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期刊信息/Journal information
航天返回与遥感
航天返回与遥感

刘兆军

双月刊

1009-8518

remotesensor2003@yahoo.com.cn

010-68378497

100190

北京市2747信箱35分箱

航天返回与遥感/Journal Spacecraft Recovery & Remote SensingCSCD北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    一种轻小型遥感相机多通道高速图像传输方案

    肖龙王磊张磊苏浩航...
    114-124页
    查看更多>>摘要：遥感相机图像传输接口性能是影响相机整体性能的重要指标,为解决多通道相机图像数据传输速率高且同时满足轻小型化需求的问题,文章提出一种高吞吐率、低误码率的轻小型相机多通道高速图像数据传输方案,该方案基于CoaXPress接口采用Aurora 8B/10B通信协议,通过FPGA吉比特发送器(Gigabit Transceiver,GTX)实现 4 套焦面组件下行的高速图像传输,测试数据率达到 13 Gbit/s,同时实现上行 21 Mbit/s的相机控制数据率.仿真及测试结果表明:该方案极大地提高了相机的图像数据传输速率,接口电缆数量较传统减少近 50%,可满足轻小型遥感相机多通道高速图像传输需求,为各类遥感相机高速小型化提供新的解决方案.

    遥感相机高速串行多通道图像传输轻小型

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    基于在轨MTF测试的定量图像质量提升方法

    周雨荷伏瑞敏齐文雯
    125-133页
    查看更多>>摘要：针对TDI推扫型光学遥感载荷在轨工作时可能出现的垂轨或沿轨方向图像质量下降现象,提出一种基于在轨MTF测试的单方向可定量图像质量提升方法.首先,采用刃边法测试得到沿轨和垂轨两个方向的MTF曲线,选取从零频到奈奎斯特频率范围内的n个不同频率点,根据MTF目标值与实测值的比值确定各选定频率点的MTF提升倍数,依据频域响应特性并以提升倍数作为频域响应幅值构建空域卷积函数,同时结合在轨实测信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)构建抑噪函数,在确保SNR的前提下实现的MTF的定量提升.根据在轨试验验证结果表明,按照所提方法进行图像质量提升,在噪声抑制阈值 0.5 dB范围内,垂轨方向MTF基本不变,沿轨方向奈奎斯特频率点的MTF提升 2.51 倍,获取的图像清晰度提升 8.33%,证明该方法可有效实现定量图像质量提升.

    在轨MTF测试可定量图像质量提升光学遥感

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    基于长短路融合及数据平衡的SAR船舶检测算法

    张宇于蕾单明广郑丽颖...
    134-143页
    查看更多>>摘要：针对SAR图像检测船舶任务中的目标小、近岸样本目标检测困难等问题,文章提出一种名为长短路特征融合网络(Long and Short path Feature Fusion Network,LSFF-Net)的船舶检测网络.该网络通过长短路特征融合模块有效协调了大目标与小目标检测,避免小目标特征信息的丢失.网络中应用结构重参数化结构提高了模块学习能力.为了满足多尺度目标检测,加入特征金字塔网络,融合多尺度特征.为了应对近岸样本目标检测,设计数据重分配算法,提高了对近岸样本目标的检测精度.实验结果表明:在公开数据集检测时,算法的平均精度(Average Precision,AP)达到 97.50%,优于主流目标检测算法.该方法为提高SAR图像中小目标和近岸样本目标检测精度提供了新的实现方案.

    合成孔径雷达图像船舶检测长短路特征融合数据重分配

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    基于卷积神经网络的建筑物提取

    王芸菲
    144-152页
    查看更多>>摘要：利用遥感图像进行建筑物提取在城市规划、土地利用调查等领域发挥了重要作用.然而,图像中建筑物类型多样,尺度大小不一的特点给自动提取带来了较大的挑战.针对遥感图像提取中大型建筑物容易出现空洞、小型建筑物容易漏检的问题,文章设计了一种融合多尺度特征与非局部计算的方法.该方法采用编码器-解码器结构,首先利用Res2Net50 作为编码器以提高多尺度特征提取能力,然后在解码器部分引入非局部计算模块获取上下文信息,以进一步改善不同尺度建筑物的提取结果.结果表明,该方法在建筑物数据集WHU上的评价指标IoU和F1 分别达到了 89.65%和 94.55%,比改进前的UNet网络分别提高了 1.52%和 0.86%,验证了新方法的有效性.

    建筑物提取多尺度非局部计算遥感图像遥感应用

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    基于改进YOLOv7的卫星遥感影像多尺度目标检测方法

    魏瑀皓黄松黄亚妮
    153-162页
    查看更多>>摘要：针对卫星遥感影像目标检测中,小目标检测精度低、漏检率高,以及实际应用场景中检测效率低等问题,文章提出一种基于改进YOLOv7(You Only Look Once)的卫星遥感影像多尺度目标检测方法.在检测网络中,聚焦提升小目标检测能力,添加类注意力机制的卷积模块(ConvNeXt Block,CNeB),提升对小目标细粒度特征的提取及利用能力;同时,提出后处理机制,通过建立小目标与大目标的相互关系,实现使用单个模型对多种尺度目标进行检测.实验结果表明,在TGRS-HRRSD数据集 4个小目标上,改进后的检测模型相较原始YOLOv7 在平均精确率均值指标上提升了 16.6 个百分点.在检测特定大目标任务中,通过后处理机制,在保持精度的条件下,相较YOLT(You Only Look Twice)时间减少了 70%.相较于主流的面向遥感影像的检测方法,该方法在检测多尺度目标上,检测精度更高、速度更快.

    卫星遥感图像卷积神经网络目标检测多尺度

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    一种基于Transformer编码器与LSTM的飞机轨迹预测方法

    李明阳鲁之君曹东晶曹世翔...
    163-176页
    查看更多>>摘要：为了解决飞机目标机动数据集缺失的问题,文章利用运动学建模生成了丰富的轨迹数据集,为网络训练提供了必要的数据支持.针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难及时序预测方法难以提取时空特征的问题,提出了一种结合Transformer编码器和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的飞机目标轨迹预测方法,即Transformer-Encoder-LSTM模型.新模型可同时提供LSTM和Transformer编码器模块的补充历史信息和基于注意力的信息表示,提高了模型能力.通过与一些经典神经网络模型进行对比分析,发现在数据集上,新方法的平均位移误差减小到 0.22,显著优于CNN-LSTM-Attention模型的 0.35.相比其他网络,该算法能够提取复杂轨迹中的隐藏特征,在面对飞机连续转弯、大机动转弯的复杂轨迹时,能够保证模型的鲁棒性,提升了对于复杂轨迹预测的准确性.

    轨迹预测Transformer编码器神经网络飞机目标Transformer-Encoder-LSTM模型

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