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公开(公告)号：CN110059658A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910342178.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的遥感卫星影像多时相变化检测方法，提出一种三维U-net模型，该模型输入为图像长、宽、通道数以及时间四个维度，利用三维卷积对长，宽，时间同时进行操作，同理使用了三维池化与上采样操作。本发明，图片间的关联性通过设置合理的时间维度的卷积核尺寸来控制，增加此维度可以考虑更多图片的关联。对于以往繁重的数据标签问题，该模型也可以根据少量监督数据在训练过程中将非监督数据的损失函数权值设置为零，从而直接训练模型，大大减少了所需标签工作量。
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公开(公告)号：CN110020993A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201811433703.8
申请日：2018-11-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及GF-4卫星的MTF采样领域，具体涉及GF-4卫星中全色相机拍摄到的真实目标图像序列计算MTF，使用提到的MTF估计方法，抓取了目标场景的100帧图像，真实目标区域图像，通过Kolmogorov-Smirnov检验检验了卫星姿态的随机变化节律，遵守高斯分布，根据使用新型靶标估计GF-4光学成像系统的在轨空间特性的详细程序，提取到的多条LSF曲线，模拟图像和GF-4数据集之间MTF的差异来自PSF模版的设置，不受大气散射以及卫星姿态振动随机误差的影响。本发明解决了减少噪声和偶然采样误差对单幅图像的影响，且无法得到较优的LSF的问题。
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公开(公告)号：CN105352895B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510731510.0
申请日：2015-11-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本申请公开了一种高光谱遥感数据植被信息提取方法，包括：在实验研究区域同步或准同步地获取高光谱遥感影像和待测植被生理生化参量的参考标准值；对所述高光遥感谱影像进行降维预处理，得到植被冠层光谱反射率数据；建立植被冠层光谱反射率数据与植被参量标准值之间的经验数学模型，得到植被生理生化参量的高光谱遥感估算方法；通过所述经验数学模型，由从高光谱影像得到的植被冠层光谱反射率数据得到植被参量的估算值；利用样本值对模型中的参数进行估算，最后检验模型的精度。如此方案，利用高光谱遥感数据实现对植被生理生化参量的估算，快捷方便，不会对植被生长造成任何的影响，适合大面积开展，其测量区域甚至可以扩大到整个地球的尺度。
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公开(公告)号：CN105352895A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510731510.0
申请日：2015-11-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25 , G01N2021/1797
Abstract: 本申请公开了一种高光谱遥感数据植被信息提取方法，包括：在实验研究区域同步或准同步地获取高光谱遥感影像和待测植被生理生化参量的参考标准值；对所述高光遥感谱影像进行降维预处理，得到植被冠层光谱反射率数据；建立植被冠层光谱反射率数据与植被参量标准值之间的经验数学模型，得到植被生理生化参量的高光谱遥感估算方法；通过所述经验数学模型，由从高光谱影像得到的植被冠层光谱反射率数据得到植被参量的估算值；利用样本值对模型中的参数进行估算，最后检验模型的精度。如此方案，利用高光谱遥感数据实现对植被生理生化参量的估算，快捷方便，不会对植被生长造成任何的影响，适合大面积开展，其测量区域甚至可以扩大到整个地球的尺度。
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公开(公告)号：CN110059658B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910342178.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的遥感卫星影像多时相变化检测方法，提出一种三维U‑net模型，该模型输入为图像长、宽、通道数以及时间四个维度，利用三维卷积对长，宽，时间同时进行操作，同理使用了三维池化与上采样操作。本发明，图片间的关联性通过设置合理的时间维度的卷积核尺寸来控制，增加此维度可以考虑更多图片的关联。对于以往繁重的数据标签问题，该模型也可以根据少量监督数据在训练过程中将非监督数据的损失函数权值设置为零，从而直接训练模型，大大减少了所需标签工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109490867A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811590289.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本申请公开了一种水面目标偏振遥感探测能力评价方法，包括步骤：通过偏振成像系统获取水面目标与背景的偏振图像数据；对所述水面目标和背景的偏振图像数据进行向量分析；建立目标与背景探测器平面偏振对比度模型；对所述水面目标反射光与所述背景反射光的偏振探测对比度进行离差标准化；获取最佳检偏角。本发明充分考虑了光学遥感检偏器的偏振片在一定检偏角情况下得到目标与背景透过检偏器后的对比情况，按照本发明的评价方法得到的最佳检偏角可以为光学遥感偏振探测器检偏角的确定提供依据。本发明离差标准化后的目标与背景探测器平面偏振对比度模型是非负且归一化的，易于统一评价标准，增加了评价指标的可理解性，具有更广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN105069313B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510523927.8
申请日：2015-08-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请公开了一种基于相位非线性重采样拟合刃边的在轨MTF估计方法，获取所述卫星在轨MTF中载入含有倾斜刃边靶标的遥感检校图像，利用所述遥感图像分别选取其中的靶标区域中的沿轨刃边区域和穿轨刃边区域；对选取的所述沿轨刃边区域去除非靶标区域的行，得到偶数行沿轨刃边区域数据；同时，对选取的所述穿轨刃边区域去除非靶标区域的列，得到偶数列穿轨刃边区域数据等步骤；本发明解决了在布设倾斜刃边靶标，进而采用相位采样法获取在轨卫星MTF的时候，成像系统、大气扰动和卫星平台的振动等形成的噪声和模糊导致成像质量下降。
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公开(公告)号：CN104394371B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410715022.6
申请日：2014-12-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种适合大量连续图像采集和快速存储的系统，其特征在于，包括：图像采集装置和图像存储装置。本发明针对现有技术中FAT32文件存储单元频繁读写不同的SD卡扇区导致读写时间增长、效率降低的缺点，提供了一种适合大量连续图像采集和快速存储的系统，可以完成对VGA图像的采集和快速存储的功能，该系统不仅兼容标准的FAT32文件单元，还能够大大的提高文件存储效率。
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公开(公告)号：CN105184762A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510548020.7
申请日：2015-08-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种同步轨道卫星姿态欠采样量测下超分辨率图像重建的方法，包括步骤：读取同步轨道卫星时间欠采样的低分辨率序列图像IL1；利用已有的低分辨率图像IL1序列进行建模，得到符合其基本变化规律的模型方程，通过得到的模型方程推导出卡尔曼滤波状态方程和量测方程，根据离散卡尔曼滤波基本方程进行预测，得到时间信息充分的同步轨道卫星姿态变化的低分辨率图像序列IL2；采用泰勒级数法对所述低分辨率图像序列IL2运动估计结果进行图像配准；采用时间信息标志的凸集投影POCS算法对低分辨率图像序列IL2进行空域超分辨率重建。本发明利用欠采样量测信息约束下的低分辨率图像序列重建出超分辨率的高清图像，解决了姿态量测信息欠采样的影响。
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公开(公告)号：CN105069313A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510523927.8
申请日：2015-08-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请公开了一种基于相位非线性重采样拟合刃边的在轨MTF估计方法，获取所述卫星在轨MTF中载入含有倾斜刃边靶标的遥感检校图像，利用所述遥感图像分别选取其中的靶标区域中的沿轨刃边区域和穿轨刃边区域；对选取的所述沿轨刃边区域去除非靶标区域的行，得到偶数行沿轨刃边区域数据；同时，对选取的所述穿轨刃边区域去除非靶标区域的列，得到偶数列穿轨刃边区域数据等步骤；本发明解决了在布设倾斜刃边靶标，进而采用相位采样法获取在轨卫星MTF的时候，成像系统、大气扰动和卫星平台的振动等形成的噪声和模糊导致成像质量下降。
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