支持向量回归在地面站资源评价模型中的应用

针对多遥感卫星地面站资源配置问题涉及的因素众多,而且仿真求解过程需要对不同场景的资源进行配置、调度,导致求解过程复杂、耗费时间较长的问题,提出了基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的资源评价模型。选取评价模型的评价指标,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与灰色关联理论并通过仿真得到评价值,将仿真数据随机分为训练样本和测试样本,求解二次规划问题,并采用遗传算法对模型进行参数寻优。试验表明,该方法求解迅速,模型具有较好的拟合和泛化能力。     

历史云量数据在遥感卫星区域化采集模型中的应用研究

本文从建立遥感卫星区域化采集模型的角度出发,研究了历史云量数据在遥感卫星区域化采集模型中的应用,提出了历史云量数据在遥感卫星区域化采集模型中的应用模型,并以风云气象卫星历史云量资料作为参考数据进行了试验。试验表明将历史云量数据引入遥感卫星区域化采集模型中加以应用,能够使规划区域化采集方案时偏向选择历史平均云量较小的成像条带,为提高光学遥感卫星数据采集效率提供一种有效的方法。     

遥感卫星CBERS-4数据接收站布局研究

通过分析CBERS-4遥感卫星轨道特征以及星下点轨迹特点,同时参考通信卫星测控站的布局原理,结合当前国内国际已有地面站,提出一种能够满足时间约束的CBERS-4地面接收站布局思路:在南北极布站的基础上依据星下点轨迹特点在赤道附近布站,尽可能地减少了布站数量,使用STK软件对布局方案进行仿真验证,研究结果可对遥感卫星地面接收站的建设以及合理规划提供重要的参考价值.     

图像几何畸变精校正研究

卫星传感器在成像过程中会受到诸多因素的影响,使得所获取的影像在几何位置上发生畸变,几何校正的目的就是尽可能消除这些畸变的影响。本文主要研究了用于消除图像几何畸变的两个几何校正模型：多项式模型和MQ模型（Multiquadric Fuctions）,对MQ模型中的系数R进行分析实验提出了一种新的R值的确定方法,与原来的R值相比新的R值能够进一步提高模型的精度;将多项式模型和MQ模型结合使用的Göpfert’s算法引入到卫星影像几何精校正中,实验表明,能够取得比较高的校正精度.     

一种新的卫星多光谱图像自动配准算法

针对小卫星独立相机多光谱成像系统波段间配准的非线性误差问题,提出了一种多光谱图像波段间自动配准算法,该算法综合利用互信息、遗传算法和MQ几何校正模型进行多光谱图像的自动配准。在算法中,以互信息作为配准的相似性度量,获得了很高的配准精度;利用遗传算法的快速搜索特性,可以较快的完成搜索并获得整体的最优解;利用MQ几何模型可以精确的建立图像之间的几何关系。试验表明该算法对于多光谱图像波段间非线性几何关系,能够取得非常高的波段间自动配准精度,整体配准误差在一个像元以内。