高分三号成像模式介绍

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卫星 高分

卫星 高分

2006年中国将高分辨率对地观测系统重大专项列入《国家中长期科学与技术发展规划纲要(2006-2020年)》,是当年部署的16个重大专项之一。

高分辨率对地观测系统是中国正着手研发的新一代高分辨率对地观测系统。

实际上,“高分专项”是一个非常庞大的遥感技术项目,包含至少7颗卫星和其他观测平台,分别编号为“高分一号”到“高分七号”,它们都将在2020年前发射并投入使用。

“高分一号”为光学成像遥感卫星;“高分二号”也是光学遥感卫星,但全色和多光谱分辨率都提高一倍,分别达到了1米全色和4米多光谱;“高分三号”为1米分辨率;“高分四号”为地球同步轨道上的光学卫星,全色分辨率为50米;“高分五号”不仅装有高光谱相机,而且拥有多部大气环境和成分探测设备,如可以间接测定PM2.5的气溶胶探测仪;“高分六号”的载荷性能与“高分一号”相似;“高分七号”则属于高分辨率空间立体测绘卫星。

“高分”系列卫星覆盖了从全色、多光谱到高光谱,从光学到雷达,从太阳同步轨道到地球同步轨道等多种类型,构成了一个具有高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率能力的对地观测系统。

高分三号用户手册

高分三号用户手册

高分三号用户手册
(最新版)
目录
1.高分三号卫星概述
2.高分三号用户手册的主要内容
3.高分三号卫星的应用领域
4.使用高分三号用户手册的注意事项
正文
高分三号卫星,是我国国家科技重大专项“高分辨率对地观测系统”中的一颗重要卫星。

它的主要任务是提供高分辨率的地球表面观测数据,以满足国家经济建设、国防安全和科学研究的需要。

高分三号用户手册是由我国相关机构编写的一本专业性手册,它主要介绍了高分三号卫星的各项技术参数、数据传输方式、数据接收和处理方法等内容。

它是高分三号卫星用户进行卫星数据应用和研究的重要参考资料。

高分三号卫星的应用领域非常广泛,包括土地利用规划、城市建设、环境保护、农业生产、灾害监测和评估等。

通过高分三号卫星提供的高分辨率观测数据,可以更准确地了解地球表面的变化,从而更好地服务于我国的经济社会发展。

使用高分三号用户手册时,需要注意以下几点:首先,要充分了解高分三号卫星的技术参数和数据传输方式,以便正确接收和处理卫星数据;其次,要根据实际应用需求,选择合适的数据产品和处理方法;最后,要遵守相关法律法规,保护高分三号卫星数据的安全和使用者的合法权益。

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高分三号海上溢油监测

高分三号海上溢油监测

高分三号海上漏油事件监测应用
一、海上漏油事件监测的目的
近年来,海上溢油事件发生日愈频繁。

通过遥感技术对海上漏油信息进行提取,监测海上漏油事件的发生,为海洋污染调查提供遥感信息数据,提高海上溢油监测的效率。

二、海上漏油事件监测概况
国产高分三号卫星是我国首颗分辨率达1米的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)成像卫星。

高分三号卫星具有重访周期段,监测频率高的特性,非常有利于海上溢油事件的监测。

三、海上漏油事件监测信息提取结果
通过对高分三号数据进行预处理后,对油污信息进行提取。

提取的某海域的油污信息如下图1(条带状的黑色区域为溢油区)。

图1 高分三号海上漏油事件监测结果图(条带状的黑色区域为溢油区)。

高分三号卫星雷达遥感技术在公路路基路面病害监测的应用与展望

高分三号卫星雷达遥感技术在公路路基路面病害监测的应用与展望

高分三号卫星雷达遥感技术在公路路基路面病害监测的应用与展望作者:王振华来源:《中国科技纵横》2019年第20期摘要:将高分三号卫星雷达遥感技术应用于公路路基路面病害监测,可以大范围捕捉到公路路基路面病害运动状态等信息,其本身的局限性和公路病害所处的复杂地形环境使这一技术应用面临困难。

本文对高分三号卫星雷达遥感技术在路基路面病害检测应用的主要挑战进行了总结与分析:(1)通过提高卫星雷达影像分辨率,使用较长波段雷达信号分析技术,可降低植被覆盖的影响。

(2)大气延迟对卫星遥感的影响较大,尤其是地处山区的公路路基路面病害监测,利用通用型卫星雷达大气改正系统可显著减弱干涉影像的大气信号,提高病害缓慢运动的监测质量。

(3)中等分辨率雷达影像,利用数字高程模型可提前量化分析路基路面几何畸变引发的病害监测;高分辨率雷达影像,利用机器学习方法自动生成病害变化预判信息,从而大幅度提高数据处理效率。

(4)针对公路沿线高边坡地形相位引起的解缠误差,可通过基线线性组合法交叉监测予以判断。

建议通过搭载公路路基路面病害自动化监测系统平台,推广我国高新科技在公路病害監测方面的应用,以科技手段弥补人工、机械在公路养护中的不足,进一步提升公路突发事件应急处治能力和精细化养护水平。

关键词:卫星雷达遥感技术;公路路基路面病害监测;应用与展望中图分类号:S763 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2019)20-0098-021 路基路面病害基本特征路基路面病害是公路养护中普遍存在的、由外部因素(如行车碾压、强降雨)触发的失稳变形现象,可引起严重的道路交通事故。

为了降低路基路面病害对公众出行带来的安全驾驶隐患和威胁,有针对性的分析、掌握国省干线公路沿线路基路面及桥梁防排设施构造物受力形变发展规律及特点,能够依托我国现阶段先进的精密设备、科学检测仪器和监测技术手段,弥补专业技术人员使用传统技艺、技法存在的监测技术漏洞,做到对国省干线公路路基路面及桥涵防排设施病害多发路段、局部山岭丘地纵坡路段进行重点、精确、实时、有效的病害隐患监测,并及时发现隐患问题,给公路养护管理单位提供可行的科学判断和维修技术指导,这对于现阶段公路养护发展具有深远的影响。

卫星简介

卫星简介

Pleiades
空间分辨率 重访周期 全色0.5m、多光谱2m 1天(双星座模式)
光谱范围
全色 470-830nm 蓝 430-550nm 绿 500-620nm 红 590-710nm 近红外 740-940nm
20km(星下点)
幅宽
动态范围
产品
12bit、16bit
单片(0.5m全色、2m彩色、0.5m+2m捆绑、0.5米彩 色) 立体相对(二相对、三相对) 存档数据、编程数据
SPOT-6和SPOT-7
卫星名称 发射日期 轨道高度 重访周期 幅宽 空间分辨率 Spot-6 2012年 695km 1天(双星座模式) 60km 全色1.5m 多光谱6m Spot-7 2014年 695km 1天(双星座模式) 60km 全色1.5m 多光谱6m
辐射分辨率 传感器波段
12-bits/piexl 12-bits/piexl 同spot-6 全色(455-745nm) 多光谱(4波段): 蓝(455-525nm) 绿(530-590nm) 红(625-695nm) 近红外(760-890nm)
SPOT-6和SPOT-7
SPOT-6与SPOT-7: 2012年9月9日 – 由欧洲领先 的空间技术公司-Astrium-制造的对地观测卫星SPOT6由 印度PSLV运载火箭搭载成功发射。2014 年 6 月 30 日, 法国SPOT-7卫星从印度达万航天发射中心,用印度极 轨运载火箭(PSLV)成功发射。SPOT-7 由欧洲空客防 务与航天公司研制,其性能指标与 SPOT-6 相同。 SPOT-7轨道高度694km,发射质量 712kg。SPOT7具备很强的姿态机动能力,可在 14s 内侧摆 30° 。 SPOT-7 全色分辨率 1.5m,多光谱分辨率 6m,星 上载有两台称为―新型 Astrosat 平台光学模块化设备‖ (NAOMI)的空间相机,两台相机的总幅宽为 60km。

高分三号用户手册

高分三号用户手册

高分三号用户手册摘要:一、引言二、高分三号卫星系统概述三、高分三号卫星系统的主要性能参数四、高分三号卫星数据产品及应用领域五、高分三号卫星系统在我国的应用案例六、高分三号卫星系统的国际影响与合作七、结论正文:一、引言高分三号卫星是我国高分辨率对地观测卫星系列的重要组成部分,为我国民用和商业用户提供大量高分辨率遥感数据。

本用户手册旨在帮助用户了解高分三号卫星系统的基本情况,掌握数据产品的使用方法,以充分发挥高分三号卫星系统在各个领域的应用价值。

二、高分三号卫星系统概述高分三号卫星系统是我国自主研发的一颗高分辨率光学遥感卫星,具有高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率等特点。

卫星采用太阳同步轨道,具备全球观测能力。

高分三号卫星系统包括卫星、地面接收站、数据处理和分发系统等组成部分。

三、高分三号卫星系统的主要性能参数1.空间分辨率:优于1米2.时间分辨率:优于1天3.光谱分辨率:全色波段、多光谱波段和红边波段4.观测范围:全球5.数据传输速率:大于100Mbps四、高分三号卫星数据产品及应用领域1.数据产品:全色图像、多光谱图像、红边图像、伪彩色图像、地理参考图像等。

2.应用领域:农业、林业、水利、气象、城市规划、环境保护、灾害监测等。

五、高分三号卫星系统在我国的应用案例1.农业:高分三号卫星数据被用于农作物长势监测、病虫害防治、作物产量预测等。

2.林业:高分三号卫星数据被用于森林资源调查、森林火灾监测、林业有害生物防治等。

3.水利:高分三号卫星数据被用于水资源管理、水文监测、水利工程规划等。

4.气象:高分三号卫星数据被用于气象预报、气候研究、自然灾害监测等。

5.城市规划:高分三号卫星数据被用于城市规划、土地利用、基础设施建设等。

6.环境保护:高分三号卫星数据被用于环境监测、污染源查找、生态评估等。

7.灾害监测:高分三号卫星数据被用于地震、洪涝、滑坡、泥石流等灾害监测和评估。

六、高分三号卫星系统的国际影响与合作1.高分三号卫星系统与国际同类卫星系统相比具有较高的性能,提高了我国在国际遥感卫星领域的地位。

综合span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

综合span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

第34卷第1

2020 年1

北京测绘BeijingSurveyingand MappingVol. 34 No. 1

January2020

引文格式:盛玉婷,赵争,王童童•综合

Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取北京测绘,

2020,34(1

):

73-788

D"I:10.

19580/j. cnki. 10073000. 2020.

01.

015

综合Span图和纹理特征的高分三号

影像建筑区提取

盛玉婷1!赵 争2王童童1!

"•山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;

2.中国测绘科学研究院,

北京

100830)

[摘要

]建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作&本文采用高分三号全极化

SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法&首先基于Span图利用灰度共生矩阵算

法提取图像的7种原始纹理特征,

通过目视解译选择出

4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法

去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取&本文将

提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明

:本文方法

提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达

92%,提取效果明显得到了优化&

[关键词]高分三号;建筑区提取;纹理特征;灰度共生矩阵

[中图分类号]P237 [文献标识码]

A

0引言随着国家经济的发展,我国城市地区发展日

益推进,城市建设

居民用地情况已受到越来越多

的关注。高分辨率合成孔径雷达(synthetic aper­

ture radar

, SAR

)技术具有快速、范围广、时效性高

等特点,

已经成为研究城市区域的重要技术手段之

一。高分辨率SAR技术具有全天时、全天候的优 点以及对地物有一定的穿透能力,对于实现

SAR

影像地物目标的识别和提取,具有很大的优势,使

得SAR技术在城区提取、城区监测和灾害评估等

中国高分卫星影像有多少颗?

中国高分卫星影像有多少颗?

中国高分卫星影像有多少颗?高分专项”是指高分辨率对地观测系统,是《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006~2020年)》所确定的16个重大专项之一。

该系统由天基观测系统、临近空间观测系统、航空观测系统、地面系统、应用系统等组成,于2010年经过国务院批准启动实施。

国防科技工业局作为该专项的牵头组织单位,在发展改革委、科技部、财政部等十余家专项领导小组成员单位的支持下,共同负责该专项工程的组织和管理。

随着高分一号、二号、三号、四号卫星发射升空,实现了亚米级高空间分辨率与高时间分辨率的有机结合。

高分专项在网络上被亲切的称为“中国人自己的全球观测系统”一、高分一号卫星高分一号卫星是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,其主要目的是突破高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率结合的光学遥感技术,多载荷图像拼接融合技术,高精度高稳定度姿态控制技术,5-8年寿命高可靠低轨卫星技术,高分辨率数据处理与应用等关键技术,推动我国卫星工程水平的提升,提高我国高分辨率数据自给率。

于2013年4月26日由长征二号丁运载火箭在酒泉卫星发射基地成功发射入轨。

二、高分二号卫星高分二号(GF-2)卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星,搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机,具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点,有效地提升了卫星综合观测效能,达到了国际先进水平。

这是我国目前分辨率最高的民用陆地观测卫星,星下点空间分辨率可达0.8米,标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”。

主要用户为国土资源部、住房和城乡建设部、交通运输部和国家林业局等部门,同时还将为其他用户部门和有关区域提供示范应用服务。

高分二号卫星于2014年8月19日成功发射,8月21日首次开机成像并下传数据。

三、高分三号卫星高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星,为1米分辨率雷达遥感卫星,也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)成像卫星,由中国航天科技集团公司研制。

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高分三号成像模式介绍
被誉为“天眼工程”的我国高分辨率对地观测系统重大专项迎来重要时刻。

解放日报·上观新闻记者从中国航天科技集团公司获悉,由该集团抓总研制的我国首颗1米分辨率C频段多极化合成孔径雷达卫星高分三号正式投入使用。

据介绍,高分三号是世界上成像模式最多的合成孔径雷达(SAR)卫星,具有12种成像模式。

它不仅涵盖了传统的条带、扫描成像模式,而且可在聚束、条带、扫描、波浪、全球观测、高低入射角等多种成像模式下实现自由切换,既可以探地,又可以观海,达到“一星多用”的效果。

分辨率达到1米,就能看清地面上的小轿车、海上行驶的船只。

高分三号的空间分辨率是从1米到500米,幅宽是从10公里到650公里,不但能够大范围普查,一次可以最宽看到650公里范围内的图像,也能够清晰地分辨出陆地上的道路、一般建筑和海面上的舰船。

由于具备1米分辨率成像模式,高分三号卫星成为世界上C频段多极化SAR卫星中分辨率最高的卫星系统。

而且它能同时发射、接收水平波和垂直波,是我国首颗多极化SAR卫星,帮助人们更好地分辨、识别地上、海上物体。

此外,高分三号卫星还是我国首颗设计使用寿命8年的低轨遥感卫星,能为用户提供长时间稳定的数据支撑服务,大幅提升了卫星系统效能。

按扫描方式分类:SAR SAR聚束成像SAR、:合成孔径雷达按波束扫描方式一般分为三种模式条带式。

和扫描式SAR,其波束指向与载体的飞行方向是
固定的,波束扫描平行于飞行条带式SAR该模式成像技术相对简单,航迹的一条条带区域,并得到该条带区域的雷达图像。

的测绘带宽可达几百公里。

适合进行大面积的测绘,星载条带式SAR,其波束始终指向成像景物,可以对景物进行长时间的观测,获SAR聚束式从而获得高的方位分辨率。

得长的合成孔径,该模式适合于对景物进行精细成像。

,它是条带模式和聚束模式的结合体,它根据实际情况选择用条扫描式SAR 带模式或者聚束模式对景物进行粗略或者精细成像。

雷达成像无论那种成像方式其基本原理是相同的,都基于距离多普勒原理。

方位分辨中距离分辨率都是通过发射宽频带信号进行接受匹配滤波得到窄脉冲,率通过对散射点回波信号的多普勒历程进行相干积累得到。

高分三号成像模式(细分12种):
条带成像模式(6种)
最常用的成像模式,在条带模式工作时,雷达以一个SAR 条带模式是星载一般工作在脉冲模式,即以SAR 固定视角对地面进行照射(如上图所示)。

星载)向地面发射脉冲并接收地面反射的回波信号。

在距离向,星PRF一定的频率()并用匹,Linear Frequency ModulationLFM载SAR 通过发射宽带线性调频信号(使用较宽的天线波束,通过对配滤波器来提高分辨率。

而在方位向,星载SAR
雷达信号从不同这样,从单个目标来看,多个脉冲进行相干积累以提高分辨率。

一般的星这就是合成孔径的原理。

角度进行照射,相当于一个较大的天线孔径,SAR 都以条带模式为常用工作模式。

都具有条带模式,载SAR 目前的大部分星载高分三号在条带成像模式下能够实现的分辨率及测绘带宽如下:
滑动聚束成像模式成像模式,它通过控制天线辐照区在地面滑动聚束模
式是一种新颖的SAR
的移动速度来控制方位分辨率,其成像的面积比聚束SAR大,并且其分辨率可以高于相同天线尺寸条带SAR的分辨率,它可以在高分辨率和大面积成像中做出更好的权衡。

图像也不会产生扇贝效应,因此是一种比较有应用价值的工作模式。

高分三号在该模式下能够实现分辨率1m,成像面积10km*10km。

的基本原理是相同的,都是通过对平台运动所产SARSAR和滑动聚束条带三因而对大部分概念和术语,生的多普勒频率进行分析从而提高方位分辨能力,者基
本一致,但各模式又拥有跟其他模式不同的特性。

3种)扫描成像模式(ScanSAR)(宽测绘带观测的重要模式,它通过在多个子测绘带是星载SARScanSAR
)间切换,来扩展其一次通过观测地区时的观测带宽度,从而实现宽(subswath 首先在第一个模式时,SAR 工作于ScanSAR 测绘带观测(如图2.3 所示)。

星载对所有子测绘带完成扫描后,子测绘带工作一段时间,再切换到第二个子测绘带。

需要在合成为了地面图像能够连续,再回到第一个子测绘带继续工作。

ScanSAR 孔径时间内完成对所有子测绘带的观测,在每个测绘带观测的时间就会比较少。

与在同一方位向不同测绘带的目从目标的角度看,就是把原来的合成孔径时间,可以说是牺牲一部分的分辨标分享,各占一段。

因此,相比条带模式,ScanSAR 率来换取了宽的测绘带。

波段,有全球监测、宽、CScanSAR模式成像,它工作于高分三号能够采用,分辨率分别为300km500km 窄三种扫描模式,测绘带宽分别为650km、和50m×50m100m×100m 500m×500m、和。

波成像模式(无相关资料,按概念推测应该为滑动聚束成像模式的一种特例)波成像模式分辨率及成像范围为:全极化)10m/5 km*5 km( 连续两次观测间隔约50
km)(
高低入射角成像模式度,在扩展入射角成像模式时~50高分三号在成像
时的常规入射角为20
6010 ~度。

其分辨率及带宽分别为:130 km(25 m低入射角/双极化)
高入射。

双极化/角25m80 km()。

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