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星上遥感数据处理理论与方法

星上遥感数据处理理论与方法

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图文详情
  • ISBN:9787030690906
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:410
  • 出版时间:2021-06-01
  • 条形码:9787030690906 ; 978-7-03-069090-6

本书特色

本书可作为航空航天、计算机科学与技术、电子信息、遥感科学与技术、摄影测量等专业,以及环境、大气、海洋、地理、灾害等遥感应用专业教师和科研工作者的参考书籍,也可以作为各类高等院校相关专业研究生教材。

内容简介

书是在作者2000年提出的《智能地球观测卫星网系统》基础上发展起来的一本专业科技书籍,本书共分十四章,-2章介绍星上数据处理的基本知识;第3-11章详细介绍了星上遥感数据处理的理论、数学模型、需要解决的关键技术和基于FPGA星上数据处理的实现方法,并用大量的实例验证了这些理论和方法,包括星上影像特征点检测与匹配、星上地面控制点识别、星上卫星相对和保证姿态计算、星上几何校正、星上几何定标、星上影像地理配准、无控制点星上影像定位、无控制点星上正射纠正等;2-14章介绍星上遥感处理应用,包括星上云检测、星上舰船检测、星上洪水变化检测。本书可作为航空航天、计算机科学与技术、电子信息、遥感科学与技术、摄影测量、等专业,以及环境、大气、海洋、地理、灾害等遥感应用专业教师和科研工作者的参考书籍,也可以作为各类高等院校相关专业研究生、本科生的教材。

目录

目录

前言
第1章绪论1
1.1“智能地球观测卫星系统”提出的背景1
1.1.1地球观测卫星发展的规律1
1.1.2第五代地球观测卫星是什么?3
1.2“智能地球观测卫星系统”框架4
1.2.1设计原则4
1.2.2“智能地球观测卫星系统”架构6
1.2.3“智能地球观测卫星系统”运行模式7
1.2.4*终用户操作7
1.2.5智能地面控制站9
1.3“智能地球观测卫星系统”的特性9
1.4“智能地球观测卫星系统”的关键技术9
1.4.1智能传感器、探测器10
1.4.2高速传输率和高速网络通信10
1.4.3星上数据的处理能力11
1.5国内外典型“智能地球观测卫星系统”11
1.5.1海军地球地图观察者11
1.5.2星上自主项目(project for on-board autonomy,PROBA)12
1.5.3双波段红外探测卫星(bi-spectral infrared detection,BIRD)13
1.5.4太空立方2.0(SpaceCube 2.0)13
1.5.5首颗太空网智能卫星(First Smart Satellite for Space Mesh)14
1.5.6-Sat系统15
1.5.7星上数据系统框架15
1.5.8对地观测脑(earth observation brain,EOB)16
1.6本章小结19
参考文献19
第2章星上遥感数据处理22
2.1引言22
2.2“智能地球观测卫星系统”与星上遥感数据处理24
2.3星上数据处理的主要内容25
2.3.1星上数据管理与传输系统25
2.3.2星上卫星平台/传感器控制25
2.3.3星上星务及资源管理26
2.3.4星上成像参数智能优化26
2.4星上遥感数据处理挑战27
2.5基于FPGA的星上遥感数据并行处理28
2.5.1基于FPGA的星上遥感数据处理算法设计29
2.5.2基于FPGA的星上遥感数据并行算法优化30
2.5.3运算层分析31
2.5.4基于FPGA的星上遥感数据处理算法优化31
2.6本章小结33
参考文献34
第3章星上影像特征点检测与匹配37
3.1引言37
3.2特征点检测SURF算法38
3.2.1传统的SURF算法38
3.2.2基于FPGA的SURF算法40
3.3特征点匹配方法42
3.3.1BRIEF描述子43
3.3.2汉明距离匹配43
3.3.3误匹配剔除44
3.4亚像素定位47
3.5星上影像特征点检测与匹配FPGA硬件实现47
3.5.1DDR3读写48
3.5.2SURF检测子49
3.5.3汉明距离匹配50
3.5.4误匹配剔除52
3.5.5亚像素定位53
3.6实验验证和FPGA性能分析54
3.6.1遥感图像数据54
3.6.2影像特征点匹配55
3.6.3匹配精度分析57
3.6.4亚像素定位结果60
3.6.5FPGA处理速度和硬件资源消耗情况60
3.7本章小结61
参考文献62
第4章星上地面控制点识别64
4.1引言64
4.2地面特征控制点检测优化算法68
4.2.1特征检测器和描述子算法68
4.2.2SURF检测器的优化71
4.3地面控制点星上检测FPGA实现75
4.3.1地面控制点星上检测FPGA实现框架75
4.3.2积分图像生成模块(IIG)76
4.3.3SURF 检测器设计76
4.3.4非*大值抑制实现78
4.3.5BRIEF描述子的实现78
4.3.6BRIEF匹配实现79
4.4实验仿真结果80
4.4.1硬件环境和数据集传感器80
4.4.2控制点点检匹配81
4.4.3FPGA的性能分析82
4.5本章小结84
参考文献85
第5章星上卫星相对、绝对姿态解算90
5.1引言90
5.2卫星相对姿态和绝对姿态解算基础92
5.2.1P-H法92
5.2.2像方坐标系94
5.2.3物方坐标系95
5.3卫星相对姿态P-H法星上解算模型95
5.3.1误差方程的优化95
5.3.2LU分解-分块算法的矩阵求逆97
5.3.3相对姿态解算流程99
5.3.4时间复杂度分析100
5.3.5数值仿真100
5.4卫星绝对姿态P-H法星上解算模型103
5.4.1误差方程的优化过程103
5.4.2LU分解-分块算法的6×6矩阵求逆105
5.4.3绝对姿态解算流程106
5.4.4时间复杂度分析106
5.4.5数值仿真106
5.5卫星相对姿态星上解算的FPGA实现107
5.5.1卫星相对姿态解算FPGA硬件实现整体架构107
5.5.2卫星相对姿态P-H法解算模块107
5.5.3Modelsim仿真114
5.6卫星相对姿态星上解算的FPGA实现119
5.6.1卫星绝对姿态解算FPGA硬件实现整体架构119
5.6.2卫星绝对姿态P-H法解算模块119
5.6.3卫星绝对姿态P-H法解算模块126
5.7实验验证130
5.7.1相对姿态P-H法解算验证131
5.7.2P-H法绝对姿态解算验证132
5.8本章小结133
参考文献133
第6章星上影像几何定标 136
6.1引言136
6.2影像几何定标数学模型137
6.3FPGA软硬件平台及设计开发139
6.3.1FPGA介绍139
6.3.2基于ISE软件的FPGA设计开发方法142
6.3.3基于System Generator的FPGA开发方法143
6.4星上影像几何定标FPGA实现144
6.4.1数据输入模块的实现145
6.4.2参数计算模块的实现146
6.4.3矩阵相乘并行计算的实现149
6.4.4矩阵求逆的硬件实现152
6.5仿真与验证159
6.5.1实验数据159
6.5.2一次计算的仿真验证与硬件资源使用分析161
6.5.3迭代计算系统的实现与验证164
6.6本章小结167
参考文献168
第7章星上线阵推扫卫星影像几何定标170
7.1引言170
7.2线阵推扫卫星影像星上几何定标模型173
7.2.1线阵推扫卫星CCD传感器成像几何模型173
7.2.2线阵推扫卫星影像星上几何定标模型174
7.3线阵推扫卫星影像星上几何定标的FPGA实现180
7.3.1星上几何定标硬件实现的整体硬件实现结构180
7.3.2外方位参数初始值的硬件实现181
7.3.3姿态参数转换的硬件实现182
7.3.4外方位参数插值的硬件实现185
7.3.5星上定标并行计算的硬件实现185
7.4星上定标实验结果与硬件资源分析199
7.4.1实验数据199
7.4.2仿真与结果分析201
7.5本章小结206
参考文献206
第8章星上影像地理配准210
8.1引言210
8.2二次多项式地理配准优化模型211
8.2.1传统的二次多项式模型211
8.2.2优化的二阶多项式模型212
8.2.3地理配准坐标转换212
8.2.4双线性插值重采样213
8.3星上影像二次多项式地理配准FPGA实现214
8.3.1星上地理配准的FPGA结构214
8.3.2二阶多项式误差方程式FPGA实现215
8.3.3ATA逆的LU分解FPGA的实现216
8.3.4二次方程式解算的FPGA实现223
8.3.5坐标变换和双线性插值的FPGA实现224
8.4实验验证与FPGA性能分析226
8.4.1软件和硬件环境226
8.4.2实验与验证226
8.4.3处理性能227
8.5本章小结231
参考文献231
第9章星上无控制点影像定位234
9.1引言234
9.2无控制点星上定位数学模型234
9.2.1线阵推扫式卫星的成像几何234
9.2.2星历数据插值234
9.2.3基于SLERP的卫星姿态插值236
9.2.4几何视线模型——VGM模型237
9.3星上影像实时无控影像定位FPGA实现241
9.3.1卫星姿态数据的FPGA硬件实现241
9.3.2星历数据的拉格朗日插值算法的FPGA硬件实现243
9.4基于VGM模型的无控定位算法的FPGA硬件实现251
9.4.1基于VGM模型的无控定位的FPGA硬件架构251
9.4.2CTRL_VGM模块252
9.4.3VVCM模块254
9.4.4VVLocalSys模块254
9.4.5VVOrbitSys模块256
9.4.6Fixed2Float模块258
9.4.7VVTerrestrialSys模块258
9.4.8RAM_VV模块261
9.4.9ITERATION模块262
9.4.10CtrlIter模块263
9.4.11SolveEquation模块264
9.4.12XYZ2LonLat模块267
9.5本章小结273
参考文献273
第10章星上无控制点RFM解算275
10.1引言275
10.2卫星遥感影像RFM模型276
10.2.1卫星遥感影像RFM模型277
10.2.2RFM模型系数求解方案278
10.3RFM模型参数求解算法279
10.3.1*小二乘求解RFM模型参数算法279
10.3.2递推*小二乘求解RFM模型参数算法282
10.3.3像方空间坐标补偿方案284
10.4RFM参数递推*小二乘求解的FPGA硬件实现285
10.4.1FPGA硬件架构285
10.4.2NORMALIZE模块285
10.4.3CTRLNOR模块286
10.4.4CALNOR模块287
10.4.5快速的矩阵乘法并行结构的硬件设计289
10.4.6TEMP1模块的矩阵乘法并行结构291
10.4.7TEMP2模块的矩阵乘法并行结构291
10.4.8TEMP模块的矩阵乘法并行结构291
10.4.9UPDATE_W模块的矩阵乘法并行结构292
10.4.10UPDATE_S模块的矩阵乘法并行结构293
10.5本章小结294
参考文献294
第11章星上影像正射纠正298
11.1引言298
11.2GA算法概述299
11.2.1RFM模型系数优选300
11.2.2编码方案301
11.2.3适应度函数301
11.2.4基于GA-RFM模型的间接正射纠正302
11.3基于FPGA的GA-RFM正射影像纠正硬件实现304
11.3.1基于FPGA的GA-RFM影像正射纠正的硬件架构304
11.3.2GARFM模块304
11.3.3GA_NORCOD模块305
11.3.4SELECT模块
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节选

第1章绪论 1.1“智能地球观测卫星系统”提出的背景 1.1.1地球观测卫星发展的规律 从早期使用航空摄影开始,卫星遥感已经被公认为是查看、分析和表征有价值的工具,做出有关环境的决策(Schowengerdt,1997)。这是因为: (1)卫星遥感使用传感器/检测器获取有关远处而不是就地的物体或现象; (2)光谱范围通过卫星遥感拍摄的影像大于我们的眼睛感觉到的电磁波谱范围; (3)观看视角范围从区域到全球规模; (4)卫星图像可以形成持久记录(Schowengerdt,1997;Lillesand and Kiefer,2000)。 不同空间、光谱和时间分辨率的遥感数据可以满足不同用户的需求。例如,某些用户可能需要频繁、重复地覆盖相对较低的空间分辨率(例如气象学);某些用户可能要求不经常重复覆盖的可能空间分辨率(例如地形图);而有些用户既需要高空间分辨率又需要频繁覆盖,且快速的图像传递(例如军事监视)(Schowengerdt,1997)。随着信息技术的发展,用户的需求已经从传统的基于图像的数据到高级的基于图像的信息/知识,例如大米的产量估算,洪水覆盖面积等(Zhou,2001)。因此,地球观测卫星设计在未来面临着巨大的挑战。 早在2000年初,有学者将地球观测卫星系统的发展划分为4个阶段:**代地球观测卫星系统是从20世纪60年代初到1972年;第二代地球观测卫星系统是从1972年到1986年;第三代地球观测卫星系统是从1986年到1999年;第四代地球观测卫星系统是从1999年到2014年左右(Zhou,2002,2003;Zhou et al.,2002a)。人们自然会问:下一代地球观测卫星系统是什么? **代地球卫星观测系统(1960~1972年)主要由CORONA、ARGON、LANYARD三大侦察卫星系统组成(Zhou,2002a,2002b)。该系统出现在冷战时期,主要目的在于军事侦察和区域绘图(Mcdonald,1995;周国清,2019)。卫星搭载的成像传感器的空间分辨率不等,有高达几米级到一百米左右,影像基本上为黑白影像。 第二代地球卫星观测系统开始从1972年7月23日美国陆地卫星Landsat-1的发射升空,并提供大量的影像给大众用户。Landsat-1搭载的传感器光谱分辨率为4个波段,空间分辨率提升为80m,相机幅宽为185km,重访周期18天,**次获取数字影像(digital imagery)影像为(Zhou et al.,2002)。从20世纪80年代开始,美国开始组建专门处理多光谱遥感数据的研究机构,其中包括有National Aeronautics and Space Administration(NASA)的喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory-JPL),美国地质勘探局(US Geological Survey(USGS),环境研究所(Environmental Research Institute of Michigan(ERIM),Ann Arbor,Michigan),普渡大学遥感应用实验室(Laboratory for Applications of Remote Sensing(LARS)at Purdue University)等研究中心。第二代地球卫星观测系统的另一个特点是:遥感数据开始广泛地应用于各类科学研究。在近十年的Landsat发展过程中,Landsat系列卫星搭载的传感器光谱波段数4个波段(MSS)发展到了7个波段(TM),地面空间分辨率达到了30m。 第三代地球卫星观测系统是自1986年到1999年,这十多年中,地球卫星观测关键技术得到了快速的进展,遥感数据应用也不断发展。1986年2月22日法国发射了SPOT-1卫星,其搭载的传感器**次使用了线阵推扫成像技术(Zhou and Paul Kauffmann,2002b),地面空间分辨率在全色波段达到了10m左右。另外,欧空局(European Space Agency)1991年7月17日发射的ERS-1卫星,搭载了合成孔径雷达(SAR),地面空间分辨率为30m。微波波段传感器通过卫星平台成像,极大提高了卫星对地球的观测能力,尤其是提高了对环境、大气、冰川、海洋等的观测、研究和理解能力,促进了卫星遥感的应用价值。 第四代地球卫星观测系统是从1999~2014年前后。1995年,美国摄影测量与遥感学会(ASPRS)和由Landsat卫星管理小组(包括NASA,NOAA和USGS),NIMA,USDA,EPA,NASA卫星数据应用部门在美国召开了“地球陆地卫星下一个十年”会议。来自卫星公司的700多位专家、遥感数据产品商、终端用户的专家参加了讨论,并就未来遥感影像的应用、潜在的问题、共同需要的解决方案进行了研讨(Stoney,1996;周国清,2017;Zhou et al.,2018;Zhou,2020)。在该会议上,得出的结论是:下一代高分辨率、多(超)光谱卫星系统将推向市场,并广泛应用于地球科学、环境科学、大气科学、社会科学等。后来全球发射1~15m地面分辨率的32颗卫星验证了这一结论。在卫星遥感发展这十几年过程中,遥感卫星制造商、遥感卫星数据用户感兴趣的特征是卫星的空间分辨率(spatial resolution)、时间分辨率(temporal resolution)、光谱分辨率(spectral resolution)和光谱覆盖范围、轨道高度、重访周期(revisit)、条幅宽度(width of swath)、立体成像能力、成像模式(传感器)、数据记录格式、拥有者和市场需求。在此,仅做简单介绍(详细的、全面的调查和分析能参考Zhou(2001)): (1)地面空间分辨率:1~3m地面分辨率的全色图像,4m地面分辨率的多光谱影像和8m地面分辨率的高光谱影像。雷达卫星影像可达到3m以上的地面分辨率。 (2)地面覆盖宽度:光学卫星地面覆盖宽度4~40km,雷达卫星地面覆盖宽度20~500km。 (3)光谱分辨率和光谱覆盖范围:美国军用卫星能达到10nm光谱分辨率和200个波段的高光谱遥感图像。 (4)重访周期:低轨道卫星重访周期少于三天,有的卫星甚至可以通过左右翻转方法缩短重访周期。 (5)从数据获取到用户接收的时间间隔:卫星图像可以实时下传到世界各地的地面卫星接收站,美国军方利用安装在汽车上的卫星接收站、军舰上的卫星接收站实时接收卫星数据。 (6)立体成像能力:大部分卫星具有同轨(in-track)和跨轨(across-track)的立体成像能力,如IKONOS和Quickbird卫星,因此可以利用摄影测量原理进行三维地面制图。 (7)传感器位置和姿态:卫星的位置和姿态由星载定位传感器和姿态传感器自主完成。轨道的位置精确可以达到厘米级,传感器姿态精度可以达到0.003度(Bisnath et al.,2001;Moreau et al.,2000)。 (8)成像模式:光学卫星能实现“扫帚扫描(whisk-broom)”和“推扫(push-broom)”的成像模式。 (9)雷达卫星:Radarsat-2,LightSAR和EnviSat不同大小的分辨率和扫描带宽度的组合,而且它们具有全极化成像功能。对于Radarsat-2,全极化成像的地面采样距离(ground sampling distance,GSD)大约10m左右;LightSAR通过与Radarsat-2相同的轨道上成像模式,实现了双通道成像模型,形成3m的GSD。目前雷达卫星可以提供GSD在3~1000 m,地面覆盖20~500 km的带宽。 (10)拥有者:很多国家的政府或商业组织都发射了自己的高分辨率卫星,如阿尔及利亚、阿根廷、巴西、中国、加拿大、法国、德国、印度、以色列、日本、韩国(南部)、葡萄牙、泰国、乌克兰、俄罗斯、美国政府和美国卫星商业公司。 总之,这一代对地观测卫星系统的主要特点是:“三多”和“三高”。“三多”是:多平台、多传感器、多角度;“三高”是高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率(李德仁和沈欣,2005)。 1.1.2第五代地球观测卫星是什么? 人们自然会问:下一代地球观测卫星系统是什么?如上分析所示,地球观测卫星技术大约每13~15年有一个明显的跳跃(图1-1)。基于这个跳跃周期,第五代地球观测卫星在2015年左右来临。这就提出了一个问题:“第五代地球观测卫星是什么?” 图1-1地球观测卫星系统发展时间节点(据Zhou et al.,2004;2002) Zhou等认为:“地球观测卫星经过半个世纪的发展,已经达到成熟期,下一代卫星将是智能对地观测卫星”(Zhou et al.,2002)。被期望的智能地球观测卫星系统将是一个基于动态集成地球观测传感器、数据处理器和通信系统于一体的、卫星上处理的、空间结构配置的智能系统。这个智能系统将能够为实时用户、移动用户、专业用户和普通用户开展全球同步观测、实时处理和分析遥感数据(Zhou,2001)。这是因为不同的用户,如测绘、自然资源、环境科学、气象、灾难监测等领域的需求已经从基本的卫星影像发展到卫星产品商提供实时、定点、动态更新影像产品,即基于影像的信息。例如,玉米产量估计,森林野火燃烧5天后的范围等。而且,遥感数据和信息修正将更加频繁,也就是说,在许多方面,遥感信息的应用类似于现在的天气预报一样(实时)更新(气象遥感卫星提供数据)。此外,普通用户很少关心遥感影像处理技术的复杂性,仅仅要求遥感影像供应商直接为用户提供增值产品影像(例如,洪水淹没区水深三维图等)和增值产品(如洪水淹没区经济损失分布图),以满足用户的实时需求。这些要求,对第五代遥感卫星技术的发展提出了新的挑战。这些挑战包括(Zhou,2002a): (1)达到较高的重访周期:尽管当前卫星的重访周期大约为1~3天,但是,目前单个卫星观测还不能满足大多数用户的实时数据采集需求(例如,抢险、防汛、灾难实时监控、军事战斗等)。未来的智能卫星系统需要将重访周期的时间定在几分钟,或十几分钟,以满足不同应急用户的实时需求。 (2)数据适用于普通用户:目前卫星下传的“原始”数据不能直接服务于普通用户。例如,农民没有受过专业培训,没有专业数据处理软件,不知道如何根据自己的需求对卫星遥感影像进行诸如面积测量、生成高程模型或者进行影像分类,但他们理解气象卫星图中风暴雨动态图,因此,他们希望未来智能地球观测卫星像这样给普通大众用户提供这类服务。 (3)用户直接下载影像:以前遥感数据分发给用户的过程是:①卫星地面接收站接收原始卫星数据;②卫星地面站处理“原始”数据,转换为计算机可识别的数据,并分成Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级影像产品;③将这个数据归档为用户订单数据,供用户订购。未来智能地球观测卫星“图像”将使用移动设备直接下载,如手机或笔记本电脑。 (4)简单的接收设备:卫星接收站通常必须建立固定的设施,如大型天线。未来智能卫星影像将通过移动通讯设备的内置小天线传输影像信息。 (5)操作简易的接收器:以前卫星收转站只进行遥感影像接收,而很少关注用户是如何使用这些影像,用在什么方面。同时,大多数非专业用户并不知道如何订购或使用这些影像。其结果是,许多遥感影像被封存而且可能永远不会被使用。未来智能地球观测卫星将像今天的电视一样,普遍大众用户将使用遥控器选择一个“频道”,以得到他们想要的影像信息。 (6)星上新一代的增值产品:现在星上卫星数据处理能力是非常低的。许多卫星数据产品是后处理的结果,例如,土地利用分类地图。由于普通用户通常没有软件操作能力,这种情况在很大程度上限制了遥感影

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