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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。 相似文献
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河北盛夏2次大暴雨过程对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规天气资料、NCEP再分析资料、地面区域站和多普勒天气雷达资料对比分析了2012年7月21~22日罕见特大暴雨和2011年7月24日大暴雨的天气形势、水汽条件、动力条件以及中尺度影响系统。分析发现:这2次暴雨过程都是低槽冷锋类暴雨过程,中尺度影响系统也基本相同,降水效率相当,但降水极值和暴雨范围相差很大;充足的水汽输送、强的动力条件和高降水效率是2012年7月21~22日极端降水的原因之一,河北中部长达6 h列车效应是这次极端降水的关键原因;低层θse锋区和切变线南侧急流的有利配置是造成河北中部列车效应的关键原因,是低槽冷锋类暴雨强降水持续时间和能否出现极端降水的预报着眼点之一;锋面前侧的地面中尺度辐合线是主要中尺度影响系统,强降水落区沿地面中尺度辐合线分布,根据地面中尺度辐合线的演变预报暴雨的落区比依据低层低涡东南象限预报暴雨落区更精确。 相似文献
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高时空分辨率的气温栅格数据是多种地学模型和气候模型的重要输入。山区地形复杂,气温空间异质性强,如何获取高时空分辨率的山区地表气温数据一直是研究热点与难点。本文选择地形复杂的河北省张家口市作为试验区,基于局部薄盘样条函数对ERA5再分析日均近地表气温(2 m高度)进行空间插值,并利用随机森林算法,结合少量气象站观测气温数据、地形地表参数数据构建日均气温订正模型和气温逐时化模型,实现空间分辨率由0.1 °(约11 km)到30 m的逐时气温降尺度,最后将该模型拓展应用于其他时间与区域,检验本文发展的降尺度方法在没有站点观测数据条件下的时空移植性。结果显示,本文降尺度方法得到的高时空分辨率山区气温数据精度较高,1月均方根误差(RMSE)平均值为2.4 ℃,明显优于气象站点插值结果,且气温相对高低的空间分布更为合理、纹理更加丰富;将该方法应用到其他时间与区域的RMSE平均值分别为2.9 ℃与2.5 ℃,均小于再分析资料直接插值所产生的误差。研究结果总体表明,在气象站点较少甚至没有时,可利用本文方法通过ERA5再分析气温准确获取复杂地形条件下的山区高时空分辨率气温数据。 相似文献
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基于风廓线、微波辐射计、VDRAS的5km分辨率资料,从风场、水汽条件方面,对2016年7月18—21日华北特大暴雨过程进行了分析对比。结果表明:(1)风廓线和VDRAS风场在此次特大暴雨天气过程的高空槽、地面气旋降水阶段,具有很高的相似度;在降水发生之前微波辐射计与VDRAS资料具有较好的吻合度。(2)风廓线低层风场上的脉动,对锋前暖区降水、高空槽降水的雨强大值时段有良好的对应关系;地面气旋降水时间与东北风低空急流的出现相对应。(3)微波辐射计观测的比湿迅速增大对短临降水的订正有较好的指示意义。 相似文献
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超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术,但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时,难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此,本文结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论,提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法(MSR-SRR)。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型,通过正则化方法来完成超分辨率重构,不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息,而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权l 1 ![]()
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交替方向乘子方法进行求解,提高了算法的运行效率,改善了影像质量。为了证明所提出方法的有效性,MSR-SRR结果与非均匀插值、POCS和IBP等传统超分方法的重建结果进行了对比验证。结果表明,MSR-SRR方法的图像清晰度平均提升了31.74%,PSFs半峰宽度最大,高斯方差值达到1.8415,效果明显优于其他方法。为进一步评估MSR-SRR结果的实用性,本文以高分四号卫星(GF-4)影像作为样例,利用支持向量机(SVM)分类方法对超分重建前后的影像进行了分类试验和精度验证。结果表明,超分辨率重建后的影像结果相对于原始影像的分类结果,Kappa系数提升了9.7%,OA值提升了5.96%。这表明MSR-SRR方法可以有效提升影像清晰度,丰富影像纹理细节,增强图像质量,有效提升影像分类精度。 相似文献