1 / 22

严 明 yanming@21stc

遥感卫星智能观测中 的 地物 背景知识库建库技术. 严 明 yanming@21stc.com.cn. 2012 年 10 月 21 日. 1 、引言 2 、数据源 3 、地物 背景知识库建库 4 、精度 分析与应用 5 、结论. 引 言. 随着 高空间、高光谱、高辐射、高时间分辨率的新一代航天卫星遥感系统的普遍应用，以自适应多模态遥感观测为主要特征的智能观测卫星系统发展趋势明显 。

althea
Download Presentation

严 明 yanming@21stc

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. 遥感卫星智能观测中的 地物背景知识库建库技术 严 明 yanming@21stc.com.cn 2012年10月21日

  2. 1、引言 2、数据源 3、地物背景知识库建库 4、精度分析与应用 5、结论

  3. 引 言 随着高空间、高光谱、高辐射、高时间分辨率的新一代航天卫星遥感系统的普遍应用，以自适应多模态遥感观测为主要特征的智能观测卫星系统发展趋势明显。 为了实现自适应多模态观测，核心问题就是要先验判定卫星成像区域内地表覆盖类型及其反射率状况，从而建立与太阳光照条件、地表覆盖类型、与反射率相关的成像载荷积分时间、不同压缩比的成像参数设置模型，以选择最优的观测模式。 遥感卫星成像任务规划以该知识库为技术支撑，先验判断成像区域内的地表特征及其反射率值，从而自适应选择最优的观测模式，面向观测对象提升遥感图像的质量。

  4. 引 言 以欧空局环境遥感卫星（ENVISAT）的中分辨率成像光谱仪（MERIS）全球300米全分辨率地表反射率双月合成影像和GlobCover 2009全球陆地覆盖分类图为数据源，建立地表覆盖分类图及其反射率影像的矢量化处理技术流程，构建针对冰雪、沙漠、裸土、岩石、农田、森林、草地、水体等不同地表覆盖类型及其在不同季节中在蓝、绿、红、近红外波段的反射率矢量数据库。该地物背景矢量数据库作为遥感卫星成像任务规划的先验知识，根据成像区域内地物场景特征及其不同地表覆盖类型的反射率值，计算成像载荷的最佳积分时间，指导自适应选择最优的成像模式。

  5. 数据源－MERIS反射率影像 双月反射率镶嵌影像是用每两个月的反射率影像合成的，反射率影像来自MERIS 300米分辨率的L1B级数据，使用两个月内的有效观测数据计算出每个波段每个像元在这段时间内的平均地表反射率。全年共6期影像，分别是：1-2月、3-4月、5-6月、7-8月、9-10月和11-12月。

  6. 数据源－MERIS反射率影像 双月反射率镶嵌影像一共包含7通道

  7. 数据源－MERIS反射率影像 计算蓝、绿、红、近红外波段反射率镶嵌影像DN值所对应的地表反射率值。 编号为H56V10的7～8月地表平均反射率影像图

  8. 数据源－MERIS反射率影像 建立了 6 期覆盖全球的地表反射率影像 1月～2月 3月～4月 5月～6月 7月～8月 9月～10月 11月～12月

  9. 数据源－GlobCover全球陆地覆盖分类图 2009全球陆地覆盖分类图 分类标准采用联合国粮农组织（FAO）与联合国环境规划署（UNEP）联合开发的土地覆盖分类系统（LCCS），共分22个类型，总体分类精度为67.5%。其中，裸地、旱地、灌溉农田、阔叶常绿林、水体和雪的分类精度最高。

  10. 数据源－GlobCover全球陆地覆盖分类图 对2009全球陆地覆盖分类图在经纬度方向按照5°×5°大小进行分块，得到与地表反射率分块镶嵌影像覆盖范围相同的陆地覆盖分类图 编号为H56V10的陆地覆盖分类图

  11. 地物背景知识库建库 建库技术流程

  12. 地物背景知识库建库 1、陆地覆盖分类图处理 在遥感卫星智能观测中，重点是为了研究反映占成像区域主要地表覆盖类型的地表特性，如城市、农田、森林、草地、沙漠、冰雪、水体等地物类型。

  13. 地物背景知识库建库 1、陆地覆盖分类图处理 分类类别合并前 分类类别合并后

  14. 地物背景知识库建库 2、地表反射率影像处理 原始反射率影像 修补后反射率影像

  15. 地物背景知识库建库 2、地表反射率影像处理 反射率影像缺失数据修补建模分区图

  16. 精度分析

  17. 应 用 成像区域内地表反射率统计表 成像区域内地表覆盖类型统计表

  18. 应 用 根据成像载荷的实验室和在轨辐射定标结果，能够建立遥感器不同成像波段在不同积分时间、不同太阳天顶角、不同地表反射率条件下的DN值输出线性关系，从而实现根据不同光照条件、不同地物类型在不同季节的地表反射率设置最优的积分时间，来提高遥感影像的信噪比和动态范围。 本方法已应用于BJ-1小卫星多光谱在轨成像相机积分时间的设置中，在不同太阳高度角条件下根据不同的地物场景来设置最佳的积分时间，极大地提高了BJ-1小卫星多光谱相机成像质量。

  19. 结 论 根据不同的地表场景特性来选择最优的成像模式，遥感卫星在轨面向地物特性选择最优的积分时间或压缩比，实现面向成像对象的智能观测。 根据规划的成像区域，利用基于MERIS全分辨率地表反射率影像和全球陆地覆盖分类图制作的地物背景知识库，能够先验判别卫星成像区域的地表覆盖类型及其各种覆盖类型在不同季节、不同波段的反射率值，从而实现根据不同地物场景来选择最优的成像模式。 在后续研究中，将针对不同光学遥感载荷的光谱响应特性，建立不同地物类型的MERIS反射率值与特定光学载荷在蓝、绿、红和近红外波段的反射率转换模型，制作符合不同遥感载荷光谱响应特性的地物背景知识库。

  20. 谢 谢！

  21. 会议手册

  22. 会议手册

More Related