福卫2号卫星影像数据处理方法研究

对福卫2号卫星数据处理方法进行了研究,采用了高精度的卫星轨道模型和DEM进行正射精纠正;并对影像融合进行了多种方法实验,从光谱质量和空间信息角度对融合方法的结果进行了比较分析,得到适合福卫2号影像的融合方法,可为福卫卫星处理提供技术参考。     

极地海冰遥感数据发布系统的容器化部署方法研究

面向云原生应用的持续集成、持续部署技术发展迅速,但是当前结合遥感数据发布系统实际需求的集成和部署方案研究并不充分。为降低云原生极地海冰遥感数据发布系统在开发、测试、部署环节的难度,及时为用户提供安全、可靠的最新功能,本文基于GitOps理念,利用新兴的Argo Events、Argo Workflows和Argo CD工具设计实现了一个持续集成部署方案。实践表明,本文的部署方法能够加快系统新功能迭代速度,提升整个系统质量,进而为极地地区和全球气候变化研究提供数据保障。     

湖北省三调正射影像质量控制实践与经验

以湖北省第三次国土调查正射影像的质量评价为例,对正射影像从空间参考系、位置精度、逻辑一致性、影像质量、附件质量5个方面进行质量评价,对多源遥感数据制作的多种比例尺正射影像的质量评价经验进行总结,分析正射影像质量评价涉及的内容、方式,从技术和管理上对正射影像的生产提供一定的建议,有助于提高正射影像评价工作效率。     

天山地区遥感解译及铀矿化地质特征

本文通过卫星照片解译对天山地区的地层进行了划分,尤其是通过线性构造的解译把天山地区分成了若干个不同性质的地块,并对构造规模进行了分级。此外,还讨论了新老构造的继承关系,构造与岩体之间的相互依存关系等。本文又通过环形体的解译进一步确定了火山岩的喷发期次、活动规模及其与铀矿化的关系。通过对花岗岩体侵入期次和相带的划分,进而在解译中配合四道能谱测量判读标志来分析不同影象地质体的可能含铀丰度。另外还探讨了褶皱构造各要素的半定最估算的可能性。     

吉林省西部土地沙化动态变化

吉林省西部沙地位于中国温带半湿润与半干旱的过渡地带 ,是生态环境变化的敏感地区。采用多时相、多波段TM影像 ,结合实地考察 ,建立沙区生态环境地理信息系统 ;选取植被退化状态、风蚀强度和土层厚度为沙化程度评价的综合指标 ,在GIS平台支持下对沙区土地沙漠化进行动态评价。结果表明 ,近 2 0年来土地沙漠化基本得到控制 ,局部有所发展。沙漠化形成的主要自然因素是干燥的气候条件和地表丰富的沙源 ;人类不合理的经济活动加速了沙漠化进程。     

面向空间数据挖掘的MCSs移动和传播影响因素分析

利用1998年6～8月青藏高原逐时红外遥感云图及青藏高原高分辨率有限区域数值预报值(HLAFS), 运用空间数据挖掘的相关分析技术对青藏高原MCSs的移动和传播与其周围环境场中物理量场之间的关系进行了研究.结果表明:它们东移出高原(105(E)与其东侧在400、500hPa上的高度(H)、涡度(VOR)、散度(DIV)、水汽通量散度(IFVQ)、垂直速度(W)、指数(K)等6个物理量的特征值,以及其自身形状密切相关.这对MCSs的移动和传播这一迄今的难题提供了研究思路和方法,同时对预报高原MCSs东移影响长江中下游地区的强降水也很有帮助.     

浅水湖泊水生植被遥感监测研究进展

在浅水湖泊中,水生植物具有净化水质、抑制藻类、提供鱼类食物和栖息环境等生态功能,同时,其过度扩张也会加速湖泊淤浅和沼泽化、引起湖泊二次污染等环境负效应.实时动态地掌握湖泊水生植被类群和种群的空间分布及其面积、生物量等指标信息,对湖泊生态修复和评估、水生植被恢复和管理等具有重要现实意义.遥感技术的大面积、实时、动态等特点...     

改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。     

RESEARCH ON AUTOMATIC FOG IDENTIFICATION TECHNOLOGY BY METEOROLOGICAL SATELLITE REMOTE SENSING

There is an urgent need for the development of a method that can undertake rapid, effective, and accurate monitoring and identification of fog by satellite remote sensing, since heavy fog can cause enormous disasters to China’s national economy and people's lives and property in the urban and coastal areas. In this paper, the correlative relationship between the reflectivity of land surface and clouds in different time phases is found, based on the analysis of the radiative and satellite-based spectral characteristics of fog. Through calculation and analyses of the relative variability of the reflectivity in the images, the threshold to identify quasi-fog areas is generated automatically. Furthermore, using the technique of quick image run-length encoding, and in combination with such practical methods as analyzing texture and shape fractures, smoothness, and template characteristics, the automatic identification of fog and fog-cloud separation using meteorological satellite remote sensing images are studied, with good results in application.