• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      面向陸表目標(biāo)的光學(xué)遙感成像仿真系統(tǒng)研究

      2022-01-11 12:09:00高凌雁朱明月阮寧娟金海男王有福王慧亮
      航天返回與遙感 2021年6期
      關(guān)鍵詞:光學(xué)鏈路探測(cè)器

      高凌雁 朱明月 阮寧娟 金海男 王有福 王慧亮

      面向陸表目標(biāo)的光學(xué)遙感成像仿真系統(tǒng)研究

      高凌雁1,2朱明月3阮寧娟1,2金海男4王有福5王慧亮6

      (1 北京空間機(jī)電研究所,北京 100094)(2 先進(jìn)光學(xué)遙感技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094)(3 錢學(xué)森空間技術(shù)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094)(4 國(guó)能(北京)商務(wù)網(wǎng)絡(luò)有限公司,北京 100161)(5 華能青海發(fā)電有限公司新能源分公司,西寧 810000)(6 國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司檢修分公司,大同 037000)

      基于光學(xué)遙感系統(tǒng)現(xiàn)有設(shè)計(jì)和約束條件,在滿足項(xiàng)目成本、研制進(jìn)度和過程風(fēng)險(xiǎn)等因素的情況下,如何優(yōu)化圖像品質(zhì),提升系統(tǒng)成像效能,是遙感設(shè)計(jì)研發(fā)人員需要考慮的重要方面。為了更好的支撐遙感系統(tǒng)研制的設(shè)計(jì)優(yōu)化和決策,有必要開展鏈路成像模擬與像質(zhì)性能預(yù)估。面向陸表場(chǎng)景和地物目標(biāo),文章基于遙感成像物理過程機(jī)理,對(duì)成像重要環(huán)節(jié)構(gòu)建精細(xì)化的數(shù)學(xué)模型,并結(jié)合成像系統(tǒng)工程測(cè)試數(shù)據(jù),迭代訓(xùn)練優(yōu)化系統(tǒng)模型。經(jīng)驗(yàn)證,系統(tǒng)仿真置信度優(yōu)于0.83,可以實(shí)現(xiàn)光學(xué)遙感載荷的高真實(shí)度的成像模擬;并根據(jù)模型采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì),開發(fā)了成像仿真軟件,實(shí)現(xiàn)對(duì)陸表場(chǎng)景進(jìn)行多波段、多種成像參數(shù)、多種分辨率和幅寬的光學(xué)成像仿真和結(jié)果可視化功能;并在載荷研制論證中開展應(yīng)用,有效支撐遙感系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析,提升總體效能。

      光學(xué)成像仿真 精細(xì)化建模 模型優(yōu)化 精度驗(yàn)證 軟件開發(fā) 航天遙感

      0 引言

      在遙感器方案論證階段或研制生產(chǎn)前期,通過成像仿真與性能評(píng)估,可以為系統(tǒng)方案調(diào)整、設(shè)計(jì)優(yōu)化和生產(chǎn)措施改進(jìn)提供支撐,避免在設(shè)計(jì)和科研生產(chǎn)上走彎路,把相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)控制在設(shè)計(jì)階段前期,提高整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研制的效費(fèi)比。此外,高真實(shí)度和高精度的仿真結(jié)果與評(píng)估數(shù)據(jù)也可為后端的遙感應(yīng)用提供科學(xué)研究和論證的數(shù)據(jù)資源,發(fā)揮更多的價(jià)值[1]。

      自20世紀(jì)末始,國(guó)外機(jī)構(gòu)在光學(xué)遙感成像仿真模型研究和平臺(tái)開發(fā)上多方著力,形成很多卓有成效的研究成果,并在多個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家軍方和國(guó)家應(yīng)用部門的系統(tǒng)論證、研制和在軌服務(wù)中開展了有效應(yīng)用[2-7]。然而,目前應(yīng)用在我國(guó)相關(guān)領(lǐng)域的工具還很有限,有一些只是不完整的基礎(chǔ)功能模塊,制約了我國(guó)遙感科學(xué)研究和產(chǎn)品研制方面的發(fā)展。國(guó)內(nèi)近年來也在該領(lǐng)域開展了諸多研究和開發(fā)工作,然而在整個(gè)成像鏈路的建模和開發(fā)中,傳感器模塊較為簡(jiǎn)化,而成像系統(tǒng)涉及物理要素眾多,耦合關(guān)系復(fù)雜,交互影響,在軌成像效應(yīng)無法全面通過仿真真實(shí)準(zhǔn)確地反映,降低了成像模擬的整體效能。

      本文基于光學(xué)遙感成像機(jī)理,結(jié)合遙感系統(tǒng)研制生產(chǎn)實(shí)際和特性測(cè)試真實(shí)情況,從系統(tǒng)工程論角度,著重精細(xì)化的開展光學(xué)成像系統(tǒng)的建模與算法研究,設(shè)計(jì)開發(fā)了成像仿真軟件平臺(tái),旨在為實(shí)現(xiàn)我國(guó)成像仿真技術(shù)自主可控提供一定的知識(shí)研究基礎(chǔ),并可靈活對(duì)接上游場(chǎng)景與大氣三維建模平臺(tái)和下游數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái),整體提升成像仿真鏈路的體系效能。

      1 光學(xué)遙感成像鏈路

      光學(xué)遙感成像鏈路主要包括輻射源(太陽)、場(chǎng)景(含探測(cè)目標(biāo)和地形背景)、大氣、遙感成像系統(tǒng)和后續(xù)數(shù)據(jù)傳輸處理[8]。傳輸過程為:一定光照條件下,攜帶場(chǎng)景信息的輻射能量經(jīng)過大氣輻射傳輸路徑進(jìn)入光學(xué)遙感成像系統(tǒng),通過能量采集傳輸、光電轉(zhuǎn)換、電荷轉(zhuǎn)換、電子學(xué)增益放大和濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換以及傳輸?shù)冗^程,呈現(xiàn)含有觀測(cè)目標(biāo)和場(chǎng)景信息的圖像。

      為了實(shí)現(xiàn)光學(xué)成像高精度仿真,重點(diǎn)研究了光學(xué)遙感系統(tǒng)的鏈路成像過程,分析成像系統(tǒng)各個(gè)組成單元在成像過程中的有效信號(hào)采樣、轉(zhuǎn)換及傳輸機(jī)理,各種物理效應(yīng)機(jī)理和系統(tǒng)的噪聲產(chǎn)生機(jī)理,同時(shí)考慮大氣傳輸、平臺(tái)振動(dòng)等因素對(duì)成像退化的影響。影響最終成像結(jié)果的環(huán)節(jié)和要素眾多,存在諸多耦合交互,復(fù)雜性強(qiáng)。通過梳理物理要素與成像性能之間的影響關(guān)系,結(jié)合遙感成像系統(tǒng)的研制經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)際,建立了遙感成像系統(tǒng)的仿真精細(xì)化模型。成像模擬實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示:首先,通過幾何、紋理和光譜等特性對(duì)關(guān)注目標(biāo)的典型場(chǎng)景進(jìn)行場(chǎng)景模型構(gòu)建;然后,利用成熟的大氣輻射傳輸模型對(duì)響應(yīng)的大氣輸入條件完成場(chǎng)景與大氣的集成建模,得到遙感器入瞳前的輻射能量信息(即入瞳輻亮度);接著,構(gòu)建精細(xì)化的遙感成像系統(tǒng)模型,包含信號(hào)、噪聲和MTF三大鏈路;最后,通過前面的模型模擬得到場(chǎng)景的仿真圖像結(jié)果,并可以進(jìn)行可視化顯示,具備圖像縮放/拖拽功能、灰度信息查看功能和灰度直方圖顯示功能。

      圖1 光學(xué)遙感器成像仿真過程

      2 精細(xì)化建模與平臺(tái)開發(fā)

      2.1 場(chǎng)景大氣集成建模

      通過運(yùn)用三維場(chǎng)景建模工具對(duì)陸表典型地面背景和地物目標(biāo)進(jìn)行幾何、光譜和紋理特性的建模[9-10],完成場(chǎng)景建模(過程不贅述)。本文將生成賦有材質(zhì)屬性的場(chǎng)景數(shù)據(jù)作為集成建模的輸入數(shù)據(jù)。利用成熟的大氣輻射傳輸模型[11-12],通過最小二乘擬合,計(jì)算得到不同光照和觀測(cè)角度下的輻亮度數(shù)據(jù)與反射率信息的參數(shù)查找表,針對(duì)大陸中緯度帶常規(guī)氣候條件,結(jié)合陸表典型目標(biāo)的反射率,進(jìn)行反射率反演,生成反射率矩陣,然后根據(jù)輸入的成像幾何條件,調(diào)用輻亮度計(jì)算參數(shù)查找表,結(jié)合場(chǎng)景反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣輻射傳輸計(jì)算[13],生成集成場(chǎng)景、大氣等特性的輻射能量數(shù)據(jù),作為鏈路后端單元(遙感成像系統(tǒng))的入瞳信息數(shù)據(jù)源。

      2.2 成像系統(tǒng)建模

      成像系統(tǒng)的建模主要完成入瞳輻射信息經(jīng)過成像系統(tǒng)的透過、聚焦、采樣、光電轉(zhuǎn)換、放大濾波和量化等作用后輸出圖像數(shù)據(jù)的過程。

      灰度水平DN、信噪比SNR和調(diào)制傳遞函數(shù)MTF是評(píng)價(jià)遙感成像系統(tǒng)的重要成像性能指標(biāo)[14],基于成像性能開展信號(hào)、噪聲和MTF三大鏈路的成像精細(xì)化建模和訓(xùn)練優(yōu)化。

      入瞳輻亮度經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng),在探測(cè)器焦面得到的信號(hào)電子數(shù)target為

      式中為普朗克常數(shù),=6.63×10–34J·s;為光速,=3×108m/s;為光學(xué)系統(tǒng)相對(duì)孔徑的倒數(shù);為光學(xué)系統(tǒng)雜光系數(shù);為光學(xué)系統(tǒng)線遮攔比;opt為光學(xué)系統(tǒng)透過率;max和min為光譜響應(yīng)范圍的上限和下限,為波段的中心波長(zhǎng);det為探測(cè)器面積,對(duì)方形探元,等于探測(cè)器像元尺寸的平方;int為成像系統(tǒng)的積分時(shí)間,對(duì)普通CCD探測(cè)器等于曝光時(shí)間,對(duì)TDICCD探測(cè)器等于曝光時(shí)間×TDI級(jí)數(shù)[15];QE()為光譜響應(yīng)率,即波長(zhǎng)為的每個(gè)入射光子平均產(chǎn)生的光電子數(shù),也稱探測(cè)器量子效率;target即為攜帶目標(biāo)信息的入瞳輻亮度。

      信號(hào)電子數(shù)值的上限為探測(cè)器的飽和電子數(shù),當(dāng)電子傳遞到探測(cè)器敏感結(jié)電容時(shí),便產(chǎn)生電壓,經(jīng)過源跟隨放大器輸出電壓信號(hào),假設(shè)器件飽和電子數(shù)為sat,那么有

      式中SIGNAL為信號(hào)電壓;out為信號(hào)電子數(shù);CCE為電荷轉(zhuǎn)換效率;單位一般為μV/e-。

      經(jīng)過電子學(xué)增益調(diào)整和模數(shù)轉(zhuǎn)換(量化位數(shù)為)后的輸出信號(hào)為

      式中SAT為滿量程飽和輸出電壓;DNout為模數(shù)轉(zhuǎn)換后的量化輸出值。

      經(jīng)過遙感器相關(guān)雙采樣后的系統(tǒng)噪聲SYS[16]為

      式中n(=1, 2, 3, 4, 5)分別為1散粒噪聲、2模式噪聲、3探測(cè)器讀出底噪聲、4電路放大器噪聲和5量化噪聲。

      成像鏈路中大氣、光學(xué)成像系統(tǒng)以及衛(wèi)星平臺(tái)都會(huì)對(duì)成像產(chǎn)生退化效應(yīng),系統(tǒng)的MTF可表達(dá)為各個(gè)環(huán)節(jié)的MTF乘積

      式中 MTF(=1, 2, 3, 4, 5)為大氣、光學(xué)系統(tǒng)、探測(cè)器、電子學(xué)系統(tǒng)和衛(wèi)星平臺(tái)5個(gè)環(huán)節(jié)在頻域的MTF退化模型。

      2.3 仿真軟件設(shè)計(jì)開發(fā)

      基于成像仿真模型和算法,在Windows7/10環(huán)境下,采用分層軟件架構(gòu)開展成像仿真軟件開發(fā),實(shí)現(xiàn)光學(xué)遙感系統(tǒng)成像模擬,并綜合考慮持續(xù)發(fā)展與應(yīng)用拓展,建立可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫管理模式和接口設(shè)計(jì),系統(tǒng)整體的基本框架設(shè)計(jì)如圖2所示。

      軟件主要具備五大功能:1)參數(shù)手動(dòng)輸入/配置文件導(dǎo)入/存儲(chǔ)輸出;2)源數(shù)據(jù)調(diào)用;3)不同分辨率和幅寬、多種可見波段、多類型成像系統(tǒng)的子環(huán)節(jié)效應(yīng)和全功能的成像仿真;4)仿真結(jié)果按照設(shè)置好的存儲(chǔ)路徑進(jìn)行保存;5)成像仿真結(jié)果可視化顯示與灰度/直方圖等信息對(duì)比查看。軟件設(shè)計(jì)效果見圖3所示。

      圖2 成像仿真軟件數(shù)據(jù)流與綜合框架

      圖3 成像仿真軟件設(shè)計(jì)界面與仿真結(jié)果可視化顯示

      3 模型驗(yàn)證與分析

      為了建立高置信度仿真模型,利用遙感載荷工程研制中的真實(shí)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,迭代修訂模型和參數(shù),不斷優(yōu)化模型算法。最后選用某商遙高分相機(jī)的工程數(shù)據(jù)對(duì)最終模型開展子單元級(jí)和系統(tǒng)級(jí)的驗(yàn)證,采用灰度DN值、信噪比、MTF指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算對(duì)比,分析模型仿真精度。

      3.1 成像模型的地面數(shù)據(jù)驗(yàn)證

      采用相機(jī)地面輻射定標(biāo)測(cè)試和MTF測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行單元級(jí)模型驗(yàn)證,流程如圖4所示。

      圖4 地面工程數(shù)據(jù)驗(yàn)?zāi)A鞒?/p>

      (1)信號(hào)噪聲模型的地面驗(yàn)證

      選取某商遙載荷全色譜段(500~800nm)的TDI級(jí)數(shù)12級(jí)和不同增益參數(shù)下的定標(biāo)測(cè)試數(shù)據(jù)開展信號(hào)與噪聲模型的精度驗(yàn)證,驗(yàn)證對(duì)比結(jié)果見表1和表2。

      并對(duì)不同增益的響應(yīng)變化作曲線進(jìn)行對(duì)比,見圖5所示。由圖5可看出,相機(jī)增益為0dB時(shí),由于該載荷探測(cè)器件響應(yīng)限制,器件達(dá)到飽和狀態(tài)后,電路未進(jìn)行放大作用的情況下(0dB),輸出灰度約為670DN,此時(shí)即使增加輸入亮度,輸出值也不再增加;后續(xù)在電子學(xué)系統(tǒng)中增加增益調(diào)控至6dB后,系統(tǒng)飽和輸出響應(yīng)才達(dá)到10bit量化的滿量程值。這與該載荷在軌實(shí)際成像特點(diǎn)吻合,驗(yàn)證了信號(hào)響應(yīng)模型的有效性。

      表1 成像系統(tǒng)信號(hào)鏈路定標(biāo)測(cè)試結(jié)果與模型仿真結(jié)果

      表2 高端亮度系統(tǒng)SNR-地面定標(biāo)結(jié)果與模型仿真結(jié)果對(duì)比和誤差

      圖5 可見光全色波段(0.5~0.8μm)不同增益下的定標(biāo)結(jié)果與仿真結(jié)果

      對(duì)成像系統(tǒng)進(jìn)行信號(hào)和噪聲模型驗(yàn)證的結(jié)果表明,信號(hào)與噪聲的精細(xì)化成像模型可以模擬真實(shí)成像過程的具體效應(yīng),包括探測(cè)器器件飽和、系統(tǒng)飽和、線性變化以及噪聲等。其中,信號(hào)模擬誤差不大于4.55%,信噪比誤差不大于7.28%。

      (2)MTF模型的地面驗(yàn)證

      根據(jù)遙感系統(tǒng)中的光學(xué)鏡頭設(shè)計(jì)分析MTF數(shù)據(jù)、探測(cè)器件的測(cè)試MTF數(shù)據(jù)和系統(tǒng)測(cè)試MTF數(shù)據(jù),進(jìn)行子單元級(jí)和系統(tǒng)級(jí)MTF模型精度驗(yàn)證。以全色譜段為例,計(jì)算對(duì)比結(jié)果見表3所示。

      表3 PAN(0.5~0.8μm)譜段MTF設(shè)計(jì)(測(cè)試)結(jié)果與仿真結(jié)果對(duì)比

      對(duì)成像系統(tǒng)進(jìn)行MTF模型驗(yàn)證的結(jié)果表明,成像系統(tǒng)MTF精細(xì)化模型可以模擬真實(shí)成像過程的各子環(huán)節(jié)的成像退化效應(yīng),精度驗(yàn)證結(jié)果中:光學(xué)系統(tǒng)MTF模型精度優(yōu)于92%,探測(cè)器精度優(yōu)于94%,相機(jī)系統(tǒng)的MTF模型精度可優(yōu)于95%。

      3.2 成像模型的在軌數(shù)據(jù)驗(yàn)證

      采用該商遙相機(jī)在軌運(yùn)行時(shí)對(duì)靶標(biāo)地區(qū)場(chǎng)景成像的分辨率為1m的全色PAN波段工程測(cè)試數(shù)據(jù),開展系統(tǒng)成像模型的精度驗(yàn)證,流程見圖6所示。

      圖6 在軌工程數(shù)據(jù)驗(yàn)?zāi)A鞒?/p>

      場(chǎng)景包含草地、土壤、水泥道路、樹木、可測(cè)算靶標(biāo)等典型目標(biāo),通過對(duì)真實(shí)成像時(shí)的大氣條件和相機(jī)成像參數(shù)進(jìn)行成像模擬,得到仿真結(jié)果見圖7所示,并計(jì)算灰度值、信噪比和靶標(biāo)的MTF性能指標(biāo),與在軌工作測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,分析模型模擬精度和置信度。

      圖7 含靶標(biāo)目標(biāo)的陸表場(chǎng)景——全色(0.5~0.8μm)通道光學(xué)成像模擬結(jié)果

      對(duì)仿真結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)結(jié)果計(jì)算,其中:DN值和SNR值通過對(duì)均勻區(qū)域求均值和均方差計(jì)算得到,MTF通過刃邊法[17-18]計(jì)算得到。計(jì)算分析結(jié)果見表4。

      表4 成像載荷在軌測(cè)試結(jié)果與仿真模擬結(jié)果

      采用仿真系統(tǒng)與真實(shí)成像系統(tǒng)(即被仿真系統(tǒng))的相似度表征仿真系統(tǒng)的置信度,兩者之間的相似指標(biāo)、數(shù)量以及對(duì)系統(tǒng)影響的權(quán)重因子將產(chǎn)生綜合影響[19-20]。設(shè)為仿真系統(tǒng),為被仿真的真實(shí)系統(tǒng),、之間存在個(gè)相似元,設(shè)每個(gè)相似元的值為q,影響權(quán)重為ω,則系統(tǒng)相似度為

      式中yy分別為系統(tǒng)實(shí)際輸出結(jié)果和仿真結(jié)果。

      令灰度DN值、SNR和MTF作為評(píng)價(jià)相似元,通過構(gòu)造兩兩判斷矩陣[19-20]的方法計(jì)算得到權(quán)重系數(shù),根據(jù)在軌成像驗(yàn)證的三個(gè)指標(biāo)參數(shù)的仿真精度和權(quán)重值,計(jì)算得到系統(tǒng)模型的仿真置信度為

      在軌系統(tǒng)級(jí)模型驗(yàn)證的結(jié)果表明:系統(tǒng)仿真置信度可優(yōu)于0.83。

      4 結(jié)束語

      本文基于光學(xué)遙感鏈路成像機(jī)理,概述了遙感成像載荷的精細(xì)化建模過程與成像仿真軟件開發(fā)總體設(shè)計(jì),并結(jié)合遙感載荷單元級(jí)和系統(tǒng)級(jí)的工程測(cè)試數(shù)據(jù),開展模型算法訓(xùn)練優(yōu)化以及精度驗(yàn)證。仿真驗(yàn)證結(jié)果顯示:成像仿真模型能夠模擬真實(shí)成像過程的線性響應(yīng)、飽和、像質(zhì)MTF退化等各種具體效應(yīng),且系統(tǒng)信號(hào)模型精度可優(yōu)于90%,信號(hào)與噪聲模型考核信噪比性能精度優(yōu)于92%,MTF模型精度優(yōu)于72%,系統(tǒng)置信度可優(yōu)于0.83,能夠完成高真實(shí)感、較高置信度的成像模擬。成像建模仿真研究應(yīng)用需要不斷緊跟遙感發(fā)展趨勢(shì),持續(xù)更新,后續(xù)不僅會(huì)繼續(xù)更新優(yōu)化模型和算法,增加仿真圖像多種指標(biāo)計(jì)算評(píng)價(jià)單元,并將拓展和深化兩方面的研究:1)高光譜波段的成像建模研究;2)與后端數(shù)據(jù)應(yīng)用處理的結(jié)合,進(jìn)一步優(yōu)化模型,逐步完善多類型的光學(xué)遙感系統(tǒng)仿真研究與應(yīng)用。

      [1] 孫偉健, 林軍, 阮寧娟, 等.國(guó)外光學(xué)遙感成像系統(tǒng)仿真軟件發(fā)展綜述與思考[J].航天返回與遙感, 2010, 31(6): 70-75.

      SUN Weijian, LIN Jun, RUAN Ningjuan, et al. Summarization and Consideration of Oversea′s Simulation Software Development for Optical Remote Sensing System[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2010, 31(6): 70-75. (in Chinese)

      [2] SUN Jiangqin, MESSINGERD, GARTLEYM.Enhanced DIRSIG Scene Simulation by Incorporating Process Models[C]//Imaging Spectrometry XVI, August 22-23, 2021, San Diego, CA, USA. 2011: 1-12.

      [3] SANDERS J S, BROWN S D. Utilization of DIRSIG in Support of Real-time Infrated Scene Generation[J]. Proceedings of the SPIE, 2000, 4029: 278-285.

      [4] BSRNER A, WIEST L, KELLER P, et al.Sensor: A Tool for the Simulation of Hyperspectral Remote Sensing Systems[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2001, 55(5/6): 299-312.

      [5] COTA S A, BELL J T, BOUCHER R H, et al. Picasso: An End-to-end Image Simulation Tool for Space and Airborne Imaging Systems[C]//Remote Sensing System Engineering, August 11-13, 2008, San Diego, CA, USA. 2008: 1-31.

      [6] MOULTON J R,FINK C E. Ray-tracing Approach for Realistic Hyperspectral Forest Canopies[C]//Conference on Targets and Backgrounds VIII: Characterization and Representation, April 1-3, 2002, Orlando, USA. 2002: 46-64.

      [7] 王剛, 禹秉熙.基于圖像仿真的對(duì)地遙感過程科學(xué)可視化研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2002, 6(14): 756-770.

      WANG Gang, YU Bingxi. Study on Scientific Visualization of Earth Remote Sensing Based on Imagery Simulation[J]. Journal of System Simulation, 2002, 6(14): 756-770. (in Chinese)

      [8] SCHOWENGERDT R A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing[M]. New York: Academic Press Inc., 1997: 45-46.

      [9] HAYNES A W, GILMORE M A, FILBEE D R, et al. Accurate Scene Modeling Using Synthetic Imagery[C]//Targets and Backgrounds IX: Characterization and Representation, April 21-22, 2003, Ortando, FL, USA. 2003: 86-87.

      [10] 彭庸.高真實(shí)感地形場(chǎng)景仿真研究[D].西安: 西安電子科技大學(xué), 2009.

      PENG Yong. The Study of Third Dimension Scene Simulation[D]. Xi′an: Xidian University, 2009. (in Chinese)

      [11] VERMOTE E, TANRE D, DEUZE J L, et al. Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S): User′s Guide[Z]. UST de Lille.

      [12] 毛克彪, 覃志豪.大氣輻射傳輸模型及MODTRAN中透過率計(jì)算[J]. 測(cè)繪與空間地理信息, 2004, 27(4): 1-3.

      MAO Kebiao, QIN Zhihao. The Transmission Model of Atmospheric Radiation and the Computation of Transmittance of Modtran[J]. Geomatics&Spatial Information Technology, 2004, 27(4): 1-3. (in Chinese)

      [13] 何紅艷, 楊居奎, 齊文雯. 大氣對(duì)遙感衛(wèi)星圖像品質(zhì)的影響分析[J]. 航天返回與遙感, 2011, 32(2): 42-47.

      HE Hongyan, YANG Jukui, QI Wenwen. Analysis of Atmosphere′s Influence on Image Qualit y of Remote Satellite[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2011, 32(2): 42-47. (in Chinese)

      [14] MOJTABA ABOLGHASEMI, DARIUSHABBASI-MOGHADAM. Design and Performance Evaluation of the Imaging Payload for a Remote Sensing Satellite[J]. Optics & Laser Technology, 2012, 44: 2418-2426.

      [15] 馬文坡. 航天光學(xué)遙感技術(shù)[M]. 北京: 中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社, 2011: 91-93.

      MA Wenpo. Space Optical Remote Sensing Technology[M]. Beijing: Science and Technology of China Press, 2011: 91-93. (in Chinese)

      [16] HOLST G C. CCD Arrays, Cameras, and Displays[M]. 2nd ed. mgJCD Publishing, 1998: 123-130.

      [17] 趙占平, 付興科, 黃巧林, 等. 基于刃邊法的航天光學(xué)遙感器在軌MTF測(cè)試研究[J]. 航天返回與遙感, 2009, 30(2): 37-43.

      ZHAO Zhanping, FU Xingke, HUANG Qiaolin, et al. On Orbit MTF Test Research of Remote Sensors Based on Knife-edge Method[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2009, 30(2): 37-43. (in Chinese)

      [18] 戴奇燕, 夏德深, 何紅艷, 等. 刃邊法在軌MTF測(cè)量性能分析[J]. 航天返回與遙感, 2006, 27(3): 22-27.

      DAI Qiyan, XIA Deshen, HE Hongyan, et al. Performance Analysis of MTF Measurement Using Edge Method[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2006, 27(3): 22-27. (in Chinese)

      [19] SARGENT R G. Verification and Validation of Simulation Models[J]. Journal of Simulation, 2013, 7(1): 12-24.

      [20] 柳世考, 劉興堂, 張文. 利用相似度對(duì)仿真系統(tǒng)可信度進(jìn)行定量評(píng)估[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2002, 14(2): 143-145.

      LIU Shikao, LIU Xingtang, ZHANG Wen. Fixed Quantity Evaluation to Reliability of Simulation System with Similar Degree[J]. Journal of System Simulation, 2002, 14(2): 143-145. (in Chinese)

      Terrestrial Objective-oriented Optic Remote Sense Imaging Simulation Research

      GAO Lingyan1,2ZHU Mingyue3RUAN Ningjuan1,2JIN Hainan4WANG Youfu5WANG Huiliang6

      (1 Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China)(2 Key Laboratory for Advanced Optical Remote Sensing Technology of Beijing, Beijing 100094, China)(3 Qian Xuesen Laboratory of Space Technology, Beijing 100094, China)(4 Guoneng(Beijing)Business Network Co., Ltd., Beijng 100161, China)(5 Huaneng Qinghai Power Generation Co., Ltd., New Energy Branch, Xi'ning 810000, China)(6 State Gird Jibei Electric Power Co., Ltd., Maintenance Branch, Datong 037000, China)

      Under the satisfying of project cost, schedule and process risk, remote sensor system designers and developers need mainly considering how to optimize image quality and promote system effectiveness within the existing design and constraints. Imaging simulation and the prediction of image quality can contribute to the design optimization and decision of system development. Based on the research of optical remote sensing mechanism, in this paper, the terrestrial objective-oriented fine-grained mathematic models of the vital steps in the imaging chain are built and trained combined with mass sensors’ engineering test data. System simulation dependability is better than 0.83 through the models verifying, which prove the imaging system model can realize the imaging simulation with high quality. Imaging simulation software was developed with layered architectural approach according the model, which has a variety imaging simulation function for many spectrums, different resolutions and widths, and results visual display. The research and software can be applied in the development and reasoning of remote sensor, and support the remote sensing design and analysis effectively, in addition improve overall effectiveness.

      optic imaging simulation; fine modeling; model optimization; precision verify; software develop; space remote sensing

      V445

      A

      1009-8518(2021)06-0064-10

      10.3969/j.issn.1009-8518.2021.06.007

      2021-08-28

      民用航天十三五預(yù)研項(xiàng)目(D040401)

      高凌雁, 朱明月, 阮寧娟, 等. 面向陸表目標(biāo)的光學(xué)遙感成像仿真系統(tǒng)研究[J]. 航天返回與遙感, 2021, 42(6): 64-73.

      GAO Lingyan, ZHU Mingyue, RUAN Ningjuan, et al. Terrestrial Objective-oriented Optic Remote Sense Imaging Simulation Research[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2021, 42(6): 64-73. (in Chinese)

      高凌雁,女,1987年生,2011年獲哈爾濱工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與技術(shù)專業(yè)碩士學(xué)位,高級(jí)工程師。主要研究方向?yàn)楣鈱W(xué)遙感成像建模與仿真、系統(tǒng)像質(zhì)論證與圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理。E-mail:gaolingyan20080910@126.com。

      (編輯:龐冰)

      猜你喜歡
      光學(xué)鏈路探測(cè)器
      家紡“全鏈路”升級(jí)
      滑輪組的裝配
      天空地一體化網(wǎng)絡(luò)多中繼鏈路自適應(yīng)調(diào)度技術(shù)
      光學(xué)常見考題逐個(gè)擊破
      第二章 探測(cè)器有反應(yīng)
      EN菌的引力波探測(cè)器
      第二章 探測(cè)器有反應(yīng)
      光學(xué)遙感壓縮成像技術(shù)
      有7顆彗星已經(jīng)被探測(cè)器造訪過
      太空探索(2014年9期)2014-07-10 13:06:30
      基于3G的VPDN技術(shù)在高速公路備份鏈路中的應(yīng)用
      同心县| 贵阳市| 福海县| 武乡县| 龙山县| 沈丘县| 安福县| 佛山市| 临颍县| 高唐县| 湘西| 莒南县| 禄丰县| 阆中市| 汉川市| 晋州市| 千阳县| 合山市| 布尔津县| 龙门县| 白山市| 昌邑市| 开封市| 霍林郭勒市| 册亨县| 尤溪县| 襄城县| 奉贤区| 土默特右旗| 修文县| 沅陵县| 山西省| 丹江口市| 新建县| 安国市| 九江市| 闽侯县| 拉萨市| 中阳县| 凌源市| 从化市|