基于立体观测的光学遥感卫星对地成像窗口预测的研究

发布时间：2017-09-27 18:21

  本文关键词：基于立体观测的光学遥感卫星对地成像窗口预测的研究

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【摘要】：随着卫星观测能力的提高,遥感卫星获得的数据量不断增加,人们可以根据高分辨率的遥感图像获取更加丰富的信息。通过对目标上空提前探测,获得目标上空云层分布,可以有效地规避云层遮挡,避免卫星资源的浪费。本文通过卫星云成像窗口以及地面成像窗口计算的研究,提高了卫星观测任务的执行效率,并在卫星任务的智能自主规划方面具有重要意义。本文首先介绍了云高度探测以及图像云检测技术的发展过程。然后,介绍了云成像窗口探测所需要的关键技术,包括云检测技术、特征提取和特征匹配技术以及图像对之间的空间变换关系和变换矩阵提取方法,并利用实验测试了不同方法的性能。针对成像窗口预测任务中云顶高度探测的实时性需求,提出了一种快速云顶高探测方法。根据利用不同角度的遥感图像对之间云层以及地面匹配关系的差异,以地面为基准,求出图像间云层对地面的投影偏差,再利用几何关系,计算云层云顶高度。实验结果以及MISR图像处理结果证明算法的云顶高探测误差小于一个像元分辨率,误差分析给出了算法相对误差随图像成像角度的变化趋势。文章给出了完整的云成像窗口的计算流程和实例。同时,介绍了DEM数据解析和地面成像窗口计算的空间数学模型,并给出了完整的计算流程和实例。最后,展示了利用完整算法实现的光学遥感卫星特定目标成像窗口分析软件。
【关键词】：遥感 成像窗口 云顶高度 立体观测 特征提取
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V443.5
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 云高度探测研究现状10-12
• 1.2.2 云检测研究现状12-13
• 1.3 本文主要研究内容13-15
• 2 云检测与图像特征提取15-30
• 2.1 云检测技术15-20
• 2.1.1 基于经典图像分割的云检测技术15-18
• 2.1.2 基于机器学习的云检测技术18-20
• 2.2 图像特征提取20-29
• 2.2.1 SIFT算子20-24
• 2.2.2 SURF算子24-25
• 2.2.3 ORB算子25-27
• 2.2.4 三种算子的比较27-29
• 2.3 本章小结29-30
• 3 特征匹配与空间数学模型30-41
• 3.1 特征匹配技术30-33
• 3.1.1 特征匹配技术简介30
• 3.1.2 基于KD树的特征匹配技术30-33
• 3.2 空间数学模型33-39
• 3.2.1 图像空间变换模型33-35
• 3.2.2 基于RANSAC的匹配关系提取35-37
• 3.2.3 云顶高计算的数学模型37-39
• 3.3 本章小结39-41
• 4 基于多角度成像的云顶高度测量方法41-53
• 4.1 预处理与云检测41-42
• 4.2 云顶高测量方法42-45
• 4.2.1 云顶高测量方法基本流程42-43
• 4.2.2 云投影匹配关系精提取43-45
• 4.3 云顶高的计算和误差分析45-52
• 4.3.1 云顶高计算实验结果45-48
• 4.3.2 云顶高计算误差分析48-50
• 4.3.3 MISR图像云顶高计算结果50-52
• 4.4 本章小结52-53
• 5 云和地面成像窗口预测53-64
• 5.1 云成像窗口预测53-56
• 5.2 地面成像窗口预测56-59
• 5.2.1 DEM数据解析56-57
• 5.2.2 地面成像窗口计算57-59
• 5.3 成像窗口分析软件59-63
• 5.4 本章小结63-64
• 6 总结与展望64-66
• 6.1 总结64-65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-70
• 硕士期间研究成果70

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本文编号：931222