卫星影像

卫星影像（共11篇）

卫星影像 篇1

针对在求解卫星遥感影像偏置矩阵的过程中没有考虑偏置角的物理意义,采用理论分析和试验的`方法,在分析偏置矩阵中三个角元素对地目标定位精度的影响后,提出了求解偏置矩阵角元素的方法.将求解的偏置矩阵用于国产资源二号卫星遥感影像的几何纠正,在无地面控制情况下,对地目标定位精度达到了实地上的152.338m,很好地补偿了影像上的系统误差,显著提高了直接利用卫星系统参数进行对地目标定位的精度,从而验证了所提出偏置矩阵求解方法的正确性以及用其补偿卫星遥感影像系统误差的可行性.

作 者：张过 袁修孝 李德仁 ZHANG Guo YUAN Xiu-xiao LI De-ren 作者单位：张过,李德仁,ZHANG Guo,LI De-ren(武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079)

袁修孝,YUAN Xiu-xiao(武汉大学,遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079)

卫星影像 篇2

1 影像的处理

技术路线:以1∶10000数字栅格地形图DRG或全野外控制纠正点为控制资料、利用DEM模型对0.61米QuickBird全色影像数据进行正射纠正, 并与2.44米QuickBird多光谱数据进行配准融合。

2 卫星影像数据的几何纠正与配准

2.1 影像数据的几何纠正

由于此次影像电子地图要求精度高在纠正过程中要与数字高程模型结合, 因此需要利用已有的大比例尺1∶1万线划图 (DRG) 提取等高线, 然后根据等高线生成数字高程模型。

数学基础为1954年北京坐标系。若地形图为1980西安坐标系, 则将1980西安坐标系的DEM数据转换到1954年北京坐标系中;若监测区跨多个投影带, 则将DEM统一到相同投影带中 (3度带) ;最后, 以监测区为单元进行DEM拼接, 并转换为遥感处理软件所需的数据格式。

2.2 几何纠正模型的建立

(1) 纠正模型的选择。

在这里, 选取QuickBird的物理模型, 根据影像的成像原理和构想方程, 利用成像的物理模型对影像进行严密的几何精纠正。采用物理模型纠正时首先恢复影像的成像模型, 然后利用数字高程模型根据成像模型来纠正投影差, 利用现有的地图坐标和外业控制点坐标, 最后得到精纠正影像。此方法要求控制点均匀分布、控制整景影像, 控制点个数不少于12个。

(2) 控制点的获取。

根据全景或局部区域的地形特点, 在全色影像均匀选取若干微分或多项式纠正所需控制点。纠正点采用通过全站仪和高精度GPS测量获得。整体平差计算后纳入1954北京坐标系。其中所有G PS点均通过已知点校正定位。最终共测得若干个控制点和检查点, 满足纠正的需要。为了达到国家摄影测量成图要求, 还需要选取若干检查点, 进行精度检查。

2.3 影像纠正

(1) 数据类型:Q uickBird0.61米全色数据。

(2) 纠正单元:采用QuickBird整景或以完整的测区为纠正单元。

(3) 投影系统:平面采用1954北京坐标系。高斯正形投影3゜分带;中央经线87゜。高程采用1956年黄海高程系。基本等高距与上一代地形图一致。

(4) 影像重采样间隔:采样间隔为0.6米, 尽量采用原影像分辨率, 重采样方法为双线性内插或三次卷积内插法重采样。双线性内插法根据4个距离最近的输入影像像素值, 用采样加权平均的方法来确定输出影像像素值, 每个输入像素的权值与其输出像素的距离成反比。优点:能消除锯齿现象, 空间位置较精确, 速度快;缺点:改变了像素值, 有将周围像素值平均的趋势, 细节部分可能丢失。三次卷积内插法根据16个距离最近的输入影像像素值, 用采样加权平均的方法来确定输出影像像素值。其权值的确定与双线性内插法不同, 不是与距离成反比 (一次方关系) , 而是随着距离的减小, 权值加速增大 (三次方关系) 。优点:输出影像比双线性内插法更为接近输入影像的平均值和标准值, 可以同时锐化影像边缘和消除噪声;缺点:改变了像素值, 计算复杂, 速度慢。

(5) 几何纠正后精度检查:以现有的地形图为基础, 随机选取除纠正控制点以外的不少于30个检查点, 检查QuickBird遥感影像的校正精度。

2.4 影像配准

(1) 控制参考:以纠正后的QuickBird0.61米全色数据为控制点选取参考。要求配准控制点残差达到有关规范的规定。

(2) 数据类型:Q uickBird2.44米多光谱数据。波段组合采用XS4 (红) 、XS2 (绿) 、XS1 (蓝) 形式。

(3) 配准单元:采用完整的一景为配准单元, 对于分辨率为2.44米测区也可以采用多幅1:10000标准图幅影像范围为单元。

(4) 配准模型。

本次实验中, 各数据将分别采用配准模型 (如表1所示) 。

在条件许可的情况下, 应优先选择“*”多的纠正方法。面积较大时, 分区配准。

(5) 影像重采样间隔:采样间隔为2.4米, 重采样方法采用双线性内插或三次卷积内插法重采样。

(6) 配准后精度检查:任意选择全色与多光谱数据上的同名点, 要求配准误差平原和丘陵地区不超过1个像素, 山区适当放宽1/2像素。

3 卫星遥感影像的融合与镶嵌

3.1 影像的融合

影像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的光谱信息, 使融合后的图像在保留多光谱信息的同时尽量提高空间分辨率。不仅可以提高图像的可视效果, 为测量和专业制图提供有利的数据, 而且可以用于地物分类、目标识别等一系列处理。提高目视和自动图像分类精度。选取最佳波段组合的多光谱影像, 与高分辨率全色波段影像融合, 形成兼有高分辨率空间信息和多光谱彩色信息的融合影像。

3.2 融合方法选择

融合方法大体上可以分为3类:彩色技术, 包括彩色合成、IHS变换、YIQ变换;数学运算, 包括加与乘、差值与比值、混合运算;图像变换, 包括主成分分析、相关分析、回归分析、滤波分析、小波分析以及其它的一些方法可根据不同数据组合、不同地形情况与不同应用目的选择使用各种融合方法。这里选取主成分分析。这种方法能够充分利用多光谱影像各波段的信息, 但需投入大量精力进行色彩调整。

其图像的融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换, 具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用, 能更准确揭示多波段数据结构内部的遥感信息, 以高分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成份达到融合目的。并在视觉上极大的改善了融合图像目视判读效果, 提高分辨率, 融合图像目标细部特征更清晰, 光谱信息更丰富, 灰度范围增加, 信息量有所提高, 更有利专题图的制作与土地利用类型的区划判读。融合影像只能含RGB三波段。

3.3 融合前影像色调调整

融合前须对影像进行色调调整, 一方面, 提高全色数据的亮度, 增强局部反差突出纹理细节, 尽可能降低噪声;另一方面, 对多光谱数据进行色彩增强, 拉大不同地类之间的色彩反差, 突出其多光谱彩色信息。

3.4 融合后影像处理

融合后影像亮度偏低、灰阶较窄, 可采用线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整等方法进行色调调整。为了形成完整的监测区融合影像文件, 对分块融合的影像须进行色调归一调整和镶嵌。

色调调整时应针对不同应用目的, 侧重点不同, 用于变化信息提取时影像色调调整侧重于保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节, 以便进行变化分析;用于作制图背景时融合影像的色调调整则侧重于图面视觉效果, 为去除杂色保证整体反差, 必要时牺牲部分光谱信息和纹理, 达到自然真彩色的效果。

4 结语

利用高精度卫星制作的正射影像图, 可以实现对目标区域的动态监测, 为后续处理提供最佳的融合影像。与航空摄影测量遥感成图相比, 具有速度快、性价比高等优势。随着遥感技术的发展, 卫星遥感图像可以为土地利用动态监测, GIS地理信息系统, 大比例尺地图测绘, 大型工程建设场地评价, 资源调查与应用, 环境监测保护, 在地质矿产以及全球宏观研究等提供快速准确信息。

摘要：采用卫星遥感方法制作的数字正射影像是获取基础空间信息最快速、高效的手段, 利用高精度卫星遥感成图, 处理速度快、工艺简便、图像清晰, 而且精度达到成图要求。本文重点介绍以QuickBird0.61米全色和2.44米多光谱为数据源, 制作DOM的技术要求、方法、工艺流程。

关键词：遥感,快鸟卫星,正射影像图

参考文献

[1]CH/T1015.4-2007《基础地理信息数字产品1∶10000、1∶50000生产技术规范数字栅格地图》.

[2]党安荣, 等.ERDAS IMAGING遥感图像处理方法[M].北京:清华大学出版社, 2003.

[3]陈述彭, 童庆禧, 郭华东.遥感信息机理研究[M].北京:科学出版社, 1998.

高分辨率卫星遥感影像 篇3

关键词：高分辨率；土地利用；3S技术；卫星遥感影像；图斑

当前中国经济飞速发展，新农村建设正在积极稳妥的推进，各个乡村城镇的建设也是蒸蒸日上，而对于城镇和乡村来说，土地的意义不言而喻。土地的利用状况也是在每天发生着翻天覆地的变化，与之相关的是违法用地的现象屡次发生，非法占用耕地的想象发生频繁尤其特别的是基本农田，集镇和城市的规划存在着利用不合理、盲目扩张和批后管理严重滞后的现象。为了解决日益突出的国土资源问题，我国的国土资源局必须及时进行土地利用现状更新调查和地籍调查，土地开发整理项目和基本农田保护执行情况进行检测，违法用地现象要及时严厉的查处，土地总体利用情况规划执行等，这么多的工作都需要准确快速的获取土地利用及其相关的变化情况。传统的方法需要的时间长、效率低下、新增加的的道路具体的工作条件没有相关资料参考，传统方法已经满足不了当前的现状。为了这一难题的有效解决，切实提高国土资源相关部门的工作效率，保障实现日常管理的现势性、动态性和准确性，降低各种图件制作和数据库建设的成本支出，必须采用卫星遥感技术进行土地利用调查和动态监测。

1卫星遥感数据的技术优势

遥感卫星数据是遥感卫星在太空探测地球地表物體对电磁波的反射，及其发射的电磁波，从而提取该物体信息，完成远距离识别物体，将这些电磁波转换，识别得到可视图像，既为卫星影像，通俗简单解释：就是卫星在空中给地面拍的照片，地面长什么样，它就能拍出什么样。该技术不受时间和气候的限制，并且数据更加的全面而且准确。现势性很强较能及时的提供土地资源的图形数据，能够全面实现该区域的覆盖。卫星的精度高，分辨率为0.61m，可以满足1：2000、1：5000及以上比例尺图件成图，符合当前土地调查的精度要求，能与航空相片媲美却远低于航拍片的成本。数据易于修改、携带、复制保存，易于跟GIS数据接口实现共享。

2技术方法的实现过程

2.1总体思路。第一、购买卫星遥感影像数据，这些数据已经是经过处理：色彩调整、影像纠正、选取大地控制点、镶嵌等。第二、需要更新的的土地现状图与遥感影像进行迭加对比来观察变化的数据。第三、通过GPS实测确定变化面积属性等，通过室内处理得到更新后的土地利用信息库和利用现状图，根据这些变化来规划出更加合理的测量计划和野外调查。

2.2外业调查与量测。需要搜集更多的补充资料，设立解释的标语，对于变化的图斑进行调查检验：利用GPS先设置好控制点，实测控制点的坐标，收集一些相关数据，实际调查具体变化位置、土地状况等将其填写在记录表，并绘制外业调绘图。

2.3土地利用更新调查表的制作。制作土地调查表需要用到的一个关键平台是MAPGIS平台，把前期收集的各种数据全部上传至电脑，在其平台下利用数字成图系统。对于有改变的图斑来说进行大量的勾画，使之建立完整的拓扑关系，最后生成土地利用的调查地图，根据之前建立的解释标志，参照相关数据库最终绘制成跟新调查图。

2.4对土地利用状况的动态监测。土地利用动态监测是指运用遥感土地调查等技术手段和计算机、检测仪等科学设备，以土地详查的数据和图件作为本地资料，对土地利用的动态变化进行全面系统的反映和分析的科学方法。监测内容主要包括土地利用变化的动态信息、耕地总量的动态平衡情况、农业用地内部结构调整情况和基本农田保护区状况。在监测报告中，一般要对监测内容进行分析，分析的主要内容有地类变更分析、权属变更分析、耕地变化动态分析和土地利用结构变化分析。有了现状图可以进行分析变化特征和未来发展趋势，为日常监测和土地执法提供科学依据。

3卫星遥感技术在土地监测中应用

在土地利用调查和动态监测中，卫星遥感技术最大程度上实现了3S技术的集成：鉴于GPS所具有的巨大技术优势，卫星遥感图像采用了GPS技术采集控制点数据进行了前期影像纠正，在外业量测和调绘中也用到GPS测量，业内属性数据处理和图形编辑以MAPGIS土地利用现状变更调查，技术利用已有的详查形成的基础图件，进行实际调查，对变化的地块逐一绘测量。现有常用的两种方法，第一利用经纬仪和皮尺等测量工具进行实地测量，绘制图斑。第二利用航测相片图经外业调绘获取。这种方式精度低而且速度慢，如果测量的范围大成本也是费用高周期长。卫星遥感影像数据实时性强，覆盖面广，已成为获取和更新国家基本比例尺地形图和国家基础信息系统不同种类，不同尺度数据库所需要信息的重要途径。利用卫星遥感影像能够快速的更新土地利用，已经成为最为常用最为重要的调查方法。在其已有的土地上进行提取更新调查测量等一系列的后续活动，最终跟新土地利用的数据库。工作流程主要包括外地实地调查，变化数据后处理、土地利用变化信息的提取和更新土地利用数据库的步骤。

4遥感影像纠正与精度分析

遥感影像的几何纠正是遥感影像处理的基础，如何根据获取的遥感影像参数情况，采取最简单、快速、可靠的方法，在很短的时间内完成了上级下达的任务，是目前测绘生产者一直追求的目标。随着航天技术发展，在较少控制点的情况下，提高遥感影像纠正的速度和精度是当前亟需解决的问题。遥感影像的纠正采用多项式和共线方程进行纠正。而平常所用的共线方程纠正是建立在图像坐标与地面坐标严格数学变换关系基础上的，较大幅度的提高了其纠正的精度。

结语：当前遥感技术正日益成熟，高光谱遥感、雷达影像以及高分辨率影像将会更加广泛的应用于全国各地的土地调查。土地利用管理信息系统和土地利用动态监测体系将日臻完善。

卫星双向法与卫星测距 篇4

卫星双向时间比对是目前远距离台站时间比对精度最高的时间同步技术,时间比对精度达几百皮秒,比GPS共视技术的时间比对精度几乎高一个数量级.中科院国家授时中心根据多台站卫星时间比对经验,提出利用卫星双向比对技术进行卫星测距(称转发器定轨).实验证明:利用卫星双向技术(卫星需要转发器)进行卫星测距,可得到高精度卫星轨道(内符精度为几厘米)和卫星预报轨道.

作 者：李志刚 乔荣川 冯初刚 LI Zhi-gang QIAO Rong-chuan FENG Chu-gang 作者单位：李志刚,乔荣川,LI Zhi-gang,QIAO Rong-chuan(中科院国家授时中心,陕西,西安,710600)

冯初刚,FENG Chu-gang(上海天文台,上海,30)

直播卫星知识 篇5

直播卫星“村村通”工程是我国“十一五”期间的重点项目之一，主要任务就是推进全国71.66万个20户以上自然村“盲村”村村通建设，解决近1亿人听广播看电视难的问题。直播星“村村通”加密平台是由中央电视台组建成立的，负责广播电视节目的加密、转播、用户管理和用户咨询服务。该平台于2010年1月1日开始正式播出。

1.安装直播卫星“村村通”接收设备需要具备的条件：直播卫星“村村通”是服务于20户以上已通电自然村的盲村，即有线无线均未通达地区的群众方可安装直播卫星“村村通”接收设施。具体情况请向当地广电部门咨询。

2.直播卫星“村村通”用户免费收看。

3.直播卫星“村村通”平台目前有4套广播和47套电视节目。

广播：中央人民广播电台的中国之声、经济之声、音乐之声、民族之声；

电视：CCTV-1/2/7/10/12/新闻/少儿、中国教育电视台第1套、北京、天津、河北、山西、内蒙汉/蒙、辽宁、吉林汉/朝鲜、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、福建、陕西/农林、贵州、云南、四川汉/康巴、重庆、甘肃、西藏汉/藏、青海汉/藏、宁夏、新疆汉/维/哈、新疆兵团卫视等。

4.直播卫星“村村通”接收设备是由国家统一招标，不允许自行购买。几点说明：

1.机顶盒配件有：机顶盒1个、智能卡1张、遥控器1个、3个线头的音视频连接线1根、信号连接线1根（20米左右）、卫星接收天线1套；另外还有说明书1份、保修单1套。

2.直播卫星机顶盒安装后，电视机如果有多个AV输入接口，直接连接到AV1输入上，用电视遥控器按AV TV键；如果只有一个AV输入，直接连接到AV输入上即可。

3.一套设备能同时只能接一台电视机。不看电视时请关闭直播卫星机顶盒电源，这样既安全又省电。

乡镇广播电视站

1.机顶盒装箱时的保修单包含：机顶盒序列号、加密序列号、智能卡号和预授权日期。另留6个空白栏分别填写用户姓名、身份证号码、电话号码、使用地址、邮政编码和粘贴条形码标签。保修单一式四联，用于机顶盒生产企业（第一联）、省“村办”（第二联）、县“村办”（第三联）、用户（第四联）分别留存。

2.机顶盒在2010年8月内，用户开箱安装后即可收看到节目；8个月内必须将用户信息（即填写保修单上的5个空白栏和粘贴条形码标签）返回到直播星用户管理中心，再次授权后方可继续收看。

卫星作文400字 篇6

忽然，它看见有颗小卫星在前方摇摆着，便气势汹汹地嚷道“看什么看，你居然盯住我。”小卫星眨巴着双眼，神气地说“我是导航卫星，专门帮助迷失的船只或飞机等指清方向。” “ 哼！你有什么了不起，我可以像骏马一样奔驰着，天上的小鸟儿见我就逃，羡慕吧！”飞机大声叫道。“可是没有我，你照样会迷路。”导航卫星还没说完，飞机早就气疯了，一下打断了它的话。飞机狂暴地跳了起来，喊道：“你算什么，没有你我照样能行”

导航卫星和飞机正在争吵的时候，忽然刮起大风，下起了大雨，天空一下子电闪雷鸣。一片漆黑。还有大片乌云挂在天上。飞机气得脑子里全都是火 。准备不理它。结果，它要继续前进的时候，突然看不见前方的道路，不知道该往哪飞了。这时， 导航卫星看出飞机的心事，耐心地对它说“让我来帮帮你吧，关键时刻，你还是需要我的嘛”卫星在空中一查，便帮它指了方向。飞机不好意思地说“我不应该小瞧别人，对不起。”卫星笑笑说“没关系啦”

卫星影像 篇7

地图导航系统是无人机地面指挥控制站的重要部分,具有监控飞行情况和引导飞行任务等功能。目前国内大多数导航系统是基于地理信息系统(GIS)软件设计的。世界上常用的GIS软件有400余种,其中MapX是美国MapInfo公司推出的一种基于对象链接和嵌入(OLE)的嵌入式GIS组件,可以被快速集成到绝大多数标准的可视化开发环境中。

当前,无人机地图导航系统一般采用二维矢量格式的地图,用来显示无人机的航点、航线和位置信息。尽管矢量地图具备占用内存小、图层叠加方便和数据分析可操作性强等优点,但是仍然存在图像不直观、高程数据缺失和矢量点线位置精度有限等不足。这就亟需开发一套地形地貌直观丰富、数据处理方便可靠的无人机地图导航系统。该文将研究如何把卫星遥感影像引入矢量地图开发系统,实现二者的综合显示,以提高无人机导航系统的性能。

1 系统方案设计

由于MapX平台编程接口的便捷实用及其对光栅图片的支持,因此采用MapX平台作为系统开发平台。为了弥补二维矢量地图的缺陷,系统引入卫星影像作为光栅图层,与矢量地图联合使用,达到优势互补的效果。

根据无人机地图导航系统的实际需求及开发平台特点,设计系统的结构功能如图1所示。

在图1中对系统的功能进行了结构分解设计。从资源初始化开始,系统分别加载了数据处理模块、矢量地图和光栅图层3个模块。其中数据处理用来接收、解码遥测信息和读取预置航线文件。矢量地图和光栅图层经过综合显示处理形成具备矢量特征与卫星影像的综合地图。根据遥测信息,导航地图要实时显示飞机的位置信息,并实时标绘飞机的飞行航迹。此外地图还要提供可供手动操作的地图工具,包括放大、缩小、平移、标点、画线和图层管理等。

其中对于飞行位置、航迹标绘和地图操作等功能,MapX平台已经提供了相应的开发接口。数据处理模块同其他无人机测控软件一样,主要涉及Windows Socket、文件处理和数据编解码相关内容,这些技术也已比较成熟,在此不再论述。

2 关键技术

研究的重点是如何将矢量地图和卫星影像综合应用。

2.1 卫星遥感图像处理

光栅图像即最小单位由像素构成的图像。与之对应,矢量图像记录的是点、线、面的位置和颜色信息的描述。MapX平台提供了加载矢量图像和光栅图像的方式。航片和卫星影像等都是光栅图像,只要拥有附带的地理信息,这些光栅图像就可以以Layer的方式作为背景图显示。

2.1.1 图像地理信息关联

MapX支持2类光栅图像:一种是图像使用tab文件关联,地理信息保存在tab中,这类图像格式有:TIFF、JPEG、GIF、BMP、PNG、XBM和MIG;另一种图像将地理信息保存在图像标记(Tag)中,这类图像格式有:GeoTIFF和MIG。由于大多数卫星影像属于第1类格式,所以设计的系统采用tab文件与图像关联并记录图像的地理信息。

某个tab文件,所关联的光栅图像名称为gs167479711.jpg,大小为256*256像素。tab文件内容如下:

从文件内容可以看到,tab文件是通过记录图像角点的坐标位置、图像大小和图像名称来与光栅图像建立关联的。

系统采用Google Earth服务器提供的卫星遥感影像作为光栅图像。通过各种方式得到的图像数据,有的带有地理信息,可以利用批处理软件按照上述tab文件格式进行数据关联处理;有的没有准确的地理信息,这就需要对图像进行地理配准。

MapInfo提供了光栅图像的配准功能,打开一幅光栅图像,在“表”菜单“栅格图像”命令下可以进行图像地理信息配准操作。

2.1.2 海量图像检索处理

Google Earth服务器提供的卫星遥感影像是卫星影像和航拍数据的整合。根据采集时的分辨率,影像数据分为多个层次。由于系统需要加载的是海量的图像资源,为了加载及更新时提高检索速度,需要对图像库中的图片进行检索编码处理。

图像检索一般与编码结合起来;通常的图像编码是建立在图像分块的基础上。一般利用Tile方法和四叉树方法对图像进行分块至一定的大小,比如256*256。然后利用相应的检索方法进行编码索引处理。

系统利用的图像库都是由大小为256*256像素的图片组成,因此省略了分块环节,可以直接进行编码索引处理。

根据影像的分辨率,首先把图像库分成1～20级,从低级到高级分辨率以4倍比例增大。不同级别的图像通过名称进行检索区分,比如15级某个图像,命名LibXXXX15XXXXXX.jpg。LibXXXX代表图像库,15代表图像级别,XXXXXX代表级别内图像名称。

在图像库同一级别内为了方便建立检索关系,建立如下的图像加载节点。

按照冒泡排序的方法建立以ImgLoadNode为节点的经度检索链及纬度检索链,链内存储了图像名称、位置、加载状态和前后节点等信息。

当需要加载或更新地图时,可以根据纬度检索链及经度检索链进行图片检索查询,方式如图2所示。

首先根据当前视图范围计算经度范围与纬度范围,把经纬度的边界值分别代入2条检索链检索,得到经度边界节点图片x1、图片x2,纬度边界节点图片y1、图片y2。这样就得到图像库内需要加载的图像集合是Ωxy。

2.2 图层显示处理

2.2.1 光栅图像的加载与更新

MapX提供了以图层的方式加载光栅图像的接口。下面的代码实现了把一张光栅图像加载到图层集合最低层的功能。

其中layerName表示tab文件名称;layerNumber表示图层数量。

为了完成视图内光栅图像的加载,首先要按照上节提供的检索方法,根据当前新视图的经纬度区域计算出需要加载的图像库图像集合Ωxy。然后依次用LoadRasterLayer方法对每幅图像加载。最终多个光栅图层无缝拼接显示为实景图像。

当视图发生变化时,需要更新光栅图层的加载状态。不在新视图区域内的光栅图层要卸载,新视图内没有加载光栅图层的区域要加载对应的光栅图像。为了实现这一功能,系统设计的图层更新检索策略如图3所示。

从图3可以看出,t-1时刻视图对应的图像集合是Ωt-1,t时刻视图对应的图像集合是Ωxy。定义集合Ωxy为Ωt-1和Ωt的最小矩形交集。在Ωxy中重新刷新经度节点图片x1到图片x2,纬度边界节点图片y1到图片y2的光栅图像,根据图像节点加载状态bLoad值以及是否属于当前显示集合Ωt,对图像节点进行分类处理。其中主要处理方式有2种,即对当前视图内的未加载图像区域进行图像加载和对当前视图区域外的已加载图像进行卸载处理,处理流程如图4所示。

2.2.2 光栅图层与矢量图层综合显示

基于MapX的图层叠加功能,可以将光栅图层与矢量图层叠加起来,以得到卫星影像与矢量地图的综合特征。因为矢量图层表示的点线等信息是透明显示的,所以可以把需要显示的矢量图层放在光栅图层的前端。

MapX支持的地图叠加格式是gst文件。实际上gst文件是多个tab文件的链接组合。打开内蒙古自治区的地图文件“内蒙古自治区.gst”,内容如下:

“GEOSETNAME”=“内蒙古自治区”

“TABLE1FILE”=“山峰.TAB”

“TABLE2FILE”=“高程点.TAB”

“TABLE3FILE”=“市级城市点.TAB”

“TABLE4FILE”=“县行政中心点.TAB”

“TABLE5FILE”=“乡镇点.TAB”

“TABLE33FILE”=“湖泊.TAB”

“TABLE34FILE”=“双线河.TAB”

“TABLE35FILE”=“县面.TAB”

“TABLE36FILE”=“地区面.TAB”

“TABLE37FILE”=“省面.TAB”

可以看到,gst文件是通过各个矢量层的地理信息tab文件将它们按叠加显示顺序组织在一起的。

根据上述特点,首先设计需要的gst矢量图层,然后将所有的光栅图层插入在矢量图层的后面,这样就可以叠加显示了。只保留“市级城市点.TAB”、“县行政中心点.TAB”、“乡镇点.TAB”,其他层删除即可。

在地图窗口加载修改后的gst文件,同时令上节加载函数中的layerNumber为3,按照文中介绍的检索策略对光栅图层逐一加载就可以实现与矢量图层的综合显示。

3 地图导航系统方案实现

按照上面提出的方案,基于MapX开发平台,利用VC6.0开发工具,设计并实现了无人机地图导航系统。

地图导航系统主要由系统命令栏、地图操作栏、信息显示栏、主视图和鹰眼窗口等几部分组成。系统命令栏提供地图文件打开、加载、关闭以及地图控制命令。地图工具栏提供图元选择、地图放大、地图缩小、区域选择、全图显示、图层控制、文字标注、符号标注和画线等操作工具。信息显示栏主要显示经纬度等地理信息。主视图是卫星影像图层与矢量图层的叠加显示窗口,既有直观的地形地貌特点也有矢量的地名标注信息。鹰眼窗口加载了多层的矢量图层。2个窗口相互补充,在一定程度上丰富了指挥人员可以利用的地理信息。

4 结束语

上述基于MapX的开发平台,对卫星遥感影像与矢量地图的综合显示问题进行了重点研究,设计并实现了一套基于MapX的卫星遥感影像无人机地图导航系统。该系统在一定程度上综合了卫星遥感影像与矢量地图的优势特征,丰富了无人机导航系统的地理信息,在未来无人机指挥作战系统中将会发挥重要作用。 

参考文献

[1]尹旭日,张武军.Visual C++环境下MapX的开发技术[M].北京:冶金工业出版社,2009.

[2]齐锐,屈韶琳.用MapX开发地理信息系统[M].北京:清华大学出版社,2003.

[3]蔡强军,黄一敏.无人机遥控遥测软件地图功能的实现[J].计算机与现代化,2007(10):26-28.

[4]刘光.地理信息系统二次开发教程—组件篇[M].北京:清华大学出版社,2003.

[5]江宽,龚小鹏.Google API开发详解:Google Maps与Google Earth双剑合璧[M].北京:电子工业出版社,2010.

[6]郝鹏翼,丁友东,方昱春,等.基于四叉树和边界不变矩的图像检索[J].计算机工程,2009,35(17):207-209.

卫星影像 篇8

摘要：本文主要通过资源三号卫星影像在边境地区的生产应用实践，讨论基于无控纠正下的资源三号卫星影像的数字表面模型快速生产流程及精度情况，并分析其适用条件。研究表明：资源三号测绘卫星影像在空间分辨率、定位精度与时效性等方面代表了我国自主民用遥感卫星的领先水平，突破了我国遥感卫星的精密定轨定姿技术、光学卫星几何检校技术

关键词：资源三号卫星影像；边境地区；数字表面模型；生产应用

引言

“一带一路”战略构想的提出，契合沿线国家的共同需求，为沿线国家优势互补、开放发展开起了新的机遇之窗。“一带一路”战略实施迫切需要全球地理空间信息的支撑，需要开展大规模全球测图工程，而资源三号等立体测图卫星以及高精度测图技术的突破口为我国开展境外测图奠定了一定的基础。本文通过利用资源三號卫星影像进行地理信息产品生产，研究资源三号卫星影像可达到的数学精度和要素提取程度，确定各项精度指标和技术参数；为基础地理信息产品的获取提供新的途径；为缩短测绘产品生产周期提供新的方法；为边远地区和边境地区的测绘生产提供新的思路。

1. 资源三号卫星简介及处理

1.1 简介

资源三号卫星，是中国第一颗自主的民用高分辨率立体测绘卫星。资源三号卫星已于2012年1月9日在太原卫星发射中心由长征四号乙运载火箭成功发射，同时搭载有一颗卢森堡小卫星，这是长征系列运载火箭的第156次发射。资源三号卫星共装载四台相机，一台2.5m分辨率的全色相机和两台4m分辨率全色相机按照正视、前视、后视方式排列，进行立体成像，还有一台10m分辨率的多光谱相机，包括蓝、绿、红和近红外四个波段，光谱范围分别为0.45μm～0.52μm，0.52μm～0.59μm，0.63μm～0.69μm，0.77μm～0.89μm。卫星可对地球南北纬84°以内地区实现无缝影像覆盖，回归周期为59天，重访周期为5天。卫星的设计工作寿命为4年。

1.2 影像处理

资源三号卫星成像传感器多为线阵CCD传感器，其获取的每一扫描行影像与被摄物体之间具有严格的中心投影关系，随着平台的移动，获取连续的二维影像，即行中心投影与列平行投影结合的成像方式，每一扫描行外方位元素随成像时刻的不同而变化，求解每一时刻的外方位元素不太现实，需要对成像时刻的外方位元素用数学模型进行合理的内插，同时可以减少未知数的个数，使求解成为可能。较为常用的外方位元素模型有一般多项式模型、定向片模型以及分段多项式模型等。

2. 资源三号卫星影像数字表面模型生产与精度分析

2.1 应用区简介

全球测图工程是在边境及境外区域大规模利用高分辨率卫星影像进行地理信息产品测绘的实践应用，下面以实际生产中的某一测区为例来进行说明讨论。该测区覆盖1∶5万图幅400幅，总面积约20万平方公里。共获取了200景的资源三号卫星影像，获取时间为2014年～2016年。

2.2 使用的软硬件

主要软硬件设备包括集群式影像处理系统GEOWAY CIPS软件及可进行图形、图像处理的高配置微机等。

2.3 数字表面模型生产及精度分析

2.3.1 无控制区域网平差

在GEOWAY CIPS软件中建立工程，首先输入测区参数等相关信息，将所有影像引入到工程中，然后自动匹配连接点，同时进行控制点的量测，最后以测区所有卫星影像为加密单元，进行区域网平差计算。

2.3.2 数字表面模型生产

（1）密集匹配

利用区域网平差精确求解的卫星影像成像模型参数构建立体几何模型，采用密集匹配算法结合有效的匹配策略对立体像对进行匹配，获取高精度的同名点，获得物方密集点云数据。

（2）栅格化

利用密集点云数据，根据 Delaunay 三角剖分方法构建不规则三角网TIN，利用曲面拟合内插方法进行栅格化处理。

（3）后处理

根据测区地形进行平滑处理，消除栅格化成果的高程突变，使数字表面模型成果表面平滑。

2.3.3 精度分析

后处理完毕后，选取三个区域利用立体量测的检测点对生成的数字表面模型进行精度检测，检测结果表明数字表面模型精度满足1∶50000比例尺规范要求，结果见表1。

3. 结论

通过试生产情况表明，资源三号测绘卫星影像在空间分辨率、定位精度与时效性等方面代表了我国自主民用遥感卫星的领先水平，突破了我国遥感卫星的精密定轨定姿技术、光学卫星几何检校技术，具有较高的定位精度，资源三号卫星影像前视、后视形成的立体模型，影像清晰、要素判别清楚，完全能够满足1∶50000数字测绘产品生产的精度要求，比较适合边境地区数字测绘产品的快速生产需求。

参考文献：

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[6] 秦勇智. SPOT 5卫星影像在土地更新调查中的应用——以呼和浩特市赛罕区土地更新调查为例[J]. 西部资源， 2014（1）.

卫星作文300字 篇9

晚上九点钟，我们开车去参观了卫星发射中心的发射基地，之后又来到了卫星发射的观看处。哇！这里人可真多，我们好不容易挤了进去，好不容易找到了座位，好不容易等到了倒计时10分钟……我们都靠在栏杆上，看着那激动人心的一幕。

“10，9，8，7，6，5，4，3，2，1——发射！”“轰——”一阵响彻云霄的声音发出，我赶紧捂住了耳朵，火箭发射了，只见火箭底部喷出一团大火，听说这火把发射架烧焦了，把地下的五吨水一下子全部蒸干了。接着，火箭发出“啪啦啪啦”的声音，就像在放炮，把夜里照地像白天一样。不一会儿，那团燃烧的火越来越小，忽然，消失在了天空中，天空立刻暗了下来，但是人们仍然守在那里，久久不愿离开……

国外侦察卫星进展 篇10

国外侦察卫星最新进展

介绍了各国和地区的在轨侦察能力、在研的卫星系统,以及未来的发展规划,最后总结了各国侦察卫星发展概况.

作 者：梁巍 周润松 LIANG Wei ZHOU Runsong  作者单位：北京空间科技信息研究所,北京,100086 刊 名：航天器工程  ISTIC英文刊名：SPACECRAFT ENGINEERING 年，卷(期)：2007 16(2) 分类号：V474.27 关键词：侦察卫星   光学成像   雷达成像   发展计划  

卫星影像 篇11

高分一号卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星, 于2013年4月26日在酒泉卫星发射中心由长征二号丁运载火箭成功发射。GF-1卫星搭载了两台2m分辨率全色/8m分辨率多光谱相机, 四台16m分辨率多光谱相机。其波段设置与HJ卫星多光谱影像波段设置 (见表1) 比较接近, 仅在近红外波段有微小的差异。

本研究针对我国GF-116米分辨率多光谱相机获取的遥感影像的波段光谱特征, 使用单波段阈值法、谱间关系法、水体指数法提取水体信息, 在此基础上, 进一步提出一种基于主成分分析综合提取水体信息的方法, 该方法较前几种方法, 基于水体增强模型进一步突出了水体信息, 通过主成分分析的方法进行水体信息提取, 提取结果较前几种方法有较大的改善。

1 水体提取

1.1 水体的遥感影像机理

高分一号卫星遥感影像记录了地表物体对电磁波的反射信息及其自身向外的辐射信息, 相对于其他地物而言, 水体在整个光谱范围内都呈现出较弱的反射率[1]。清澈水在不同波段的反射率由高到低可近似表示为:蓝光>绿光>红光>近红外>中红外。在近红外、中红外及短波红外部分, 水体几乎吸收了全部的入射能量, 因此水体在这些的反射率特别低, 而土壤、植被、建筑物等在这些波段吸收能量较小, 具有较高的反射率, 使得水体与它们具有明显的区别[2] (如图1所示) , 因此这一波长范围可被用来区分水体与裸地、植被和建筑物等其他地物。

在于高分一号卫星影像波段光谱特征中 (如图1) : (1) 水体信息随着波段数的增加, 其亮度值在不断降低, 反映了水体信息在蓝光波段 (B1) 反射高、在近红外波段 (B4) 强吸收的特性; (2) 植被、裸地和阴影信息在蓝光波段 (B1) 到绿光波段 (B2) 亮度值不断升高, 绿光波段 (B2) 到红光波段 (B3) 亮度值降低, 红光波段 (B3) 到近红外波段 (B4) 亮度值大幅度升高, 于近红外波段 (B4) 亮度值与前三波段形成鲜明的差距; (3) 建筑物信息在蓝光波段 (B1) 亮度值较低, 随着波段数的增加, 亮度值不断增加, 且在绿光 (B2) 、红光 (B3) 和近红外波段 (B4) 亮度值很接近, 略高于蓝光波段 (B1) ;在近红外波段 (B4) , 水体信息亮度值与其他地物信息亮度值差距最大。

(岗南水库GF-1WFV原始影像, 纵坐标为原始影像DN值)

1.2 常用水体提取方法

1) 波段阈值法。在高分一号卫星影像中, 近红外波段水体灰度值与其他地物灰度值差距最大, 使得水体与非水体信息分离度较好。因此, 单波段阈值法主要利用对水陆界线反映较好的影像的第4波段 (近红外波段) , 根据影像的灰度特征经过数据采样确定其阈值, 进行水体的提取。高分一号影像提取模型如式 (1) 所示, 其中B4表示近红外波段的灰度值, N为水体提取的灰度阈值:

2) 谱间关系法。谱间关系法是周成虎等人基于TM影像波段特征曲线分析提出[3,4,5,6,7], 分析高分一号卫星影像水体与其他地物在各个波段上的灰度曲线图, 经过多次波段组合分析, 水体具有如下谱间关系特征, 即波段1灰度值加波段4灰度值大于波段2灰度值加波段3灰度值, 由此提出基于高分一号卫星影像水体提取模型如式 (2) , B1、B2、B3、B4为高分一号卫星影像第1波段、第2波段、第3波段、第4波段影像的灰度值 (下文同) 。

3) 水体指数法。归一化水体指数 (NDWI) 是依据水体信息在绿光波段和近红外波段有较强的反射和吸收的特性, 建立的水体信息提取的指数方法。即高分一号卫星影像的第2波段与第4波段灰度值的差与和的比值, 基于高分一号卫星影像其计算公式如式 (3) 。许多学者利用归一化植被指数法 (ND-VI) 提取水体信息, 即高分一号卫星影像的第4波段与第3波段灰度值的差与和的比值, 计算公式如式 (4) 。简单的以0为阈值就能将水体信息与其他地物信息区分, 即当满足NDWI>0或NDVI>0时所提取的地物为水体。

4) 基于主成分分析综合提取水体法。基于光谱信息提取水体信息的模型无论是单波段阈值法还是水体指数法, 均存在水体信息漏提或误提的缺陷。主成分分析综合提取水体的方法利用NDWI、NDVI与水体突出波段B4 (近红外波段) 通过融合的方法建立水体增强模型;基于水体增强模型采用主成分分析的方法, 使得水体增强模型中的信息重构, 将有用的信息尽可能集中到波段较少的主成分图像中, 降低水体信息提取中其他地物对其的噪声, 增强水体信息的表达;基于主成分图像中水体信息表达最强的第一波段, 经采样分析确定阈值, 提取水体信息。提取流程如图2所示。

2 试验区域及结果

2.1 数据源及研究区概况

高分一号卫星是构建中国高分辨率对地观测系统的首发星, 是一颗集合高空间分辨率、多光谱与宽覆盖特点的光学遥感卫星。高分一号卫星影像有2m全色、8m多光谱、2m全色与8m多光谱融合和16m多光谱宽幅影像组图, 充分展现了高分一号卫星多模式工作能力。研究区域主要采用高分一号16m多光谱影像, 共四个波段, 为蓝、绿、红、近红外波段。选用研究区域云影遮挡较少的高分一号卫星2013年7月17日16m分辨率影像。

岗南水库位于河北省平山县岗南镇附近的滹沱河流域, 是海河流域子牙河的重要支流滹沱河中下游重要的大型水利枢纽工程, 功能以灌溉、供水、防洪为主, 兼顾发电, 总库容15.71亿m3控制上游流域面积1.59万km2, 与下游28km处的黄壁庄水库串联, 可实现水库联合运用, 控制流域面积2.34万km2。水库建于1958年, 至今已运行50多年, 于2010年开始作为南水北调北京-石家庄应急调水段工程水源地, 与黄壁庄水库、西大洋水库、王快水库联合向北京调水, 目前已累计供水超10亿m3, 岗南水库是南水北调京石段供水的重要水源保障。

2.2 实验结果

选取岗南水库一高分一号影像进行实例分析, 文中所示各图是原始影像经预处理 (几何校正、辐射矫正和裁剪) 后的影像如图3 (1) 。分别采用前面讲的方法进行实验, 实验结果分别为以下各图, 图3 (2) 为单波段水体提取结果;图3 (3) 为谱间关系法提取水体信息结果;图3 (4) 、 (5) 、分别为NDVI和NDWI法提取水体信息结果;图3 (6) 为基于主成分分析综合法提取水体信息结果。图3中各方法提取结果中白色为水体区, 黑色非水体区。

1) 通过试验验证单波段阈值法提取水体的效果。所提取的水库和坑塘的轮廓与目视判读的一致, 主体水库信息边界与目视判读的基本一致, 但对研究区内浅滩淤地及细小的水体提取有一些局限性。

2) 谱间关系法B1+B4>B2+B3, 能够完整的将各类水体信息提取出来, 同时也将大量非水体信息提取出来, 相对其他方法水体提取效果最不理想。

3) 采用两种指数法提取水体信息, 分别使用了NDWI和NDVI对实验区水体信息进行提取, 阈值均取0。实验结果证明NDWI法与NDVI法均可以将水库、细小水体及其他浅滩淤地信息提取出来, 同时提取结果掺杂部分建筑物和裸地信息。

4) 图3 (6) 结果是基于主成分分析综合法提取水体的结果, 该结果提取水体边界清晰准确, 浅滩淤地信息完整。和其他几种基于光谱信息提取水体的方法对比, 最大的优势在于抑制了几乎所有的建筑物和裸地信息, 提高了水体信息提取的精度。

通过简单的以0为阈值, 使用NDWI、NDVI和谱间关系法提取岗南水库水体信息时, 其结果均不同程度的掺杂建筑物、裸地及其他非水体信息。可以简单地调节阈值, 使得这三种方法的水体提取结果达到最佳。即:NDWI= (B2-B4) / (B2+B4) >N1, NDVI= (B4-B3) / (B4+B3) >N2; (B1+B4) - (B2+B3) >N3, 当N1、N2和N3分别取1、2和3时, 水体提取结果最佳。提取结果如图4所示:

2.3 精度检验

基于高分一号卫星遥感影像光谱特征, 使用基于光谱信息的方法对水体进行提取, 目的在于通过不同的波段组合、比值、差值等运算, 使结果突出水体信息, 尽可能多的抑制非水体信息的表达。判断提取结果的好坏归结于水体与非水体两大类信息的分类精度评价。本文根据高分辨率影像提取结果, 参照Google Earth影像, 目视解译结果为参考图。在岗南水库研究区随机取500个样本点, 计算评价各类方法的总体精度, 总体精度计算方法为:总体精度=分类真确的样本点数/总样本点数。通过误提率评价真实水体未被识别的精度。在水体指数提取的二值图像中, 位于真实水域范围内而未能被识别的像素数与实际水体目标总像素数的比值, 称为该水体提取结果的误提取率[8]。计算公式为:

式中:Smerhod代表不同方法提取的、属于真实水体目标的像素数, Stotql代表实际水域的像素总数。

通过人工修正后的提取结果, 将研究区分为水体、非水体两大类, 并制作掩膜文件, 分别统计不同方法提取结果水体与非水体的像元个数。不同方法提取的总体精度及误提率统计见表2:

将提取结果在Arc GIS软件与原始影像进行叠加, 以8m GF-1影像数据同期提取岗南水库信息结果, 并对结果进行人工修正后的最终结果为依据评价这几种方法对水体信息提取结果的精度。通过多人多次采用目视解译的方法对比分析不同方法的提取结果, 不同水体提取方法提取信息见表3。

3 总结与展望

本研究针对高分一号卫星影像各个波段光谱信息, 分别采用单波段阈值法、水体指数法和谱间关系法对岗南水库水体信息进行提取, 提出一种基于主成分分析综合提取水体信息的方法。通过对这几种水体提取方法提取的结果对比分析[9,10]: (1) 单波段阈值法可以有效的分离水体与其他非水体信息, 水体提取结果总体精度较高, 但该方法对于浅滩等其他细小水体提取不完整; (2) 使用NDWI法和NDVI法提取水体信息, 通过调整阈值可明显的改善提取结果的精度, 但提取结果中有大量的建筑物、裸地等其他非水体信息, 误提率较高; (3) 主成分分析法提取水体信息结果, 水体与非水体信息分离程度高, 结果总体精度较高, 同时对浅滩淤地及细小水体的识别效果好, 误提率较低。

摘要：选用GF-1卫星遥感影像为主要数据, 以南水北调京石段主要水源地之一岗南水库为研究区域, 依据GF-1卫星影像各个波段地物的光谱特征信息, 采用单波段阈值法、谱间关系法、水体指数法提取水体信息。同时提出一种基于主成分分析的综合方法提取研究区域水体信息。对4种水体提取方法进行比较分析, 实验证明主成分分析综合方法可以提取完整准确的水体边界, 并且抑制了95%以上的非水体信息, 明显改善了水体信息提取精度。

关键词：遥感,GF-1卫星,岗南水库,水体提取,主成分分析

参考文献

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