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针对道路目标在高分辨率遥感影像中的多尺度、遮挡、复杂背景等特性,挖掘其方向、空间结构先验,借助空-谱多尺度稀疏特征学习技术,实现遥感影像道路目标的区域提取;借助区域局部统计特性,实现道路边界的精确定位。借助深度学习模型,研究道路光谱,形态,几何特性的高层次特征表达,提高了高分辨率遥感影像道路提取的鲁棒性和准确性。特别是针对不同应用需求,在基于高分辨率遥感影像的道路检测、提取、建模方面取得了重要成果。
遥感技术经过20世纪后半叶的发展,无论在理论上、技术上和应用上均发生了重大的变化。其中,高光谱图像技术的出现和快速发展无疑是这种变化中十分突出的一个方面。通过搭载在不同空间平台上的高光谱传感器,即成像光谱仪,在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域,以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。在获得地表图像信息的同时,也获得其光谱信息,第一次真正做到了图谱合一。高光谱遥感图像解译技术主要包括:地物分类、解混、目标检测等。课题组在结构化空-谱稀疏特征表达、空-谱双视图半监督协同分类方面开展了系统深入的研究,取得了创新成果。
视频卫星是一种新型对地观测卫星,与传统的对地观测卫星相比,其最大的特点是可以对某一区域进行“凝视”观测,以“视频录像”的方式获得比传统卫星更多的动态信息,特别适于观测动态目标,分析其瞬时特性。连续的图像变化每秒超过24帧画面以上时,根据视觉暂留原理,看上去是平滑连续的视觉效果,这样连续的画面叫做视频。国外目前对视频卫星的帧速率指标并没有明确的限制,例如正在发展的美国静止轨道衍射成像系统能够拍摄1帧/秒视频,欧洲正在论证的静止轨道空间监视系统卫星“静止轨道监视系统”(GO-3S)能够拍摄5帧/秒视频,而美国已发射的天空卫星-1(Skysat-1)能够拍摄30帧/秒的视频。视频卫星通过一定时间间隔的时序图像组成视频,适于对动态目标进行分析,获得目标的速度和方向,这些重要信息从传统静态图像中难以获得。国内外正在积极研制的米级分辨率静止轨道光学成像卫星具备长时间视频拍摄能力,在海洋监视和环境监视领域有广阔的应用前景,能够对大型的动态军事目标进行检测。