高分辨率遥感卫星应用 成像模型、处理算法及应用技术(张永生,巩丹超等著)思维导图
DEM精度对高分辨率卫星影像纠正的影响
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｓ ｉ ａ ｅ ｉ ｌ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ Ｗ ｏ ｌ ｖ ｅ ｂ ｓｃ ｃ ｒｕ ｔ ｎ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ Ｗ ｏ ｌｖ ｅ ｍｏ ｅ ，ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ｍｐ ｙ ｉｔｏ ｕ ｅ ｈ ｒｄ ｉｗ ａ ｉ ｉ ｍｓａ ｃ ｎ ｈ ｒｄ ｉｗ ｄ ｌ ｅ ｅ ｒ ｈ ｔ ｅ ｃ ＤＥＭ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｆ ｅ ｃ ａｅｌ ｅｉ ｇ ｅ ｔ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｒ ｍｏ ｅｔ ａ ｅＤＥ ｃ ｕ ａ ｙ ｃ ｎ ｖ ｌ ａｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｌ ｎ ｅｓ ｔ ｌ ｔ ｎｕ ｉ ｍａ ｅｒ ｃｉ ， ｎ ｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｌ ｐ ｏ ｔ ｈ ｔ ｈ Ｍ ａ ｃ ｒ ｃ ａ ａ ｉ ｔ ｆ ｒ ｔ ｄ
［ 中图 分 类 号 ］ Ｐ ３ ２６ ［ 献标识码］Ｂ 文 ［ 章编号］１７—０９（０１ ２０７—４ 文 ６ ４ ５ １ ２ １ ）０ — ０ ０ ０
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１ 引言
随 着 卫星 与 遥 感技 术 的发 展 ，世 界上 多个 国家
阳 同步轨 道上 ，平 均重 访周 期 为 １ ７天 ，星 载大容 ．
量全 色成 像系 统每 天 能够 拍摄 多达 ５ ０万平 方 公里 的
０ ５米 分辨 率影 像 。 ． 卫星 还 具备现 代化 的地 理 定位精
代 商 业 成像 卫 星 系统 的两 颗 卫星 （ ｏ ｌ Ｖ ｅ —Ｉ Ｗ ｒ ｄ ｉｗ 和
一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法
一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法马秀丹;崔宾阁;钟勇;张永辉;费东【期刊名称】《海洋科学》【年(卷),期】2018(042)001【摘要】高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间.为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现.其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响.实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90％以上.【总页数】8页(P139-146)【作者】马秀丹;崔宾阁;钟勇;张永辉;费东【作者单位】山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于GPU的遥感图像快速去噪处理 [J], 张海军;陈圣波;张旭晴;王亚楠2.一种基于频谱段能量的高分辨率遥感图像边缘特征检测方法 [J], 吴桂平;肖鹏峰;冯学智;王珂;黄秋燕3.一种基于Hadoop的高分辨率遥感图像处理方法 [J], 常生鹏;马亿旿;蔡立军;丁玉成4.一种基于TV-Gabor模型的高分辨率遥感图像农田信息提取方法 [J], 黄秋燕;肖鹏峰;冯学智;吴桂平5.一种改进的基于结构张量的高分辨率遥感图像道路提取算法 [J], 滕鑫鹏;宋顺林;詹永照因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
浅谈卫星影像在基础测绘中的无控定位精度及测图能力
摘要：改革开放以来尤其在我国加入WTO以后，国家总体经济水平不断提高，人民的生活质量也有所改善，同时大部分一线城市居民正追求高质量的生活，这就需要雄厚的物质基础来满足人民的生活水平。随着时代的不断发展，我国各方面的发展都在不断进步，进入到二十一世纪以后，我国的信息化技术突飞猛进，制造出很多技术领先的产品。科学一词在不同的时代会赋予它不同的含义，从第一次科技革命到第三次科技革命，随着时代的不断进步，创新的科学技术也不断提高，科技作为国家的第一生产力当然很重要。因为受到信息化大潮的影响，我国研究领域也不断扩大。从陆地到天空，从宏观研究到微观分析，都从不同层面反映了我国综合国力的不断增强。正是因为如此，所以我国在一些领域的造诣还是有目共睹的。近年来，随着定位技术和CCD成像技术的发展，同一地区0.5 m分辨率Worldview影像对比，对卫星影像定位精度、地面分辨率越来越高，利用卫星物特征的反映能力进行分析，为今后相关测绘提供了更多可以借鉴的经验，为我国在卫星影像在基础测绘中的无控定位精度及测图能力中开拓了更好的前景。
（三）、判读人员的基础素质及技术水平有待提高
最后一个原因也是影像卫星影像在基础测绘中的无控定位和测图能力水平降低的主要原因。判读人员在整个卫星影像基础测绘中起着很关键的作用，如果他们的技术水平不高或者工作经验不足，就很容易引起误差的产生，同时就会在一定程度上影像数据源精确提供的问题。
三、如何提高卫星影像在基础测绘中的无控定位精度及测图能力
对于我国卫星影像的发展来说仍然需要紧跟时代需求突破传统观念的束缚同时还要不断的创新努力提高我国在卫星研究等方面的实际水小结近年来随着我国对外贸易市场的开拓我国与其他国家的联系逐渐加强同时也学习了一些国外先进的技术经验结合我国对于卫星影像在基础测绘中的无控定位精度及测图能力的应用发展现状分析我国在技术改进方面还需要做出很大的努力
高分辨率成像技术在遥感测绘中的应用
高分辨率成像技术在遥感测绘中的应用引言遥感测绘技术是用于获取地球表面信息的一种方法，通过各种传感器获取地面的图像和数据，并进行分析和处理。
高分辨率成像技术是遥感测绘中一种重要的手段，它能够提供更清晰、更精确的图像信息，为地理信息系统的建设和资源管理提供了强有力的支持。
本文将介绍高分辨率成像技术在遥感测绘中的应用，并着重概述其在城市规划、农业监测和环境保护等领域的具体应用。
第一章高分辨率成像技术概述高分辨率成像技术是指在遥感图像中所能分辨的最小物理细节。
它通过增加传感器的像元数量和减小像元尺寸，提高图像的空间分辨率。
高分辨率成像技术包括光学成像技术和雷达成像技术两种主要类型，其中光学成像技术又分为空间光学和航空光学两种。
第二章高分辨率成像技术在城市规划中的应用城市规划是指对城市发展进行系统性的规划与设计，以实现城市的合理、高效和可持续发展。
高分辨率成像技术在城市规划中可以提供精确的地形和地貌信息，帮助规划师更好地了解城市的现状和发展趋势。
通过高分辨率卫星图像，可以测量城市的用地类型、道路网络、建筑分布等重要信息，为城市规划和管理部门提供数据支撑。
第三章高分辨率成像技术在农业监测中的应用农业是国民经济的重要组成部分，而高分辨率成像技术在农业监测中发挥着关键作用。
通过获取农田的高分辨率图像，可以实时监测农作物的生长情况和病虫害的发生情况，提高农业生产的精度和效率。
此外，高分辨率成像技术还可以帮助农业专业人员进行土地资源调查和水资源管理，为农业发展提供有力支持。
第四章高分辨率成像技术在环境保护中的应用环境保护是维护生态平衡、保护环境资源的一项重要活动。
高分辨率成像技术在环境保护中能够提供精确的空间和时序信息，为环境监测和评估提供数据支持。
通过获取高分辨率的地表图像，可以监测土地利用变化、森林覆盖变化和水质污染等环境问题，为环境保护决策提供科学依据。
结论高分辨率成像技术作为一种重要的遥感测绘手段，具有广泛的应用前景。
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法
高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。
高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。
如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。
本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。
本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。
接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。
这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。
本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。
本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。
二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。
这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。
高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。
传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。
同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。
立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。
扩展核线模型在线阵CCD卫星遥感影像立体匹配中的应用
扩展核线模型在线阵CCD卫星遥感影像立体匹配中的应用巩丹超;张永生;刘宏
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2006(16)6
【摘要】核线(epipolarity)是立体摄影测量分析像对几何关系的一个基本概念,在摄影测量的处理当中有着重要的应用价值,但经典的核线关系仅适用于框幅式中心投影影像.针对线阵CCD卫星遥感立体影像,将基于投影轨迹法的扩展核线模型引用到影像匹配中, 提出了一种基于动态核线的近似直线约束方法,实现了线阵CCD 立体影像匹配的核线约束;在此核线模型应用的基础上,提出了一种基于核线的成像约束方法.试验结果表明前一种方法在匹配速度方面比传统方法有显著的提高,后一种方法在匹配精度、可靠性方面比传统方法有明显提高.
【总页数】5页(P570-574)
【作者】巩丹超;张永生;刘宏
【作者单位】解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052;解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052;解放军信息工程大学测绘学院,郑州,450052
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.应用主动轮廓线生长模型的细胞核自动分割 [J], 胡敏;平西建;郭戈;丁益洪
2.作用域扩展函数在主动轮廓线模型中的应用 [J], 陈洪;王瀚;王燕燕;孙慰迟
ndsat卫星遥感影像在焦作市建成区扩展变化监测中的应用 [J], 刘文锴;杨磊库;梁洪有;张合兵
4.线阵CCD推扫式影像的扩展核线模型 [J], 巩丹超;张永生;陈筱勇
5.有理函数模型在线阵CCD推扫式传感器影像处理中的应用分析 [J], 巩丹超;刘广社;王新义;李晶;王建荣
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DOM生产对数字高程模型的精度要求
DOM 生产对数字高程模型的精度要求黄 健（江苏省测绘工程院 南京 210013）摘 要：DOM 的数字微分纠正通常要用到DEM 来实现地形的纠正，DEM 的精度会在多大程度上影响DOM 的纠正精度，是很多技术人员所关心的问题之一。
作者通过详实的论证得出了一些结论，为航空摄影项目实施中各项技术指标的确定、为合理有效地选取DEM 数据源等问题作了科学的回答。
关键词：DOM DEM 精度一、 前言无论航空影像或卫星遥感影像，只要成像方式不是严格的正射投影（正投影），地形和地物的高差必然会导致成像像元的位移，即产生地物投影差。
地物投影差虽然可以实现立体感，用于采集高程信息，但是其消极的因素也是客观存在的。
比如地形的投影差会发生地物变形和扭曲，建筑物投影差会发生影像遮挡等现象。
利用数字高程模型进行影像的数字微分纠正，可以有效地校正地形导致的投影现象，这就是数字正射影像（DOM ）生产的主要原理。
由于各种遥感传感器的成像方式、成像角度、投影方式各不相同，地形所引起的投影差也有很大差异。
航空影像是中心投影，投影系数距像主点的距离大小呈发射状，而推扫式卫星遥感影像基本上表现一致的投影系数，与成像高度角有关。
这里我们就这两种传感器的成像原理进行分析，讨论影像投影差的产生，以便于在DOM 生产作业中，对有效选择DEM 数据提供理论依据。
二、 地形变化对遥感影像投影的影响1、框幅式航空影像的地形变化影响图1为框幅式航空像片的中心投影成像示意图，f 为相机的摄影焦距，H 为相对航高，h 为某点所处的相对高程，D 为该点离像片摄影中心的水平距离，d 为该点底部的成像点距像主点的距离，d ’为有高差h 的成像点距像主点的距离，它们满足这样的几何关系：D d Hf=； （1） D d'h -H f=； （2）故由于地形影响而导致的地物投影差大小Δd ： Δd =d'-d = f ×D ×（h H 1--H 1）= f ×D ×h H h - ； （3） 摄影比例尺分母s 满足关系式： s 1 = H f = D d ； （4）故式（3）可写为：Δd=f ×D ×h H h -=H ×d ×h H h -= H ×（d'-Δd ）×h H h -； （5） 经整理，得：Δd=d'×H h=d'×s *f h 。
高分辨率遥感影像处理与分析技术
高分辨率遥感影像处理与分析技术一、引言高分辨率遥感影像处理与分析技术是遥感科学领域的重要组成部分，随着遥感技术的发展和卫星观测能力的提高，高分辨率遥感影像处理与分析技术越来越受到关注和重视。
本文将从影像预处理、影像分类与识别、影像变化检测、图像融合以及影像解译等方面进行介绍和分析。
二、影像预处理高分辨率遥感影像预处理是遥感影像处理与分析的第一步，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和噪声去除等。
辐射校正是将遥感影像的数字值转化为地物辐射亮度的过程，以实现定量分析。
大气校正则是根据遥感影像中的大气效应，对图像进行校正，以减少大气的影响。
几何校正是将遥感影像与地面坐标系统对应起来，使图像具有准确的地理坐标信息。
噪声去除是为了提高图像的质量和可用性，消除由传感器、大气和地面等因素引入的噪声。
三、影像分类与识别高分辨率遥感影像分类与识别是将遥感影像中的像元分为不同地物类型的过程。
常用的分类方法包括基于特征的分类方法、基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。
其中，基于特征的分类方法根据遥感影像的光谱、纹理、形状等特征进行分类。
基于像元的分类方法使用统计学方法，将相似的像元分为同一类别。
基于对象的分类方法则将相邻像元组成的区域作为分类单元。
高分辨率遥感影像分类与识别技术在土地利用、城市规划、环境监测等领域具有广泛应用。
四、影像变化检测高分辨率遥感影像变化检测是通过比较不同时间或不同传感器获取的影像，发现和定量分析地物的变化情况。
影像变化检测常用的方法包括基于像元的变化检测和基于对象的变化检测。
基于像元的变化检测通过比较不同时间或不同传感器获取的像元数值，检测地物的变化情况。
基于对象的变化检测则将相邻像元组成的区域作为变化检测单元，通过比较不同时间或不同传感器获取的区域特征，发现地物的变化情况。
影像变化检测技术在城市更新、环境灾害监测等方面具有重要意义。
五、图像融合高分辨率遥感影像融合是将多个传感器或多个波段获取的影像融合为一个影像，以提高图像的空间分辨率和光谱信息。