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一种面向卫星在轨自主任务规划的快速精准轨道预报方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年第6期49卷 879-887页

作者：王密陈俊博皮英冬仵倩玉武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

卫星在轨自主任务规划需要高精度的轨道预报数据，计算待观测目标的可成像时间窗口、成像姿态需求，结合其他约束条件来完成任务规划过程。针对卫星星上计算资源有限的情况，为了减少轨道预报过程的资源消耗、满足自主任务规划的需求，... 详细信息

卫星在轨自主任务规划需要高精度的轨道预报数据，计算待观测目标的可成像时间窗口、成像姿态需求，结合其他约束条件来完成任务规划过程。针对卫星星上计算资源有限的情况，为了减少轨道预报过程的资源消耗、满足自主任务规划的需求，提出一种在长周期的轨道预报中预报精度高、资源消耗少的轨道预报方法。基于两行根数（two-line element, TLE）及简化普适摄动模型，以多条轨道数据作为输入，迭代计算生成TLE，完成轨道预报，并计算轨道预报误差和模拟观测目标的成像参数初值误差，进行定量评价。实验结果表明，所提方法仅需少量输入数据即可完成72 h的轨道预报，预报精度优于4 km，平均耗时12.76 s，在长周期的轨道预报中预报精度高、运行速度快；使用轨道预报数据计算模拟观测目标的开始成像时间误差优于0.2 s，三轴方向上的成像姿态初值误差均优于0.03°，小于智能遥感卫星珞珈三号01星相机成像过程姿态指向精度指标。所提方法预报精度高，需求的时空资源少，对于星上在轨自主任务规划具有重要意义。

关键词：在轨自主任务规划轨道预报权重定义与调整两行根数成像参数初值

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基于遥感的森林碳储量显式计算模型

测绘学报 2024年第1期53卷 36-49页

作者：朱宁宁杨必胜董震武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

面向国家“双碳”目标和国际碳交易市场需求,陆地生态系统的固碳现状和未来固碳潜力亟须研究。森林是陆地生态系统中重要的碳库,目前基于地面观测的清查方法工作量大且抽样统计结果难以评价,基于卫星遥感反演的方法缺乏理论解释且普适... 详细信息

面向国家“双碳”目标和国际碳交易市场需求,陆地生态系统的固碳现状和未来固碳潜力亟须研究。森林是陆地生态系统中重要的碳库,目前基于地面观测的清查方法工作量大且抽样统计结果难以评价,基于卫星遥感反演的方法缺乏理论解释且普适性差。本文从单木级森林碳储量模型出发,提出一种基于遥感的森林碳储量显式计算模型。首先使用图像分辨率、森林郁闭度和森林高度3个关键变量构建森林碳储量显式计算模型,并对模型变量和参数进行误差分析;然后利用单木的生长特性,仿真不同饱和度的森林场景,从理论上解算不同树种的模型参数,并检验模型参数的精度与稳定性;最后验证模型在不同空间尺度、饱和度森林场景下的精度、稳健性和适用性。本文提出的森林碳储量模型解决了现有卫星遥感反演缺乏理论解释性和适用性差的难题,可实现大范围森林碳储量高分辨率制图和全球森林碳汇动态监测。

关键词：森林碳储量遥感模型森林郁闭度森林高度仿真森林

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基于双路细节关注网络的遥感影像建筑物提取

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第3期49卷 376-388页

作者：张卓尔潘俊舒奇迪武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

房屋等建筑物的分布情况是衡量地区发展的重要指标,利用遥感影像实现建筑物的自动高精度提取在指导城乡规划和市镇建设等方面具有重要意义。已有方法大多忽略了像素数较少的小面积建筑和边缘等细节信息的处理,针对此问题,提出了一种双... 详细信息

房屋等建筑物的分布情况是衡量地区发展的重要指标,利用遥感影像实现建筑物的自动高精度提取在指导城乡规划和市镇建设等方面具有重要意义。已有方法大多忽略了像素数较少的小面积建筑和边缘等细节信息的处理,针对此问题,提出了一种双路细节关注网络,将语义特征与细节关注特征双路并行优化,进一步提高了遥感影像中建筑物的提取精度。所提方法首先使用双路特征提取模块获取语义特征与细节关注特征,并在解码过程中进行双向优化,增强语义特征细节的同时提高细节关注特征的连续性与类别准确性,然后对二者进行融合,结合细节关注损失的监督,实现建筑物的高精度提取。在WHU建筑物数据集、ISPRS Vaihingen数据集与某地区国产高分数据集上,将所提方法与多种主流方法进行了对比验证,所提方法的F1分数和交并比均高于对比方法,且提取的建筑物完整性更好,小面积建筑漏检、误检率更低。

关键词：遥感影像建筑物提取全卷积神经网络深度学习特征优化

基于遥感影像的大当量爆炸建筑物毁伤评估模型

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爆炸与冲击 2024年第3期44卷 78-87页

作者：李珩马国锐刘宇迪张海明武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,... 详细信息

为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,利用地理信息系统空间分析数字化毁伤信息,构成毁伤数据集。然后,基于毁伤数据集中的训练样本修正经验模型参数,构建了适用于大当量爆炸的针对不同类型建筑物的毁伤评估模型,并基于毁伤数据集中的验证样本测试了模型性能。实验证明:所构建模型拟合优度高于96%,检验样本准确度高于84%,整体误差在可接受范围内。所构建模型在一定精度要求下可为大当量爆炸事故评估提供参考。

关键词：大当量爆炸遥感影像毁伤评估大数据分析建筑物

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珞珈三号01星冰雪/云场景影像偏色校正处理

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 923-934页

作者：林加伟潘俊武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

珞珈三号01星采用Bayer成像模式,其获取的绿色通道信号相对较强,但由于相机通常采用固定的曝光与增益设置,导致珞珈三号01星拍摄的含冰雪/云覆盖影像会出现严重偏绿现象。针对该问题,提出了一种结合颜色通道补偿与直方图间互相关关系的... 详细信息

珞珈三号01星采用Bayer成像模式,其获取的绿色通道信号相对较强,但由于相机通常采用固定的曝光与增益设置,导致珞珈三号01星拍摄的含冰雪/云覆盖影像会出现严重偏绿现象。针对该问题,提出了一种结合颜色通道补偿与直方图间互相关关系的直方图重叠白平衡方法。为提升影像的细节信息,通过低灰度值区域的分布比例构建伽马函数,实现拉伸处理;为提升各颜色通道分布的相似度,使用影像的标准差信息计算权重,补偿衰减通道,并基于YCbCr颜色空间保持亮度信息,避免影像背景亮度变化;为改善偏色情况并保持色度均值的重合,通过互相关关系进行色度直方图重叠处理,根据冰雪/云场景影像的特征自适应调整参数。对校正后的结果影像进行主观分析与客观评价,并与多种主流的颜色校正方法进行对比验证。实验结果表明,所提方法颜色校正效果更好、影像地物颜色更自然,且能更好地保留地物信息。

关键词：珞珈三号01星含冰雪/云覆盖偏色校正自适应伽马校正色度直方图重叠白平衡

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双边加权组稀疏残差约束的面阵卫星影像去噪

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 935-944页

作者：万天真潘俊王密武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

传统的组稀疏表示模型受到噪声的影响可能无法准确估计每个影像组的稀疏性,从而导致对理想影像的复原失真。提出了双边加权的组稀疏残差约束模型,引入组稀疏残差约束,首先利用稀疏编码系数的非局部自相似性获得理想影像的组稀疏系数估计... 详细信息

传统的组稀疏表示模型受到噪声的影响可能无法准确估计每个影像组的稀疏性,从而导致对理想影像的复原失真。提出了双边加权的组稀疏残差约束模型,引入组稀疏残差约束,首先利用稀疏编码系数的非局部自相似性获得理想影像的组稀疏系数估计,然后约束对应退化影像的组稀疏系数来逼近这一估计。由于面阵卫星影像噪声较为复杂,用简单加性高斯白噪声难以精确建模,将两个权重矩阵分别引入组稀疏残差约束的数据保真项和正则化项中,以表征影像和噪声的统计特性。使用模拟数据和珞珈三号01星获取的真实影像进行实验,在模拟实验中,双边加权组稀疏残差约束模型在去除加性高斯白噪声和空间异质噪声方面表现优于其他对比方法。在真实影像实验中,使用该模型去噪后的影像熵值相较于三维块匹配滤波方法、多波段加权核范数最小化方法、非局部中心化稀疏表示方法、低秩化组稀疏表示方法和三边加权稀疏编码方法,分别提升了2.03%、1.18%、1.26%、1.24%和2.10%。结果表明,双边加权组稀疏残差约束模型在保留影像边缘细节和消除真实影像噪声方面优于对比方法。

关键词：面阵卫星影像影像去噪组稀疏表示组稀疏残差约束非局部自相似性

基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 1075-1092页

作者：桂志鹏丁劲宸刘宇航陈欢吴华意武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过... 详细信息

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口统计属性建模提供参考。

关键词：社会经济水平轨迹数据挖掘出行语义结构方程模型随机森林消费模式活动模式差异

MtSCCD:面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测数据集

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遥感学报 2024年第2期28卷 321-333页

作者：周维勋刘京雷彭代锋管海燕邵振峰南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

利用遥感影像识别土地利用类型及监测其变化情况在城市规划和土地利用优化等领域发挥着重要作用。当前,相关数据集存在样本量少、类别划分不合理、数据不开源等局限,难以满足样本驱动的深度学习遥感信息提取范式的需求。本文构建了一个... 详细信息

利用遥感影像识别土地利用类型及监测其变化情况在城市规划和土地利用优化等领域发挥着重要作用。当前,相关数据集存在样本量少、类别划分不合理、数据不开源等局限,难以满足样本驱动的深度学习遥感信息提取范式的需求。本文构建了一个面向深度学习的大规模场景分类与变化检测数据集MtSCCD (Multi-temporal Scene Classification and Change Detection)。该数据集包括MtSCCD_LUSC (MtSCCD Land Use Scene Classification)和MtSCCD_LUCD (MtSCCD Land Use Change Detection)两个子数据集,分别用于土地利用场景分类与变化检测任务。该数据集具有以下特点:(1) MtSCCD是目前规模最大的公开的土地利用类型识别与检测数据集,包含10种土地利用类型共65548幅图像,并且样本覆盖中国5个城市的中心区域;(2)由于MtSCCD数据集根据城市划分训练集、验证集以及测试集,对于新增的城市土地利用数据,可以根据需求划分为训练集与验证集或测试集,因此可扩展性较高;(3) MtSCCD数据集中测试集与训练集的样本来自不同的城市,因此符合实际业务需求,且能够验证模型的泛化性能。基于MtSCCD_LUSC和MtSCCD_LUCD两个子数据集,本文评估了多个深度学习网络的分类与变化检测效果,为后续的相关研究提供了参考。

关键词：土地利用场景分类变化检测数据集信息提取特征提取深度学习卷积神经网络

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融合注意力与序列单元的文本超分辨率

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1120-1129页

作者：韦豪东易尧华余长慧林立宇武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

街景影像中的文本信息是感知与理解场景的关键线索,低分辨率街景影像文本区域细节缺乏导致文本识别准确率降低。文本超分辨率通过增强文本区域边缘及纹理细节提高文本识别准确率,提出了融合注意力与序列单元的街景影像文本超分辨率方法... 详细信息

街景影像中的文本信息是感知与理解场景的关键线索,低分辨率街景影像文本区域细节缺乏导致文本识别准确率降低。文本超分辨率通过增强文本区域边缘及纹理细节提高文本识别准确率,提出了融合注意力与序列单元的街景影像文本超分辨率方法。首先,采用混合残差注意力结构提取影像文本区域空间信息、通道信息并融合特征,序列单元通过双向门控循环结构提取影像中文本间的序列先验信息;然后利用梯度先验知识作为约束条件,重构街景影像文本区域。采用TextZoom真实场景影像及合成文本影像进行对比分析,实验结果表明,超分辨率重构的街景影像文本区域边缘清晰、纹理细节丰富,可以提高街景影像文本识别准确率。

关键词：街景影像超分辨率注意力机制序列信息梯度先验损失