摘要：可见光遥感图像纹理细节丰富且分布情况复杂,高倍压缩后容易出现失真不均衡现象。现有研究并不针对图像的主观品质且易出现错补偿问题。为此,设计了基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿方法。通过对比结构相似度模型各函数对遥感压缩失真的评价效果,构造了压缩失真敏感性模型,在此基础上深入分析了不同程度的数据损失对恢复像质的影响,设计了基于失真敏感性的压缩补偿策略,在压缩编码端确定失真敏感区域并量化回传失真影响明显的数据,补偿于解码端恢复图像中。结果表明,该方法能有效提高恢复图像失真敏感区域内遥感目标的清晰程度和可判读性,降低恢复图像的失真不均衡程度,改善恢复图像的整体质量。

摘要：介绍了近些年来国际上几个主要的火星探测遥感相机,包括美国的火星观测相机(Mars Observer Camera,MOC)、高分辨率科学成相试验相机(High Resolution Science Imaging Experiment,HiRISE),以及欧空局的High Resolution Stereo Camera(HRSC)的发展概况、主要技术指标和技术特点,指出遥感器应具备近红外成像和三维立体成像功能,开展亚米级分辨率精细观测是今后火星遥感探测的主要发展趋势。本文还探讨了不同目标观测对成像分辨率的要求。通过对发展现状的调研和科学需求的分析,为我国今后开展火星可见光遥感观测提供了指标选择和设计的依据。

摘要：目的遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络Le Net-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。

摘要：南黄海辐射沙脊群水下地形的获取和可视化对于江苏近海空间资源的开发利用具有重要意义。据此设计以下方案:首先利用可见光水深遥感反演技术,建立削弱悬沙影响的水下地形遥感反演模型,获取沙脊群水域的水下地形;然后以Active X Control和COM对象组合方式基于OpenGL技术开发三维地形可视化综合管理平台(Visual Terrain Platform,VTP),构建辐射沙脊群水下地形三维可视化动态模拟系统,实现沙脊群水域水下地形的可视化及地形信息管理。实践表明该技术方案可为管理、开发和利用近海海洋空间资源提供技术支撑。

摘要：2016年8月10日,对于中国航天来说,又是一个喜庆的日子。在太原卫星发射中心,长征-4C运载火箭托举起高分-3卫星划破苍穹,顺利升空。至此,我国自主研制的首颗C频段多极化合成孔径雷达（SAR）卫星,同时也是世界上性能最先进的C频段多极化合成孔径雷达卫星发射成功,中国空间技术发展又跃上了一个新的高度。在卫星发射成功后,高分-3卫星总指挥兼总设计师张庆君接受了记者的专访。