面向应用的航天遥感科学论证研究

为适应中国民用航天遥感从科学试验向业务服务模式转变,更好地探索、了解与解决应用需求与航天遥感系统对接等方面遇到的技术问题,促进航天遥感统筹协调可持续发展,中国适时于2004年成立了国家航天局航天遥感论证中心。10余年来,论证中心以航天遥感系统为研究对象,系统开展了面向应用的航天遥感科学论证概念、理论方法、技术工程与应用研究。本文是论证中心团队长期从事航天遥感科学论证研究与实践的系统总结,介绍了遥感论证初步认知、遥感论证关注问题、遥感论证理论体系与模型方法集、遥感论证能力建设及遥感论证实践等方面内容,给出了遥感论证定义并详细分析了研究范围和内容,提出了由知识维、进程维和逻辑维所组成的遥感论证作用域3维空间结构,指出社会发展加快和信息化水平提高,带动整个航天遥感数据信息链向更大规模、更短响应时间周期、更综合数据集成、更高数据质量、更加智能化方向发展,航天遥感系统将进入新的"智慧遥感"发展阶段。得益于十余年来中国民用航天快速发展,我们经历了风云三号新型载荷校飞、多角度多光谱偏振遥感器论证、环境星应用工程论证等实践,取得了多方面理论方法的突破,并应用到2030民用航天发展规划、高分辨率对地观测系统、国家自然灾害空间信息基础设施、国家民用空间基础设施中长期发展、2030中国综合地球观测系统规划等论证当中。经过不断实践,快速迭代,形成了遥感论证理论体系及相应的十大模型方法,包括遥感信息流模型、遥感信息特征模型、遥感信息应用模型、遥感信息量分析模型、遥感数据工程模型、航天遥感系统结构模型、航天遥感系统状态描述模型、航天遥感系统质量模型、航天遥感系统发展动力模型及能力体系模型。这些模型方法全面反映了航天遥感系统特征、结构、状态、发展动力、条件等,可广泛用于对航天遥感系统进行顶层设计、规划、考察、分析、评价、预测,并开展实践探索。     

三维旋转扫描测量平台设计与实现

本设计主要用于360°旋转的三维扫描,实现角度数据的实时获取。设计中采用单片机控制交流伺服电机进行自定的角度、速度与方向的旋转并实时上传时间、角度数据至上位机进行处理,实现了对平台旋转精度的控制与检测,着重研究了该传感器误差源的产生,对实际应用中的误差进行了定量分析,利用偏心改正、4分频等方法减少了误差,提高了参数精度。角度范围为360°,角度分辨率为0.01°。     

用模糊聚类区划四川省土壤水分

本文运用模糊等价聚类分析手段,综合主要指标和辅助指标方法,对全省土壤水分作了区域划分,并对各区农业气候特征作了简明的评述。     

大气二氧化碳遥感反演精度检验及时空特征分析（可下载全文）

 利用卫星遥感探测大气二氧化碳(CO₂)浓度,相比传统的地面观测方法,具有稳定、连续、大尺度观测等诸多优点,能更好地获得全球CO₂的时空分布与变化特征。随着卫星遥感技术的发展,一系列具备大气CO₂探测能力的卫星相继发射升空,大气制图扫描成像吸收光谱仪(SCIAMACHY)、温室气体观测卫星(GOSAT)、大气红外探测仪(AIRS)等卫星传感器,已经获得了多年的全球CO₂浓度分布产品。对这些卫星资料进行对比分析,并与本底观测数据进行全球范围的长时间序列的对比验证。研究显示,3种CO₂卫星遥感产品中,SCIAMACHY数据系统性略高于本底数据,且观测范围局限性较大;GOSAT数据稳定性较好,但系统误差较大,平均低于本底数据近9ppmv;AIRS数据产品相比前两者优势突出,单月全球覆盖率达到90%左右,与本底观测数据平均误差小于2ppmv(0.5%),相关系数达到0.9以上,能够较好地反映全球大气CO₂浓度的时空特征。卫星遥感产品与本底观测资料显示,全球CO₂浓度空间分布呈现出明显的纬度分布规律与海陆分布规律,时间变化规律方面则表现出明显的季节性周期变化。     

球面全景影像相对定向与精度验证

对传统的5点法相对定向算法的共面误差计算方法进行改进,提出了一种适合球面全景成像特点的相对定向计算流程。与传统方法相同,该算法首先计算本质矩阵,然后对本质矩阵进行奇异值分解得到旋转矩阵和平移矢量的候选解,最后利用重建的物方三维点坐标排除错误解。本文的贡献在于推导了球面全景共面条件公式,并使用点到核线平面的球面距离作为球面全景共面条件的误差项。模拟数据试验显示:当图像特征点的随机噪声在[-0.5,0.5]像素范围内时,3个姿态角的中误差约为0.1°,由相对定向恢复的相对平移量与模拟值的夹角中误差约为1.5°。使用车载全景相机配合POS获取的数据进行试验的结果显示:横滚角和俯仰角的中误差可以达到0.2°以内,航向角的中误差可以达到0.4°以内,由相对定向恢复的相对平移量与POS平移量的夹角中误差可以达到2°以内。采用本文相对定向算法的结果生成球面全景核线影像,提取影像之间同名点坐标并计算其列方向误差,结果显示核线影像同名点列坐标差的中误差在1个像素以内。     

基于无人机图像的密集匹配方法研究

本文提出了一种基于FAST算法的无人机图像密集匹配,使用FAST算法提取两图像的特征点,并使用归一化互相关算法实现两特征点点集的匹配,然后根据初匹配的结果采用RANSAC算法鲁棒地估算出基本矩阵和单应矩阵;采用极线约束和单应约束通过归一化互相关关系稳健匹配出所有点。实验表明,该密集匹配方法结果令人满意。     

基于多分辨率融合的无人机图像拼接匀色研究

虽然图像的拼接技术已经得到了深入研究,但是无人机图像的拼接并没有取得理想效果,其在拼接过程中的鬼影和曝光差异问题仍然没有得到有效解决,拼接后图像的匀色效果也并不理想。本文将最佳缝合线和多分辨率融合技术联合应用于无人机图像拼接,以待有效解决上述两大问题。试验表明,该方法用于无人机图像拼接可以有效消除鬼影和曝光差异,图像的拼接匀色能够达到理想的目视效果。     

基于CGAN与CNN-GRU组合模型的密度测井曲线重构方法

密度测井曲线作为常规测井曲线中的一种,有着丰富的地质信息,通过对其进行分析解释,可以获得地层岩性、岩石密度和岩层孔隙度等参数.然而,在实际获取密度测井曲线的过程中,由于仪器故障、人为因素等原因,不可避免的会出现部分密度测井数据失真甚至缺失的情况.针对这一问题,本文提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的密度测井曲线重构技术解决上述问题,其中条件生成对抗网络的生成器和鉴别器主要由一维卷积网络(1D-CNN)和门控循环单元网络(GRU)构成.通过条件生成对抗网络(CGAN)的对抗式训练方法可以使网络具有更强的学习能力,更加有效的挖掘出测井序列的长期非线性相关性、历史数据之间的关联性等关系.将该方法应用于实际的测井数据中,并与传统的神经网络方法相对比,结果表明本文提出的方法优于传统的神经网络方法,能够生成更加符合实际情况的曲线.     

车载激光点云数据的栅格化处理

车载激光点云由于车辆的震动和点云的融合,得到的数据为散乱空间点云。本文通过对空间点云进行两个方向的排序,得到以x值为主排序,z值为次排序的点云图,然后设置栅格,对于每个栅格点,找到投影在XOZ投影面内与其距离最近的激光点,将该激光点的y值赋给栅格点,得到与该区域空间点云相对应的栅格化点云。在按照X值排序时,根据点云的特点给出了一种插入排序算法。实验结果表明栅格化后的点云与原点云在表现建筑结构上效果一致。散乱点云栅格化后为点云的进一步分析打下基础。