1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院研究生院,北京 100049
3 长光卫星技术股份有限公司,吉林 长春 130102
4 大连理工大学辽宁省空天飞行器前沿技术重点实验室,辽宁 大连 116024
5 中国科学院光电技术研究所,四川 成都 610209
针对传统大视场离轴反射式光学系统的初始结构只对轴上像差求解、轴外像质差、大视场像质优化困难的问题,建立了结合矢量像差和赛德尔像差的联合像差初始结构求解方法,利用一种全局的模拟退火算法实现了大视场离轴反射系统初始结构的自动求解,直接得到轴上和轴外视场像质优良的大视场离轴三反系统“正-负-正”初始结构。基于此初始结构设计了一款紧凑型大视场30°×3°自由曲面光学系统,其焦距为500 mm,F数为5。该光学系统的成像质量好,无偏心倾斜,易于装调,对大幅宽推扫成像空间光学相机设计具有借鉴意义。
光学设计 矢量像差 赛德尔像差 模拟退火算法 自由曲面 光学学报
2022, 42(21): 2122001
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春30033
2 中国科学院大学,北京100049
3 长光卫星技术股份有限公司,吉林长春10102
为了提高低轨光学卫星同轨立体成像中多次成像对目标区域指向精度,从而获取更大的重叠覆盖面积,即立体像对有效面积。首先,设计了一种采用地球椭球模型,并考虑地球自转以及卫星滚动方向机动的同轨双视/三视立体成像姿态规划方法。其次,为了缩减机动时间,以提高卫星单次成像可拍摄的区域长度,考虑执行机构力矩与角动量约束,设计了一种路径规划快速机动控制算法(Path planning Fast Maneuver Control,PFMC),即基于旋转轴不变约束的三轴机动的最短路径和角加速度连续路径规划以及结合角加速度前馈与内外环控制的快速机动算法。最后,以“吉林一号”卫星参数进行数学仿真,控制精度优于0.02°,稳定度优于0.001(°)/s,成像时长不低于10 s。在轨测试期间,获得了乌鲁木齐市的立体像对与数字表面模型,有效覆盖面积大于1 600 km2,双视成像的重叠率超过97%,验证了同轨双视立体成像规划与控制方法的可行性和有效性。
同轨立体成像 三轴姿态规划 快速机动 姿态控制 along-track stereoscopic imaging tree-axial attitude planning fast maneuver attitude control 光学 精密工程
2022, 30(14): 1682
光学 精密工程
2022, 30(11): 1263
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 长光卫星技术有限公司, 吉林 长春 130102
4 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室, 辽宁 大连116024
5 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室, 北京 100094
通过建立“吉林一号”夜光遥感相机光谱响应模型,分析了出现带外光谱响应的原因,提出了夜光遥感卫星带外光谱响应校正的方法。根据遥感相机各谱段间光谱响应的关系,通过对不同光谱特性的标准光源进行计算得到带外响应校正系数,然后对夜光遥感图像目标光源的带外光谱响应进行校正,并通过在轨实验完成目标光源辐亮度反演。校正后的夜光遥感卫星辐亮度差异得到了明显的降低,平均辐亮度差异由10.53%降低至4.88%,且各谱段辐亮度差异均低于7%。
遥感 带外光谱响应 夜光 辐亮度 校正 光学学报
2021, 41(14): 1428002
基于矢量波像差理论,分析了离轴三反光学系统装调过程中在小量失调状态下的场曲特性,提出了通过倾斜焦面补偿系统失调产生场曲的方法。在此基础上,结合某遥感相机进行了仿真模拟,具体分析了焦面分视场数目与三反射镜安装精度要求的关系,提出了系统装调流程和方法。利用测试相机调制传递函数的方法,对相机的场曲特性进行了测试,并通过修正焦面倾角实现场曲像差补偿。修正后的相机边缘视场调制传递函数得到明显提升,相机各视场调制传递函数均优于0.21。
光学设计 离轴三反系统 矢量波像差理论 失调 场曲 光学系统 大视场
1 长光卫星技术有限公司吉林省卫星遥感应用技术重点实验室, 吉林 长春 130012
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
3 吉林省国土资源调查规划研究院, 吉林 长春 130061
联合像元谱段信息与空间结构特征,提出一种适用于多光谱遥感影像像素级分类的多层感知卷积神经网络(MPCNet),并基于吉林1号光谱卫星(Jilin-1GP)影像,在印度纳西克研究区对地表覆盖分类算法进行性能测试。为保证实验的高可靠性,在相同时间段结合Landsat8、Sentinel-2A及HJ-1A影像进行同步分类来定性与定量评估。除此之外,选取三个当前流行算法支持向量机(SVM)、LightGBM、浅层卷积神经网络(CNN)进行算法性能比较。实验结果表明,在Jilin-1GP影像上的总体分类精度可达94.0%~95.8%,Kappa系数达到0.932~0.948。相比准确率较高的浅层CNN,MPCNet的总体分类精度提升3.7个百分点。
遥感 光谱卫星 空间-光谱信息 多层感知卷积神经网络 分类评估 光学学报
2020, 40(15): 1528003