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。

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题, 提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先, 依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想, 结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点, 首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像, 使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加; 其次, 传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符, 而忽略了像素点的位置信息, 文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符, 在特征描述符的匹配阶段, 在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后, 利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明: 在限定最优值与次优值之比的情况下, 采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量, 更多地挖掘出图像中的极值点; 在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据, 正确匹配数量达到原方法的59倍以上, 极大提升了算法的匹配性能。

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。

地表热辐射时序变化模拟是红外场景仿真的核心环节。利用地表热传导差分计算地表热辐射是物理上较严谨的模拟方法, 但受限于差分方程边界条件的不确定性, 在红外场景仿真中未得到广泛应用。提出一种基于光照、气温、湿度等环境参数的地表热辐射时序变化计算方法。重点根据地质热环境变化规律设计闭环迭代过程, 自动修正初始和下边界热辐射值, 解决了边界条件的不确定问题, 提高了地表热传导计算精度和算法适应性。野外实验结果表明: 该算法计算温度与实测温度绝对误差小于2 K, 等效黑体辐射度相对误差小于3%, 为准确模拟红外动态场景提供基础。此外, 利用该方法对山区地表的热辐射分布时序变化进行了模拟, 显示了其在红外场景仿真方面的初步应用效果。