternative for estimating canopy height variables in Australian tropical savannas, using a semi-global dense matching (SGM) image-based technique. We assessed and compared the completeness and vertical accuracy of extracted canopy height models (CHMs) from GeoEye 1 and WorldView 1 VHR satellite stereo pairs and summarised the factors influencing image matching effectiveness and quality.Our results showed that stereo dense matching using the SGM technique severely underestimates tree presence and canopy height. The highest tree detection rates were achieved by using the near-infrared (NIR) band of GE1 (8–9%). WV1-GE1 cross-satellite (mixed) models did not improve the quality of extracted canopy heights. We consider these poor detection rates and height retrievals to result from: i) the clumping crown structure of the dominant Eucalyptus spp.; ii) their vertically oriented leaves (affecting the bidirectional reflectance distribution function); iii) image band radiometry and iv) wind induced crown movement affecting stereo-pair point matching. Our detailed analyses suggest that current commercially available VHR satellite data (0.5 m resolution) are not well suited to estimating canopy height variables, and therefore above ground biomass (AGB), in Eucalyptus dominated north Australian tropical savanna woodlands.     

GPS双频非差周跳探测修复SET法

分析了TurboEdit方法中MW组合和GF组合的缺陷,提出了GPS双频非差周跳探测修复SET（satellite elevation TurboEdit）法。设计了自适应滑动窗口模型对MW组合进行改进,避免了在低高度角时引入多径误差和噪声误差对后续处理精度的影响,增强了对小周跳的探测与修复能力。对GF（geometry-free）组合中引入的伪距误差采用历元间求差法进行替换,同时在卫星低高度角时,对其探测阈值引入高度角加权系数,有效剔除虚假周跳,提高周跳探测成功率与可靠性。在探测出周跳后,联合两种方法组合进行周跳修复。实验结果表明,SET法能够有效地抑制低高度角时的多径效应和观测噪声,降低周跳误探率,并对周跳进行有效修复。     

基于随机森林的国产小卫星遥感影像分类研究

近年来随着小卫星数量与传感器类型的快速增加,急需研究和发展快速可靠的小卫星遥感影像分类方法。针对分类方法各具局限性、具体应用中最优分类器选取困难等问题,本文基于多分类器集成学习的思路,引入随机森林(Random Forests)方法用于小卫星遥感影像分类。采用灾害监测预报小卫星(HJ-1)、北京1号小卫星(BJ-1)两种国产小卫星多光谱遥感影像进行试验,并与传统分类方法进行比较,结果表明,随机森林比最大似然分类器(MLC)、支持向量机分类器(SVM)等具有更好的稳定性、更高的分类精度和更快的运算速度,具有很好的适用性。     

Tectonic activity classes along the nahan thrust (NT) in nw sub-himalaya

Morphotectonic analysis using remote sensing images and GIS techniques have been utilized to identify areas experiencing rapid tectonic deformation and to estimate relative variations of tectonic activity along the mountain front in the Morni Hills, marked by the Nahan Thrust (NT) zone. The NT separates the Upper Morni Hills (UMH) from the highly dissected Lower Morni Hills (LMH). The digital elevation model (DEM) of the area draped with the satellite image was used to identify different geomorphic zones mainly based on altitude and dissection by streams. The NT is also marked by incising streams on the hanging wall block that become braided on the footwall block, across the NT, which can be very well picked on the satellite image. The topographic profiles drawn across the NT, using DEM show a sharp break in slope at the mountain front. Morphometric analysis of the mountain front was carried out determining mountain front sinuosity (S_mf) derived from remote sensing images and valley floor/valley width ratio (V_f) indices obtained from topographic profiles using the DEM. The S_mf values vary from 1.1 to 2.4 that are characteristic of low sinuosity mountain fronts. On the other hand, V_f values (0.1 to 0.33) are quite low. Both these indices indicate active uplift of the mountain front and consequent downcutting by streams in the hanging wall block. Further, using the S_mf and V_f indices, two tectonic activity classes: 1 (active) and 2 (moderately active) are identified from the study area.