遥感卫星数据获取与处理关键技术概述

以往的文献中,对遥感卫星数据处理中部分环节所涉及到的算法、过程及效果有过一些介绍,对遥感数据的应用方法的描述和分析更是屡见不鲜,但对于遥感卫星数据获取和处理全过程的介绍以及在这个过程中涉及到的关键技术的描述则较少.本文在着眼国内外主要遥感卫星的基础上,对遥感卫星数据获取与处理的主要工作环节进行回顾,对所涉及到的主要关键技术进行总结,以形成对遥感卫星数据获取与处理全过程的了解和掌握.     

国外遥感卫星地面站分布及运行特点

自20世纪70年代初空间对地观测技术进入民用领域起,遥感卫星地面站作为空间对地观测体系的地面基础设施,作为空间信息基础数据源,在国家经济建设活动中发挥着公用数据平台的作用,其建设与发展受到了各国政府的关注与重视,遥感卫星地面站的发展建设标志着一个国家遥感技术的发展水平。通过对美国、欧洲、日本、加拿大、澳大利亚等国21个卫星地面站的调研,分析了国外遥感卫星地面站的性质、分布特征、管理体制、人员规模、接收数据类型,指出国外遥感卫星地面站运行具有自动化、商业化、市场化、民用化、国际化、组织化、网络化的特点,并且提出了遥感卫星地面站的未来发展方向。     

基于流式计算的遥感卫星数据快视处理方法

随着高分辨率遥感卫星数据获取能力和地面数传接收能力的提高，现有遥感卫星快视处理系统的处理负载增大，实时性要求越来越难以满足。针对这些问题，采用流式计算思想提出了一种新的遥感卫星数据快视处理系统设计方法。在分析遥感卫星数据快视处理数据流特点的基础上，应用Storm框架对现有系统进行并行优化，设计遥感数据流处理任务拓扑结构，同时利用消息队列中间件Kafka改进处理单元间数据交换和数据缓存方式。实验表明，该系统在数据吞吐率和可靠性方面测试效果良好。     

遥感数据在水文模拟中的应用研究进展

水文模型已成为水文研究中不可或缺的重要部分。水文模型在经过黑箱模型阶段和集总式模型阶段后,现已发展到分布式水文模型阶段。相比于传统的站点观测,遥感技术由于能够获取面源信息、资料相对易获取并有稳定的较长时序观测等优势在水文模型中获得越来越广泛的应用。同时,近年来遥感数据产品在观测能力、可靠性和准确性、多源融合技术、卫星组网技术等方面取得了长足进展。遥感数据在水文模型中的应用主要有获取驱动数据,获取参数和边界条件,获取状态变量等3种方式。近些年来由于数据同化技术的发展,通过同化遥感观测数据改善水文模型模拟结果已成为遥感数据在水文应用中的一大研究热点。当前,遥感观测仍存在不确定性较高、时空尺度问题、瞬时观测、难以获取深层土壤信息等问题需要克服,如何在水文模型中充分利用不同来源、不同尺度的观测数据将是未来水文学研究的一个重要方向。     

卫星遥感海冰监测技术在河北省近海海域的应用

卫星遥感技术已成为海冰监测的重要技术手段之一。介绍了应用EOS系列卫星、HY-1B卫星和HJ-1A/B卫星等遥感数据提取河北省近海海域海冰分布、海冰类型、海冰厚度等海冰信息的方法。重点研究了应用HJ-1A/B卫星遥感数据进行海冰分类,及根据海冰类型与厚度的对应关系估算海冰厚度的方法,并以2013年1月17日的卫星遥感数据为例,提取海冰信息,制作相关海冰专题产品。结果表明:利用多种卫星遥感数据进行海冰监测,既可相互补充又能提高监测效率和准确率,制作更精细化的海冰监测产品,为河北海洋管理部门制定防灾减灾措施提供重要依据。     

海洋灾害遥感元数据及数据系统设计

提出一个海洋灾害遥感元数据框架,用来对海洋灾害遥感数据进行描述、组织、存储和管理;在此基础上,建立了海洋灾害遥感数据系统,实现了卫星数据及灾害专题产品的网络发布、查询检索和数据获取,为国家灾害应急监测与灾后恢复重建等重大应急任务提供数据交换与数据共享服务。     

基于异构服务的水资源遥感监测平台设计与实现

遥感监测是获取水资源信息的重要手段,但是水资源遥感监测数据的多源化及算法和服务异构化的特点,使得数据及应用共享不足等问题日渐突出。为解决数据和算法的多源集成管理问题,研究建立基于异构服务的水资源遥感监测平台,以充分利用各类水资源数据及服务。主要通过 KVM 实现底层资源虚拟化,为数据体量及异构等问题提供解决思路;通过分布式文件存储系统及数据立方体实现水资源数据的高效存储与高性能处理; 利用异构服务一体化封装等技术实现服务的共享。水资源遥感监测平台结合各级部门共享的水资源遥感监测及统计数据,以自下向上的基础设施层、数据层、应用层及用户层 4 层结构,实现我国水资源遥感监测数据及异构服务的共享交换等功能,对我国水资源的实时监控和管理有积极作用。     

高分辨率光学遥感影像变化检测算法在地震灾情调查中的应用

遥感卫星可快速、动态地获取地震灾区大范围的高分辨率影像,已成为快速获取震后灾情信息的主要技术手段之一。基于震后灾情调查中广泛使用的光学遥感数据和变化检测算法,首先对遥感数据及其产品进行了归纳总结,在此基础上综述了基于高分辨率遥感影像的变化检测算法在震害提取中的应用,阐述了基于像元和面向对象两类变化检测方法的基本原理和优缺点,讨论和总结了应用中存在的问题和不足,以期为未来地震应急中的灾情调查工作提供参考。     

来自遥感、地理信息产业的声音

新一轮遥感应用的热潮徐智勇(航天星图科技(北京)有限公司总经理)随着人类生存环境的变化和国家发展竞争的日益激烈,对自然资源、地理资源和太空资源的开发和争夺已经成为影响人类和民族发展进程的重要因素。遥感正是为了满足这样的需求所产生的一门综合性应用技术,它为人类进行大规模资源探测及开发提供了技术手段,也为国家安全和发展提供了信息保障。目前遥感技术的发展趋势是向遥感信息定量化、信息处理智能化、数据获取动态化、遥感应用网络化、遥感工具实用化的方向发展,由此带来了新一轮遥感应用的热潮。作为技术型的企业,航天星图建…     

国产卫星遥感综合应用服务平台及原型实现

针对国产卫星遥感数据利用现状,为促进国产卫星遥感数据利用率以及行业应用深度、广度等问题,探讨了国产卫星遥感综合应用服务平台框架与关键技术,同时以天津为示范区,选取规划局、国土局与海河委三个行业部门为典型应用对象,搭建了国产卫星遥感综合应用服务平台示范性原型系统。该原型系统改变传统遥感应用服务模式,与电子商务结合利用网络为行业用户提供数据服务,产品服务,在线分析服务以及用户所需服务的一站式服务模式。实践证明相关技术路线的可行性与实用性。     

面向对象的高分辨率影像采煤塌陷地提取

煤炭开采引起了塌陷等一系列的地质环境问题,与常规监测方法相比,遥感技术可以实现大范围、高效率、周期性的动态监测。在遥感影像分类方法中,面向对象的遥感影像分类方法能更好地利用高分辨率遥感影像中丰富的纹理和几何结构信息。针对煤炭开采导致的地表塌陷地的特点,在归纳整理遥感影像中塌陷地判识准则的基础上,重点探讨了面向对象的遥感影像分类方法中塌陷地的自动提取规则。综合利用ERDAS IMAGINE9.2、ENVI4.7和ENVI4.4 ZOOM进行数据处理,以安徽省淮南矿务集团潘三矿区为实验区,用该方法利用SPOT５影像进行了塌陷地信息提取实验,结果证明,面向对象分类方法能有效地从高分辨率遥感影像中自动提取塌陷地相关信息。     

中国遥感软件研制进展与发展方向——以像素专家PIE为例

随着航天航空遥感技术的飞速发展，立体式、多层次、多视角、全方位和全天候对地观测的时代已然到来。如何激活数据价值，更好地服务行业应用，满足快速增长的遥感应用需求，成为遥感企业面临的迫切课题。遥感图像处理软件作为遥感数据与行业应用的桥梁，在遥感产业化过程中发挥着不可替代的作用。本文概述了国内外遥感卫星数据和遥感软件发展历程，通过中国国产遥感图像处理软件——像素专家（pixel information expert，PIE）阐述了国产遥感软件的研制进展、典型应用和未来技术发展方向。PIE软件具有多源遥感载荷全方位支持、全谱段要素信息智能提取、多行业全业务链深度融合、海量遥感数据快速处理和自主产权程序完全可控等5大核心能力。未来将加强与大数据、云计算和人工智能等技术前沿领域的交叉融合，提升遥感数据分析处理、知识挖掘与决策支持能力，实现遥感数据的按需获取快速传输和专题信息聚焦服务。     

遥感图像星上智能处理地面仿真模拟系统设计与实现

传统卫星遥感应用模式复杂繁长,无法满足用户越来越关注的实时化遥感服务需求,为卫星配备智能化大脑,一方面可以降低数据传输带宽,另一方面可以提高数据获取的时效性,因此,星上智能处理已经成为遥感卫星发展的必然选择。但星上处理在轨调试困难,现有遥感卫星星上处理平台的地面测试系统都是卫星实验室测试时,针对不同的卫星载荷临时组建,缺乏通用性且并未形成集成化的装置,导致现有遥感图像星上智能处理的地面测试效率偏低。尤其是面对目前星上处理智能化的新需求,缺乏一套高性能、低功耗、全流程的星上处理地面仿真系统。针对遥感数据处理自动化与智能化发展的新特点,提出了一套基于FPGA与GPU相结合的遥感图像星上处理地面仿真模拟系统。该系统能够在地面模拟实现多种载荷的0到1级数据预处理,在预处理的基础上实现智能遥感影像的加速识别,其关键难点在于遥感图像智能处理算法的高计算复杂度和嵌入式计算机有限计算力之间的平衡;遥感图像处理领域的AI专用算法固化和硬件加速之间的平衡;不同卫星平台测试需求和系统架构通用性之间的平衡。本文阐述了仿真平台设计的方法,构建了基本原型并对其进行了验证。测试结果表明：该系统可以较好地完成星上智能处理典型算法地面全流程测试,所有硬件可以直接上星组装,完备度高,对优化和指导卫星地面仿真系统运行管理体系具有一定的参考价值。     

High-resolution image compression algorithms in remote sensing imaging

Digital image processing (DIP) has great application values in many fields, especially in remote sensing image processing, which represents the acquisition, enhancement, analysis, encoding, transmission, and storage of remote sensing images. With the development of chip technology and parallel computing technology, various digital image processing technologies have been successfully applied to satellite applications to help researchers exploit reliable information from remote-sensing images. However, the huge amount of images generated by ultra-high resolution optical remote sensing satellites put great pressure on existing transmission, storage, and processing technologies. Therefore, this paper proposes a spatio-temporal compression pipeline for remote sensing images based on lossy compression methods with ultra-high compression ratios to reduce the overhead required for the transmission and storage of remote sensing images while maintaining the quality of the compressed images. The experimental results show that the proposed method outperforms the classical image compression such as JPEG-2000.     

智能遥感：AI赋能遥感技术

随着人工智能的发展和落地应用,以地理空间大数据为基础,利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线,通过综合国内外文献和相关报道,梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先,针对遥感数据精准处理任务,从光学、合成孔径雷达等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾,并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次,针对遥感数据时空处理与分析任务,从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次,针对遥感目标要素分类识别任务,从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后,针对遥感数据关联挖掘任务,从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。除此之外,面向大智能分析技术发展需求,本文还对遥感开源数据集和共享平台方面的研究进展进行了回顾。在此基础上,对遥感数据智能分析与解译的研究情况进行梳理、总结,给出了该领域的未来发展趋势与展望。     

Les systèmes légers de télédétection aéroportée pour les sciences de la Terre

Satellite remote sensing, a powerful monitoring tool, often lacks the high spatial resolution and operational flexibility needed for research in Earth Sciences. In order to highlight the concept of linking ground data and remote sensing imagery, a review of tremendous recent advances in low-altitude remote sensing, as well as in supporting systems such as light airborne platforms is presented. Airborne digital photography and videography provide near real-time data at the local and regional scales. The integration of portable multi-spectral digital sensors, navigation systems and small slow-flying aircraft creates a modern do-it-yourself data acquisition tool for everyday field work and ground truthing of satellite imagery. This approach closes the existing gap between the advanced spaceborne remote sensing methods and the precise but inefficient ground studies. It is particularly advantageous for geomorphology and Earth Sciences.     

基于多源遥感数据的区域景观格局尺度效应

无论在景观生态学还是在遥感领域,尺度问题都是非常重要的问题,目前已有的研究主要考虑景观的粒度效应,很少涉及遥感影像空间分辨率对景观格局的影响。在遥感和地理信息系统软件的支持下,利用多源遥感影像,结合研究区的特点进行了景观分类,并从不同遥感数据的空间分辨率角度进行空间粒度放大试验,探讨景观格局的尺度效应。研究结果表明：基于不同空间分辨率遥感影像的土地利用空间数据具有尺度效应,其所反映的区域土地利用景观格局在宏观上是一致的,但类型的边界、形状和数量均产生较大的差异;景观格局指数能反映不同遥感影像所记录的地表信息,从不同遥感数据源、不同空间分辨率的角度定量化判断尺度放大过程中区域土地利用景观特征信息的尺度效应。     

海量卫星遥感数据共享的关键技术

在对遥感数据共享的研究现状及其存在的难点问题进行综合分析的基础上,从元数据共享、标准数据产品共享、遥感信息共享3方面内容,分别对遥感数据共享到遥感信息共享的关键技术进行研究。并给出基于网络服务技术实现遥感信息共享与综合信息集成共享服务的框架结构和基本步骤。     

遥感技术在毒草识别中的研究进展

毒草的滋生蔓延严重破坏草地生境,制约草地畜牧业的发展。遥感技术作为牧场管理的一种重要的技术手段,其传感器自身的空间分辨率和光谱分辨率的高低是决定毒草识别成功与否的关键。于毒草独特的物候特征出现时获取影像数据能帮助提高分类识别的精度。回顾了3种遥感技术在毒草识别中的研究进展。航空摄影成本高、数据处理复杂,难于得到推广 ;多光谱卫星遥感大多空间分辨率低,仅在识别大面积滋生、密度较大的毒草方面展现出了一定的潜力 ;高光谱遥感的出现改善了对植被分类识别的精度,是未来毒草识别的主要依据。由于高光谱数据的冗余性和复杂性,数据处理技术和分类方法的选择也是影响毒草识别精度的重要因素。     

遥感影像的高性能并行处理技术研究

随着空间遥感技术和对地观测技术的不断发展,光学、热红外和微波等不同技术手段可以获取同一地区的多种遥感影像数据（多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率等）,每天获取的遥感数据量越来越大。同时,大量的遥感应用需要快速地对这些遥感数据进行处理与分析,提供辅助决策信息。因此,如果不能及时进行数据处理,这些数据就会失去时效性,甚至失去数据本身的价值。高性能计算与并行处理技术,加速了遥感影像数据处理与信息提取的进度,如大规模多处理系统、网格与云计算技术、通用图形处理器（GPGPU）等。文中综述了高性能计算、并行处理及云计算技术应用于遥感领域的最新进展,给出了一些研究与应用范例,并提出了当前高性能遥感影像处理所面临的一些挑战。