针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求，提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先，在地面提取完整道路网，通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理，生成星上轻量化矢量控制库并上注卫星；其次，星上在轨提取道路结构，并利用随机游走避免道路缺失的影响，生成随机游走矢量结构；然后，引入隐马尔科夫模型，搜索对应矢量，并设计分层匹配策略以精化匹配结果，实现星上轻量化矢量控制库与随机游走矢量结构的匹配；最后，利用不同类型卫星影像进行随机游走矢量结构提取、星上矢量匹配以及定位性能分析。结果表明，所提光学遥感卫星的星上轻量化矢量控制库能够有效改善非量测光学遥感卫星定位精度，验证了其在光学智能遥感卫星中的可行性。

为了实现像移大小的可靠预估, 建立了一种对从扰振源到成像像移的传递函数进行估算的数值分析方法.首先利用Kistler微扰振测力平台对飞轮扰振进行测量, 获得了各向扰振的高精度实测数据.将飞轮安装在高仿真度的整星样机中进行试验, 获得了受飞轮微振动影响的图像像移数据.利用飞轮扰振数据和像移数据中的谐波数据建立并求解了一系列以传递函数为待求变量的线性方程组.最后利用所得传递函数对相同批次不同飞轮产品扰振所致像移进行预估.对比预估值和该飞轮实测像移值发现：预估结果和实测结果中谐波特性一致.相对于实测值, 预估值在典型响应处误差不高于10%, 大部分预估值的绝对误差不超过0.1个像素, 所得传递函数可较好的对成像像移进行预估.相较于传统理论建模方法, 该方法具有更高的可信度和更快的分析速度.

为了对光学遥感卫星中飞轮微振动带来的成像像移进行精确预估, 研究了飞轮微振动对成像影响的相关机理, 建立了理论分析模型, 搭建了高仿真度实验测量平台.研究微振动对成像影响机理, 构建从飞轮扰振特性到成像像移之间的传递函数表达式, 理论证明了谐波特性和模态特性是飞轮微振动对成像像移影响的两大重要特性.搭建高仿真度的实验平台对微振动影响下的图像像移进行精确测量.对比理论模型分析所得像移和实验测量数据, 分析两者结果不一致产生的原因.结果表明：理论与测量的像移结果中谐波特性非常一致, 两者具有几乎一致的典型的谐波因子;模态特性在低频段具有较高一致性, 中低频段误差在8%以内.

提出一种基于虚拟大相机的光学遥感卫星多相机系统成像数据的拼接方法,实现多相机影像的高精度拼接。该方法根据各单相机的几何成像模型,构建虚拟大相机的几何成像模型;利用坐标正算、反算过程对各单相机影像进行间接法几何纠正,得到虚拟大相机图像坐标系下的各虚拟单相机影像;将各虚拟单相机影像基于影像坐标信息拼接处理后得到最终的虚拟大相机影像。该方法利用虚拟大相机实现多相机影像的高质量拼接,为后期处理提供了与之相对应的高精度有理函数模型,可用于不同数量、不同分辨率的多相机系统实现全自动智能地面预处理。

美国国家地理空间情报局(NGA)发起的“NextView计划”是在“未来成像体系”(Future Imagery Archtecture,FIA)计划失败的背景下提出的。“NextView计划”由WorldView-1和GeoEye-1两颗商业光学遥感卫星组成。卫星的地面像元分辨力分别为0.5 m和0.41 m，是目前世界商业卫星中分辨力最高的两颗卫星。本文介绍了“NextView计划”项目实施的依据，描述了WorldView-1和GeoEye-1两颗卫星的技术指标、工作模式和特点，并对未来光学遥感卫星的发展趋势做出了预测，认为未来光学遥感卫星将向“更高、更快、更小、更准、更艳”的方向发展。