气溶胶光学厚度对蓝藻水华信息提取的影响

通过探讨气溶胶光学厚度(AOT)对蓝藻水华信息提取的影响程度和消除方法,为蓝藻水华的动态监测提供可靠依据.首先,利用MODIS数据产品(MOD 02,MOD 04和MOD 09),基于单波段和比值植被指数2种方法分别提取了2006年太湖蓝藻水华的空间分布信息,探讨了AOT对信息提取阈值选择的影响方式和影响程度.研究结果表明:在固定阈值情况下,采用上述2种方法提取的蓝藻水华信息面积差异与AOT的相关性高于自选阈值情况下的相关性;在单波段法和比值植被指数法中,大气校正前所设定的阈值与AOT的相关性都高于大气校正后再选择阈值的相关性.这反映出AOT对蓝藻水华信息提取的影响是不容忽视的,即便不能完全消除,也要选择适当的方法尽量降低其影响程度.     

基于CBERS的黄河湿地生物量反演研究

本研究以黄河湿地郑州段为研究区,利用RS与GIS技术,基于2009年5月7日获得的CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像和地面实测植被生物量信息,采用回归算法构建反演模型,经对比分析得到最优计算模型。结果表明,反演模型计算精度达到86.32%,利用CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像可满足植被生物量的反演需要。     

小行星光学定轨软件研制和数据处理分析

结合中国航天局2019-04-19拟定的第1个小行星探测任务规划,针对任务目标之一的主带彗星133P/ElstPizarro(7968)自主研制了小行星光学定轨软件。使用1979-07-24—2019-10-28发布的133P/Elst-Pizarro地面光学观测数据进行精密定轨,与国际知名小行星光学定轨软件OrbFit进行对比分析。对比发现,解算结果残差分布一致,两软件生成的残差均方根的差值小于0.01″,定轨的内符合精度相互吻合。该结果初步表明,自主研制的小行星光学定轨程序可靠。在此基础上,对133P/Elst-Pizarro开展光学数据仿真定轨分析,研究地面光学数据的定轨精度。结果表明,模拟中国云南站和智利站每月一次联测,在只考虑观测噪声影响的情况下,添加接近目前实际观测水平的高斯白噪声,使用20 a光学观测资料定轨,小行星光学定轨精度在50 km量级。同时验证,增加观测数据或降低观测噪声均可有效提高小行星光学定轨精度。     

舰船目标运动状态光学卫星视频监测与估计

光学卫星视频能够进行动目标连续监视,已成为当前研究热点。但目前多数研究仅针对基于视频像方的目标检测、跟踪及轨迹提取等方面,没有充分利用卫星载荷成像几何模型进行物方运动状态定量估计和精度验证。因此,本文提出一种基于光学卫星视频的舰船目标运动状态定量估计方法,首先对卫星视频首帧进行精确定向;然后通过帧间稳像方法得到背景稳定的视频帧序列,在此基础上,针对正框目标跟踪方法定位精度低的问题,提出一种顾及旋转和尺度变化的舰船稳健跟踪方法进行目标跟踪;最后进行物方映射并估计目标运动轨迹、速度和方向。利用吉林一号光学视频卫星开展星海同步观测试验。实测结果表明,稀疏控制条件下的舰船目标几何定位精度为1.60 m,速度估计精度为0.18 m/s,方向估计精度为4.05°,相比同类方法具有显著提升,证明了本文方法的有效性和可行性。     

高分航空光学遥感影像的山体阴影去除方法

阴影是山区高分航空影像严重的干扰因素,去除山体阴影有助于提高实景三维建设、林业调查、变化检测等应用的准确性和有效性。本文构建了高分航空遥感影像的山体阴影指数(MSI),并提出了基于色彩迁移和色彩均衡的阴影去除方法。采用覆盖山区的0.2 m航空影像进行试验,结果表明,MSI和阈值分割法可以有效地检测航空影像的山体阴影,而结合对象化色彩迁移和基于邻域的非线性色彩均衡的阴影去除法既能有效地消除山体阴影,又能使阴影区域恢复纹理细节,色彩更贴合于非阴影区域,达到影像整体色彩更加均衡的效果。分析阴影去除前后的统计指标发现,随着阴影的去除,各波段平均值和标准差都明显增加,说明阴影区域的亮度有提高且色彩层次更加丰富。     

采用6S模型的多时相MODIS植被指数NDVI归一化方法

目的 基于6S辐射传输模型,对连续6个时相的 MODIS影像进行逐像元大气校正获取地表反射率,以此实现 MODIS NDVI的时相归一化。归一化后,地物 NDVI的时相趋势与校正前相比差异显著,能更加准确地描述地物随时间变化的规律,在浓密植被区域表现更为明显。开展对 NDVI时相归一化的研究,对全球变化、作物物候监测等遥感时序分析相关应用具有着重要的意义和实用价值。     

夜光影像和高分辨率影像耦合的土耳其Mw 7.8地震建筑倒塌智能解译

建筑倒塌检测是震后损失评估、紧急救援的重要内容。面向2023年土耳其Mw 7.8地震的紧急救援,综合利用卫星遥感智能解译技术,耦合高空间分辨率卫星遥感影像和夜间灯光影像,以较低的时间和人力成本高效评估了土耳其Mw 7.8大地震中极灾区的建筑倒塌情况。设计了一种多层次的极灾区域与倒塌建筑快速定位方案,首先利用中等分辨率夜光遥感数据确定极灾区,然后利用高分辨率光学遥感影像深度学习技术提取倒塌建筑。设计了一种半监督深度学习方案,只需要初始化人工采集少量倒塌建筑样本,就可以通过在训练中增广获取当地样本,增强深度网络的表征能力,最终实现定位坍塌房屋。监测到阿德亚曼-卡赫拉曼马拉什-安塔基亚一线的阿拉伯板块-欧亚板块交界地带的6个城市受灾严重。从极灾区中共检测出2 377栋倒塌建筑,除努尔达吉和安塔基亚市的倒塌建筑比例超过2%外,伊斯拉希耶、蒂尔克奥卢、卡赫拉曼马拉什和阿德亚曼市倒塌建筑比例均接近于1%,通过人工核查,智能解译方案的查全率为74%～93%,证明所提方案可以及时为震后紧急救援决策提供参考。     

光学遥感影像在洪涝灾害监测中的应用

洪涝灾害对人民生命财产安全产生巨大的威胁,如何准确地确定洪灾灾害的受灾面积,对灾害监测、受灾评估等工作具有重要的意义。本研究选用Sentinel-2光学遥感影像,通过遥感分类、指数反演等手段,进行洪涝灾害受灾面积监测,以此拓展光学遥感影像的应用。通过本研究的开展,得到以下结论：通过在影像上勾画洪涝淹没区样本,并代入到随机森林遥感分类算法中进行训练与测试,通过连续迭代计算,最终计算得到了较为准确的洪涝淹没范围;通过多源指数计算增强水体信息,并通过最优相关性分析筛选最优指数,将相关性最高的4种指数代入到连续阈值分割中进行阈值分割与对比分析,得到各指数的最优分割值与分割成果通过权重计算与赋值,进行最优分割尺度综合计算,并代入到各指数的分割成果中,计算得出多源指数融合分割最终成果,得到最终的洪涝淹没范围;本研究采用遥感分类与指数反演的方法进行洪涝淹没区信息提取,2种手段提取的洪涝淹没范围一致,且精度较高,为后期洪涝灾害遥感监测提供了便捷的手段。     

基于MODIS数据的植被指数分析

针对宏观土地覆盖遥感分类的现状,充分利用MODIS相对于AVHRR数据具有的多光谱和分辨率优势,提出了利用MODIS数据进行分类特征选择与提取并结合多时相特征进行宏观土地覆盖分类的分类方法,并进行了分类试验。     

我国传统大地测量仪器打入国际市场

北京光学仪器厂是我国传统大地测量仪器生产基地，为国家二级企业。由于该厂生产的大地测量仪器广泛采用了国际标准和先进技术，产品质量稳定，所以自1987年出口以来，深得国际权威人士和外国厂商的好评。产品销往美国、瑞士、澳大利亚、西德、加拿大、泰国等13个国家。