高分四号卫星数据云和云阴影检测算法

高分四号卫星(GF-4)是我国研制的首颗地球同步高分辨率光学成像卫星,具有高时间分辨率和较高的空间分辨率。针对高分四号卫星数据的特点,提出了一种光谱分析与几何算法相结合的云和云阴影检测算法。使用几何校正和辐射定标后的高分四号影像,基于云与典型地表的光谱特征,采用光谱差异分析技术识别出潜在云像元,根据有云地物和无云地物的光谱变化率差异计算云概率;由云和云阴影的几何关系,并结合传感器参数识别云阴影的投影带,然后根据阴影的光谱特征在投影带中设定基于影像的动态阈值,用于检测云阴影。该算法能较好地识别薄云,而且可以显著提高云阴影的检测精度。采用目视解译法对检测精度进行验证后发现,不同区域类型的云像元识别位置准确,形状完整;将所提云阴影检测方法与云和云阴影匹配算法进行对比后发现,前者识别的云阴影更为精确。     

高分五号可见短波红外高光谱影像云检测研究

高分五号(GF-5)卫星上荷载的可见短波红外高光谱相机(AHSI)能够同时获取330个谱段的光谱信息,对大气和陆地进行综合高光谱观测,能有效获取地物的精确信息。云的存在会对遥感影像造成污染,为了提高GF-5数据的利用率,本文结合AHSI的地物高光谱特性,研究多种下垫面背景下的云检测方法。对得到的1级产品,利用产品配套的定标系数以及光谱响应函数文件,得到各波段的大气顶层表观反射率数据。使用多种典型地物与云像元进行表观反射率的对比后发现,厚云与其他类型的像元在可见光波段具有显著差异。高光谱数据由于波段宽度窄,易受到噪声的影响,因此在进行厚云像元判定时,使用多个窄波段数据进行等效计算,得到对应的宽波段表观反射率,在此基础上使用简单的检测阈值可以将厚云筛选出来。之后使用卷云波段,筛选出潜在的薄云像元。高亮地表作为薄云检测的重点研究对象,检测时极易与薄云造成混淆,为了将薄云区域与高亮地表进行有效区分,统计不同波段之间表观反射率比值的变化,将薄云与易造成误判的高亮区域进行对比,确定最优判定波段与阈值。为了验证算法的精度,对多景AHSI影像进行目视解译,勾选出云像元区域作为基准数据。实验结果表明,本文所提方法的云检测总体精度可达91%以上,可以准确区分云与晴空区域,实现高精度的高光谱遥感影像云检测。     

浑浊二类水体的高分四号卫星大气校正效果分析

高分四号卫星是我国首颗高空间分辨率地球静止卫星,在浑浊二类水体的遥感定量监测方面应用潜力很大。为评价高分四号多光谱数据经大气校正后水体反射率的精度,以太湖为研究区,使用同步MODIS数据辅助的Gordon单次散射改进算法,对2016年7月21日和2016年8月17日两景高分四号多光谱数据进行大气校正,并通过与地面同步实测光谱数据、以及地球静止水色卫星GOCI数据大气校正结果的协同比对,验证高分四号多光谱数据的大气校正效果,为该卫星产品的水色遥感应用提供借鉴和参考。结果表明,红光B4波段校正精度最高,平均绝对误差(MAPE)为10.71%;绿光B3波段校正精度次高,MAPE为13.21%;近红外B5波段校正精度次低,MAPE为33.06%;蓝光B2波段校正精度最低,MAPE为53.55%。其中B3,B4和B5波段校正精度高于GOCI,主要原因在于高分四号的空间分辨率远高于GOCI,混合像元导致的精度误差相对较小,充分显示了高分四号作为一颗高空间分辨率地球静止卫星在水色遥感方面的优势;而B2波段低于GOCI,表明高分四号的蓝光波段尚有改进空间,今后有必要对该波段进行重新定标等处理;在未得到有效处理的情况下,水色遥感应用应尽量避开该波段。总体而言,高分四号多光谱数据校正精度较高,可以较好的应用于内陆二类浑浊水体的定量遥感监测。     

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星OCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难.基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法.为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体...     

面向光学测量跨源点云的多尺度采样配准方法

为了实现具有不同测量尺度、分辨率与精度等特性的跨源点云的精确配准,提出了基于多尺度采样的测量点云数据配准方法。通过尺度滑移算法来滤除高频细节信息,保留轮廓数据,并结合体素网格邻域法来实现点云数据的降采样;对于宏观结构光视觉测量的低分辨率点云数据,通过基于深度学习的渐进式三维点云上采样算法可以精确还原结构光点云的轮廓细节,实现跨源点云在尺度与分辨率上的统一。最后,采用迭代最近点法对处理后尺度近似的数据进行配准,并将配准关系逆向用于原始跨源点云的配准。实验结果表明,多尺度采样方法对于跨源点云的配准精度有所提高,能有效用于发动机叶片等零部件的高性能检测。     

基于阵列点源的光学遥感卫星像质评价方法

提出一种基于阵列点源的光学遥感卫星像质评价方法，以轻小型、自动化的反射点源阵列作为检测参照目标，最小二乘法二维高斯模型拟合阵列点源影像获得像点坐标，结合地面点源位置测量获得遥感器地面像元分辨率；以点源影像像点坐标为基准，对阵列点源遥感影像数据进行位置配准与高斯模型拟合获得成像系统点扩散函数与调制传递函数值。试验结果表明：像点坐标的共线误差小于0.002像素，地面像元分辨率的相对偏差优于6.5‰，阵列点源可以综合实现光学遥感卫星的像质评价与辐射定标。     

基于线特征的城区激光点云与影像自动配准

鉴于激光点云和影像数据成像机理的差异以及现有配准基元的可获取性特点,通常采用基于特征的配准算法修正两者之间的转换关系,其中建筑物的边缘及角点为最常用的特征。针对城区建筑物分布密集、形状相似的问题,提出了一种基于道路线的机载激光雷达数据和高分辨率航空影像自动配准方法。该方法充分利用点云数据提供的高程与强度信息,提取出高精度的规则化道路矢量线;根据初始外方位元素建立点云数据和航空影像的近似变换关系,以道路矢量线在航空影像的投影位置为先验知识,采用改进的道路矩形整体匹配算法得到影像中的道路中心线,获取同名线特征;以同名道路线段的首末端点作为控制信息,利用基于欧拉角的空间后方交会算法解算新的影像外方位元素,实现航空影像和激光雷达数据的配准。实验结果表明,该方法利用道路特征实现航空影像与激光雷达点云的配准,提取特征少且配准精度较高,大大提高了工作效率。     

时空联合调制型空间外差干涉成像仪运动误差评估与校正

时空联合调制型空间外差干涉成像光谱仪(TS-SHIS)在对目标推扫成像过程中,指向镜推扫误差、指向镜定位误差或卫星运动平台振动等会引起目标对应像点(x′,y′)偏离理想位置(x,y),导致其与相邻的若干空间分辨单元之间存在光谱掺杂现象,进而影响干涉数据重构及复原光谱精度。基于TS-SHIS机理,针对运动误差引起的目标光谱线性混叠、不同程度的地表反射率差异对复原光谱精度的影响等问题进行了分析;建立了以相邻目标掺杂比、地表反射率差异为变量的混合目标干涉函数关系。依据MODIS卫星载荷观测数据,对中国地区不同空间分辨率地表反射率差异进行了分析;以相对光谱二次误差为评价函数,讨论了典型高轨平台姿态参数对不同空间分辨率目标复原光谱精度的影响,该研究为下一代高轨、高时空分辨温室气体探测技术提供技术基础。     

基于GF-4PMI数据的亮温差校正火点检测方法研究

高分四号PMI可为防灾减灾提供稳定数据,其搭载的中红外传感器可以很好地应用于快速火灾监测中。但由于缺少传统火灾监测的热红外波段,高分四号提供的光谱信息大多作为灾中监测的辅助数据,且现有的火点识别研究所构建的火点自适应阈值检测算法受单一波段的影响,错检率和漏检率均偏高。为进一步探究高分四号数据在林火监测中的应用方法,提高火点识别精度,本研究分析高分四号数据的特点,结合单通道红外光谱的火点监测方法,应用上下文思想提出一种基于双时相影像的亮温差校正火点检测的方法来进一步提高检测精度。该方法使用灾前和灾中两期影像,具体分为时间尺度上基于空间插值的亮温补偿获取,空间尺度上的上下文自适应阈值分割以及火点判识三个部分。首先将两期影像做差值处理,并将潜在火点周围动态邻域内其他无污染像元的亮温差作为采样点进行空间插值,随后将插值结果带入灾前影像中得到灾中未发生火灾时的背景亮温,最后利用判别条件进行火点判别和虚警剔除,得到最终火点检测结果。其中在灾中背景亮温的预测研究对比了反距离加权插值(inverse distance weigh)、简单克里金插值(simple kriging)和普通克里金插值(ordinary kriging)三种插值方法,从拟合结果来看普通克里金插值既体现了像素区域的波动性又有一定的平滑效果避免峰值过高,是较为理想的拟合结果。实验以目视解译的火点数据为参照验证了山西沁源县和内蒙古呼伦贝尔新巴尔虎左旗地区的两起火灾,对比最新提出的单时相火点检测算法,研究结果表明引进的亮温差校正数据可以更好地拟合背景亮温,减少错分误差至3%,并保持综合评价指标F_β分数在0.9以上。该方法有效结合了高分四号空间和时间的信息,未来可用于高分四号PMI数据自动化火点检测与快速提取。     

基于统一验证场法的国产高分辨率卫星影像几何定位精度评估

为衡量国产主流2 m分辨率光学卫星的几何定位精度,本文在有理多项式(RPC)模型与区域网平差的基础上,针对不同卫星在不同地区表现出的几何定位精度的差异,提出了一种利用相同控制基准测评多星几何定位精度的方法。以河北省沽源县平坦地区作为控制区域,采用高分一号系列卫星(GF1、GF1-B、GF1-C、GF1-D)、资源三号系列卫星(ZY3-1、ZY3-2)以及天绘一号卫星(TH-1)的多幅不同高分辨率卫星影像进行单景与立体影像几何精度的评估试验。研究结果表明:在无控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度大都优于42 m; TH-1单景影像的平面精度约为6.36 m; ZY3-1立体影像的精度较高,平面精度约为11.29 m,高程精度约为3.43 m。在有控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度均优于13.3 m, ZY3-1、ZY3-2和TH-1单景影像的平面精度均优于5.46 m, ZY3-1、ZY3-2立体影像的平面精度分别约为4.01 m和4.29 m,高程精度分别约为1.71 m和1.61 m。本文方法对多颗高分辨率国产光学卫星几何定位精度的评估是合理可行的。     

一种适合高光谱卫星云识别的Fmask改进算法

近年来，我国卫星高光谱技术发展迅猛，高分五号、高分五号02星、资源一号02D星、资源一号02E星等相继发射为遥感领域带来了丰富的高光谱数据源。但高光谱卫星在成像过程中不可避免地会受到云及云阴影的影响，如何准确识别成为保障后续应用的关键，Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表，已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表，已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。但该算法对于缺少热红外波段的数据精度偏低，例如对Sentinel-2数据的云和云阴影识别精度分别为84.5%和50%左右。鉴于此，本文通过在原有算法中优化云及云阴影识别算法结构、增加高亮地物识别辅助判据等改进手段，提出了一种适合高光谱卫星的Fmask改进算法，并在含有城区、山地、平原等三类不同下垫面场景的20景高分五号和资源一号高光谱影像中进行检验，结果表明：云识别的用户精度和生产者精度可达91.26%和99.97%，云阴影识别精度达到78.66%和79.41%，明显优于原始算法。本文算法对于高光谱数据的云及云阴影识别具有精度高、效果稳定和易于工...     

基于高分五号高光谱影像的干旱区盐渍化土壤盐分含量估算

目前星载高光谱传感器较少,基于高光谱影像的土壤盐分含量估算研究仍处于探索之中。高分五号(GF-5)是目前国内光谱分辨率最高的卫星。目的是研究高分五号高光谱影像大面积估算干旱区盐渍化土壤盐分含量的可行性。选择新疆焉耆为研究区域,采集了198个土壤样本。首先,检测土壤样本中的全盐量、Na⁺、Ca²⁺、SO₄^2-、Cl^-的含量,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪在实验室测定土壤样本的光谱反射率。然后,对实验室土壤光谱进行SG(Savitzky-Golay)平滑预处理,采用竞争自适应重加权采样法选择土壤盐分的特征波段,再利用偏最小二乘、岭回归和支持向量机建立土壤盐分含量的回归模型,发现实验室光谱反演土壤盐分的模型精度较高,五种土壤盐分反演模型的校正集决定系数均大于0.97,预测集决定系数均大于0.90。接着,获取土壤采样同期的高分五号高光谱影像数据并进行预处理,根据采样点位置在影像上提取了198个土壤样本的光谱曲线,使用与实验室光谱相同的反演方法,建立了高分五号影像光谱与土壤盐...     

一种基于卷帘快门CMOS成像的空间相机颤振检测方法

星上运动部组件所引起的颤振是当前影响超高分辨率、超高机动成像质量的一个重要因素。针对该信号难以被精确业务化检测识别的问题,提出一种基于卷帘快门CMOS成像的空间相机颤振检测方法,进一步采用高频角位移与高精度参考的数字正摄影像/数字高程模型(DOM/DEM)数据进行效果验证与评价。对2020年发射的某高分型号卫星进行了分析,分析结果表明所设计的检测方法可以有效识别空间相机成像过程中的颤振特性,颤振频率主要集中在156 Hz左右,补偿后的全色影像相对几何精度可提升1.2 pixel左右。     

霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM_2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。     

用于温室气体反演的云检测算法

高分五号卫星同时搭载了温室气体探测仪(GMI)和大气多角度偏振探测仪,两者在云检测方面各有优势,但是均存在局限。提出了一种基于两者数据的协同云筛选新算法以提高温室气体反演中的云筛选效率。利用该算法检测了全球16d在轨实测数据中的77581个GMI观测点,筛选出晴空观测点9508个,占比为12.26%。利用融合后的中分辨率成像光谱仪云掩模和卷云反射率数据集,验证了该算法进行云检测的正确率,得到陆地上和海洋上的云检测正确率分别为92.93%和81.91%。     

基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。     

基于辐射状靶标的高分辨率光学卫星传感器像质评价方法研究

空间分辨率与调制传递函数(MTF)是高分辨率光学卫星传感器像质评价的重要参数,直接客观反映遥感器成像系统的成像质量。针对空间分辨率检测的辐射状靶标,提出一种与相同反射率大面积靶标相结合的方法,依据靶标调制度、传感器入瞳的物方调制度与像方调制度之间的关系,准确获取不含大气的星载遥感器成像系统在轨MTF与大气MTF值。实验结果表明:采用辐射状靶标法可同时获取星载遥感器成像系统空间分辨率与在轨MTF值,实时的大气MTF值为0.7519,基于辐射状靶标的在轨MTF检测结果与刃边法在轨MTF检测结果差异小于5%,该方法可用于实现高分辨率光学卫星传感器在轨像质评价。     

Sentinel-2卫星影像的大气校正方法

Sentinel-2卫星是全球环境与安全监测系统"哥白尼计划"中的第二颗卫星,其影像具有高时空分辨率,是未来遥感应用的重要数据源。采用大气校正简化模型(SMAC)、6S模型和Sen2cor方法对Sentinel-2卫星影像进行大气校正,将上层大气表观反射率转换为地表反射率,并结合实测地物的光谱数据进行分析。Sentinel-2卫星影像经过大气校正后,影像光谱曲线与地面实测光谱曲线的变化趋势一致,具有较高的拟合度。三种模型大气校正的结果具有较强的相关性和较高的精度,其中Sen2cor方法精度最高,决定系数(R2)为0.8196,均方根误差(Ermse)为0.0388,其次为6S模型和SMAC。从归一化植被指数(NDVI)的分析可以看出,SMAC计算的NDVI值与实测值的相关性最高,R2为0.6389,Ermse为0.093,其次为6S模型和Sen2cor方法。结果表明这三种方法的大气校正精度较高,Sentinel-2卫星影像经过校正后影像质量明显得到提高,增加了可用性。     

基于自定义投影网格的多角度多源遥感数据空间位置精确配准

提出了一种基于自定义投影网格的多角度、多源遥感数据空间位置精确配准方法。以美国地球观测卫星(EOS)上搭载的多角度成像光谱辐射仪(MISR)L2级产品与中分辨率成像光谱仪(MODIS)L3级产品的空间位置精确配准为例,分析比较了软件ENVI、HEG、MRT及所提方法对两种产品进行投影变换时的数据处理能力。将欧洲空间局环境卫星ENVISAT的先进沿轨扫描辐射计(AATSR)数据与MISR L2级产品及MODIS L3级产品数据进行配准,对所提方法进行验证。所提方法解决了常用遥感软件不能直接将MISR L2级产品数据与其他遥感数据进行空间位置精确配准的问题,且对科学数据仅进行一次重采样,避免了反复重采样可能造成的信息损失。对于类似多角度遥感数据的空间位置精确配准,所提方法的基本思路和目标同样有效。     

结合图论的异源影像点云配准方法

结合图论思想，提出一种高效的异源影像点云配准方法。该方法首先利用点云几何特征寻找点云中的地平面方向，将点云中建筑物的布局关系构建成图形式，使点云配准问题转化为图匹配问题；然后，提出一种图匹配方法，基于几何约束条件构建核三角形作为配准基元，利用高阶相似度信息寻找图的全局最优匹配，实现点云间的快速、稳健初配准；最后，结合迭代最近点（ICP）算法进行精配准，获得高精度异源点云配准结果。为了验证所提方法的有效性，选取河南省3个不同区域的高分七号卫星影像点云和无人机近景影像点云进行实验。实验结果表明，所提方法不受噪声点和异常值的影响，能够克服不同的点云密度差异、消除约939倍的坐标尺度差异，整体配准速度相较于对比方法提升了51～184倍，全自动地实现了异源影像点云鲁棒、高效配准。