HJ1B星CCD相机内方位元素的在轨标定方法

为了获得内方位元素的在轨值,提高遥感影像的定位精度,利用线阵推扫传感器构象模型,提出了一种对HJ1B\|CCD相机内方位元素进行在轨标定的方法。首先,选取地面控制点,建立地面控制点和相应像点的共线方程组;其次,建立误差方程,估算未知参数的初值;最后,利用狭义岭估计的方法解算误差方程,获得内方位元素和外方位元素值。实验证明,用该方法对HJ1B\|CCD相机内方位元素进行在轨标定,具有较高的稳定性和精度。     

InSAR两种相位解缠算法的融合

相位解缠是合成孔径雷达（SAR）干涉测量数据处理的重要步骤之一。解缠的精度将直接影响干涉测量结果的精度,本文通过实验研究,对比分析了现有的两类主要的相位解缠算法的解缠原理、解缠思想、各自的特点及其引起误差的原因,然后结合各自的优点组成了一种效果更好的二维相位解缠算法。使用该算法解缠后的相位条纹与原始干涉相位图相位条纹的一致性非常好。     

基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法

在合成孔径雷达遥感图像中,舰船由金属材质构成,后向散射强;海面平滑,后向散射弱,因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而,SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂,且不同舰船目标特征差异大,导致舰船快速准确检测困难。为此,该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别;其次,针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测;最后,使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习,使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助,且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证,体现了该算法的有效性。