针对普通卷积神经网络在遥感图像分割中林地边界区域识别不完整、小片林地分割精度低的问题,提出一种基于transformer与注意力机制的DeeplabV3+网络改进方法。在编码阶段引入transformer机制,将原池化金字塔部分中的空洞卷积操作替换为可获取更多上下文信息的transformer操作,从而提高网络对林地边界信息的提取能力; 将注意力机制引入到网络的解码部分,提升模型对小片林地的检测能力。实验表明,采用改进后的方法平均交并比(MIou)可达到81.83%,对比原DeepLabV3+网络模型提升了1.25%。该方法充分考虑了卫星遥感图像分割中林地边缘信息的提取以及对小目标的关注度,提出的改进方法可提升遥感图像中对林地提取的精度。

大气对太阳辐射的吸收和散射会导致卫星影像的亮度和对比度降低,大气能见度越低、卫星空间分辨率越高,这种现象越明显,以至于低能见度条件下的亚米级空间分辨率光学卫星影像看起来非常模糊。基于辐射传输方程开发的自适应大气校正算法充分考虑了大气和目标物周围环境对卫星入瞳处目标辐亮度的影响,定量化描述了目标物周围像元的反射率与目标像元的反射率差异对邻近效应的影响。利用自适应大气校正算法对低大气能见度条件下的亚米级空间分辨率卫星影像进行大气校正,并且将其与常规图像处理结果进行对比。结果表明,利用自适应大气校正算法校正后的卫星影像质量得到了明显改善(清晰度提高了4.5275倍,对比度提高了44.61%,信息熵值提高了64.22%)。相对于常规图像处理方法在提升卫星图像质量时会带来噪声和过度增强的问题,自适应大气校正算法在提升卫星图像质量时不会带来噪声和过度增强问题。

农村地区遥感图像语义分割是进行城乡规划、植被以及农用地检测的基础。农村地区高分辨率遥感图像含有较为复杂的地物信息,对其进行语义分割难度较大。基于此,提出一种改进的对称编码-解码网络结构SegProNet,利用池化索引与卷积融合语义信息及图像特征,通过1×1卷积构建Bottleneck层进一步提取细节、减少参数量,逐步加深过滤器深度以构建端到端的语义分割网络,改进激活函数进一步提升网络性能。实验结果表明,在CCF卫星数据集上,所提方法及经典语义分割网络U-Net、SegNet的准确率分别为98.4%,80.3%,98.1%,所提方法较其他方法更优。

为满足卫星图像仿真信息全要素、多专题、分层存储管理的需要,构建了集高光谱影像、高分辨率彩色图像、 热红外影像、高光谱波谱信息、大气环境信息、GPS信息为一体的艇载低空遥感数据管理系统。该系统首先 根据测量系统数据量大、类型多样、时间跨度长的特点,提出了一种移动存储模型,利用Oracle支持二进制大 字段(Binary Large OBject, BLOB)的优势,采用数据分区迁移技术,实现多源、海量图像信息的集成和移动 存储。在此基础上,以VC++作为前台应用程序开发工具,OLE自动化服务器(Oracle objects for OLE, OO4O) 作为中间访问接口, Oracle作为后台数据库管理系统,实现了艇载低空遥感测量系统信息的全面描述和有效 管理,为卫星图像仿真和多源遥感数据定量化应用提供了一个综合化、专业化的数据共享平台。

大气中云的存在会严重影响气溶胶的反演精度。经验阈值法是一种常用的云检测方法,其较强的主观性和难以应对环境时空动态变化或星载探测仪差异的缺点,导致“云”和“晴”边缘分类误差增大,且检测自动化程度较低。针对下垫面为陆地的大气云检测,提出一种多通道偏振遥感图像的统计分类与数据融合的阈值优化方法,该方法首先通过半监督Kmeans聚类及其统计特征,决定像元属于“云”和“晴”两类的双亮度阈值;然后在阈值周边分类模糊区,用D-S证据理论获取多通道检测的联合置信度因子,求得模糊区像元分类的细化阈值;最终以顺序决策过程实现“云”和“晴”两类目标的精确分类。为了验证所提方法的有效性,利用POLDER3载荷遥感数据进行云检测实验,并与POLDER3产品结果进行比较。结果表明:所提方法与POLDER法的分类符合度为95%,目测发现这些误检大多发生在云边缘处,表明所提方法对云边缘处的分类具有较好的敏感性。

：对地资源探索是遥感技术的追求目标，Worldview-1是高精度商业卫星之一，星下点分辨率为0.5 m。提出一种基于图像的Worldview-1全色波段仿真方法。以低空飞行的可见近红外图像为数据源，利用大气校正或经验线性法进行反射率反演得到地面反射率图；然后经过以下四个步骤：辐射传输模拟、光谱波段匹配、空间分辨率仿真和传感器调制传递函数MTF仿真，仿真出Worldview-1全色波段图像。通过以飞艇为平台的外场试验获取数据，将仿真图像与Worldview-1全色波段图像从相似度及图像纹理参数进行对比，结果显示这种模拟地物、大气、传感器特性的图像仿真方法可以应用于Worldview-1全色波段图像的仿真。

基于液晶可调谐滤光片(LCTF)的多光谱面阵CCD相机是一种新型的多(高)光谱成像系统, 它利用液晶的电控双折射效应和偏振光的干涉原理, 在面阵CCD上记录任意一个波长的图像信息。 由于LCTF和帧转移型面阵CCD工作方式的特殊性, 普通的定标方法不能满足遥感应用的精度需求。 提出用积分球+标准探测器的定标系统对相机进行性能检测和定标实验, 并通过帧转移拖影校正和数据处理算法改进, 实现相机绝对辐射定标系数的计算, 最后通过外场实验对定标结果的有效性准确性进行验证。 实验结果表明, 该定标结果准确有效, 能够从获取的多光谱图像数据定量地反演出地物真实的辐射信息。 该相机辐射定标问题的解决及精度的提高, 将有效地提高其图像数据的应用领域。

A simulation method for visible and near infrared (VNIR) image is mentioned. The VNIR image obtained by low-level flight is adopted as data resource. After atmospheric correction, the ground reflectivity can be deducted. The simulation method consists of four steps: radiative transfer, spatial resolution, modulation transfer function, and noise simulation. The image of satellite-borne or high-level air-borne sensor could be generated by the simulation method from VNIR image. Experiment is carried out to test the method using an airship as platform. The resulting simulated image is compared to the image with quickbird panchromatic band. The result shows that simulation images enables one to effectively reproduce the entire process of remote sensing of the Earth. The method can be used to simulate VNIR image at satellite level at the same area and the same wavelength.