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1、(10)申请公布号 CN 103576165 A (43)申请公布日 2014.02.12 CN 103576165 A (21)申请号 201310553557.3 (22)申请日 2013.11.08 G01S 17/89(2006.01) G01C 11/00(2006.01) G01N 21/31(2006.01) (71)申请人 中国科学院遥感与数字地球研究所 地址 100101 北京市朝阳区大屯路甲 20 号 (72)发明人 张立福 吴太夏 段依妮 孙雪剑 刘佳 岑奕 杨杭 王树东 (74)专利代理机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 代理人 李相雨 (54) 发明名称。
2、 一种卫星智能对地观测模式库获取方法和系 统 (57) 摘要 本发明提供一种卫星智能对地观测库模式获 取方法和系统， 包括 ： 对每一种单一地物场景进 行卫星成像模拟仿真实验， 分析地物特性， 选择每 一种单一地物场景的观测模式参数 ； 进行多地物 场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景的 观测模式参数耦合关系进行分析， 选择多地物场 景的观测模式参数 ； 根据所选择的每一种单一地 物场景和多地物场景的观测模式参数， 构建卫星 智能对地观测模式库。本发明可以通过地面单一 地物场景和多场景成像模拟仿真实验， 选择各种 场景下的观测模式参数， 构建完整的卫星智能对 地观测模式库， 以供实际卫星。
3、智能对地观测时有 针对性地进行选择， 具有广泛的应用价值。 (51)Int.Cl. 权利要求书 3 页 说明书 13 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103576165 A CN 103576165 A 1/3 页 2 1. 一种卫星智能对地观测库模式获取方法， 其特征在于， 包括 ： 对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验， 分析地物特性， 选择每一种单一 地物场景的观测模式参数 ； 进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景的观测模式参数耦合关系进 行分析， 选择。
4、多地物场景的观测模式参数 ； 根据所选择的每一种单一地物场景和多地物场景的观测模式参数， 构建卫星智能对地 观测模式库。 2. 根据权利要求 1 所述的卫星智能对地观测模式库获取方法， 其特征在于 ： 在所述对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验之前还包括 ： 研究每一种单 一地物场景成像的光谱曲线特征， 构建背景知识库 ； 所述对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验包括 ： 结合所述背景知识库， 对专业航空遥感相机的曝光时间、 增益进行控制， 实现对所述每一种单一地物场景的成 像 ； 所述分析地物特性， 选择每一种单一地物场景的观测模式参数包括 ： 对每一种单一地 物场景的成像结。
5、果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关系， 选择使成像结 果达到最佳信噪比和信息熵的观测模式参数， 包括曝光时间、 增益和曝光时间与增益的比 值中的一个或多个参数 ； 所述进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验包括 ： 对专业航空遥感相机的曝光时 间、 增益进行控制， 实现对所述多地物场景的成像 ； 所述对多地物场景的观测模式参数耦合关系进行分析， 选择多地物场景的观测模式参 数包括 ： 对多地物场景的成像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关 系， 选择使成像结果达到最佳信噪比和信息熵的多地物场景的观测模式参数， 包括曝光时 间、 增益和曝光时间与增益的比值中。
6、的一个或多个参数。 3. 根据权利要求 2 所述的卫星智能对地观测模式库获取方法， 其特征在于 ： 所述信噪比为 ： 用于说明图像中有效信息和噪声的比值 ： SNR=LSDmaxLSDmin 其中 SNR 为信噪比， LSDmax为加噪后图像中所有像素局部方差的最大值， LSDmin为加噪 后图像中所有像素局部方差的最小值 ； 所述信息熵为 ： 用于说明图像所具有的信息量 ： 其中， EN 为信息熵， pi为图像中像素灰度值为 i 时的概率， n 为图像的最大灰度值。 4. 根据权利要求 1 所述的卫星智能对地观测模式库获取方法， 其特征在于 ： 所述单一地物场景包括 ： 植被、 土壤、 水体。
7、、 岩石和人工地物中的一个或多个地物场 景 ； 所述多地物场景包括 ： 两两组合的植被 - 土壤、 植被 - 水体、 植被 - 岩石、 植被 - 人工地 物、 土壤-水体、 土壤-人工地物、 水体-岩石、 水体-人工地物 ； 三种组合的植被-土壤-水 体、 植被 - 土壤 - 岩石、 植被 - 土壤 - 人工地物、 植被 - 水体 - 岩石、 植被 - 水体 - 人工地物、 土壤 - 水体 - 人工地物 ； 多种组合的植被 - 土壤 - 水体 - 人工地物中的一个或多个多地物 权 利 要 求 书 CN 103576165 A 2 2/3 页 3 场景。 5. 根据权利要求 1 至 4 中任一项。
8、所述的卫星智能对地观测模式库获取方法， 其特征在 于， 所述方法还包括 ： 根据所述卫星智能对地观测模式库， 结合任务优先级、 环境条件、 地物 对象判定中的一个或多个影响因素， 综合分析成像条件关联和影响， 确定最佳成像模式， 选 择卫星智能对地观测模式库中的最佳曝光时间和增益对地观测成像。 6. 一种卫星智能对地观测模式库获取系统， 其特征在于， 包括 ： 顺序连接的单一地物 成像单元、 多地物成像单元和模式库构建单元， 其中 ： 单一地物成像单元， 用于对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验， 分析地 物特性， 选择每一种单一地物场景的观测模式参数 ； 多地物成像单元， 用于进行多。
9、地物场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景的观 测模式参数耦合关系进行分析， 选择多地物场景的观测模式参数 ； 模式库构建单元， 用于根据所选择的每一种单一地物场景和多地物场景的观测模式参 数， 构建卫星智能对地观测模式库。 7.根据权利要求 6 所述的卫星智能对地观测模式库获取系统， 其特征在于 ： 所述系统还包括 ： 背景库构建单元， 与所述单一地物成像单元相连， 用于研究每一种单 一地物场景成像的光谱曲线特征， 构建背景知识库 ； 所述单一地物成像单元包括 ： 第一成像子单元， 用于结合所述背景知识库， 对专业航空 遥感相机的曝光时间、 增益进行控制， 实现对所述每一种单一地物场景的。
10、成像 ； 第一参数选 择子单元， 用于对每一种单一地物场景的成像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时 间与增益的关系， 选择使成像结果达到最佳信噪比和信息熵的观测模式参数， 包括曝光时 间、 增益和曝光时间与增益的比值中的一个或多个参数 ； 所述多地物成像单元包括 ： 第二成像子单元， 用于对专业航空遥感相机的曝光时间、 增 益进行控制实现对所述多地物场景的成像 ； 第二参数选择子单元， 用于对多地物场景的成 像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关系， 选择使成像结果达到最佳 信噪比和信息熵的多地物场景的观测模式参数， 包括曝光时间、 增益和曝光时间与增益的 比值中。
11、的一个或多个参数。 8. 根据权利要求 7 所述的卫星智能对地观测模式库获取系统， 其特征在于 ： 所述第一参数选择子单元包括 ： 第一信噪比模块 ； 所述第二参数选择子单元包括 ： 第 二信噪比模块 ； 所述第一信噪比模块和所述第二信噪比模块用于利用如下公式计算成像信 噪比 ： SNR=LSDmaxLSDmin 其中 SNR 为信噪比， LSDmax为加噪后图像中所有像素局部方差的最大值， LSDmin为加噪 后图像中所有像素局部方差的最小值 ； 所述第一参数选择子单元包括 ： 第一信息熵模块 ； 所述第二参数选择子单元包括 ： 第 二信息熵模块 ； 所述第一信息熵模块和所述第二信息熵模块用。
12、于利用如下公式计算成像信 息熵 ： 其中， EN 为信息熵， pi为图像中像素灰度值为 i 时的概率， n 为图像的最大灰度值。 权 利 要 求 书 CN 103576165 A 3 3/3 页 4 9. 根据权利要求 6 所述的卫星智能对地观测模式库获取系统， 其特征在于 ： 所述单一地物场景包括 ： 植被、 土壤、 水体、 岩石和人工地物中的一个或多个地物场 景 ； 所述多地物场景包括 ： 两两组合的植被 - 土壤、 植被 - 水体、 植被 - 岩石、 植被 - 人工地 物、 土壤-水体、 土壤-人工地物、 水体-岩石、 水体-人工地物 ； 三种组合的植被-土壤-水 体、 植被 - 土壤 。
13、- 岩石、 植被 - 土壤 - 人工地物、 植被 - 水体 - 岩石、 植被 - 水体 - 人工地物、 土壤 - 水体 - 人工地物 ； 多种组合的植被 - 土壤 - 水体 - 人工地物中的一个或多个多地物 场景。 10.根据权利要求6至9中任一项所述的卫星智能对地观测模式库获取系统， 其特征在 于， 所述系统还包括 ： 成像单元， 与所述模式库构建单元相连， 用于根据所述卫星智能对地观测模式库， 结合 任务优先级、 环境条件、 地物对象判定中的一个或多个影响因素， 综合分析成像条件关联和 影响， 确定最佳成像模式， 选择卫星智能对地观测模式库中的最佳曝光时间和增益对地观 测成像。 权 利 要。
14、 求 书 CN 103576165 A 4 1/13 页 5 一种卫星智能对地观测模式库获取方法和系统 技术领域 0001 本发明涉及遥感与对地观测技术领域， 尤其涉及一种卫星智能对地观测模式库获 取方法和系统。 背景技术 0002 对地观测是以地球为观测对象， 依托卫星、 飞船、 航天飞机、 飞机以及近空间飞行 器等空间平台， 利用可见光、 红外、 高光谱和微波等多种探测手段， 获取信息并进行处理和 形成产品的过程。相应的承载平台、 探测手段、 处理及应用设备等共同构成对地观测系统。 对地观测系统， 根据承载平台所处空域的不同可分为天基、 空基和临近空间三大类 ； 根据用 途不同可分为军用系。
15、统、 民用系统、 商业系统。 0003 目前， 国外对卫星智能对地观测多模式的曝光时间、 增益等最佳组合的智能选择 已有一定的进展。 欧空局发射的PROBA小卫星搭载的紧凑型高分辨率成像光谱仪 （Compact High Resolution Imaging Spectrometer,CHRIS） 可在2.5分钟之内获取5个角度的高光谱 图像 （-55、 -36、 0、 36、 55） ， 并能根据水体、 植被和陆地等不同观测目标和应用需 求， 实现 2 种不同空间和光谱分辨率成像模式的转换。它可以在 411-997nm 谱段获取 62 个 波段、 34m 空间分辨率图像， 也可以针对水质遥感。
16、的需要， 将成像模式转变为在 411-1019nm 谱段获取18个波段、 17m空间分辨率的高光谱影像。 在我国， 海洋一号卫星在国内首次使用 了智能网络控制技术， 有效载荷配置海陆兼顾， 具有明显创新 ； 目前在研的 HXMT( 硬 X 射线 调制望远镜 ) 天文卫星是我国自主研发的第一颗天文卫星， 可以实现对天球扫描任务的智 能控制 ； 中国科学院国家天文台开展研究的空间太阳望远镜能够根据太阳活动状态采用不 同的观测模式， 并自适应地进行星上数据处理， 具有一定的智能观测能力。 0004 但是， 上述智能对地观测技术依然处于探索的初步阶段， 目前已发射的卫星星上 智能观测与处理都较为简单，。
17、 缺乏一套完整的卫星智能对地观测模式库获取方法和系统， 以指导智能卫星载荷成像参数的设置。 发明内容 0005 （一） 要解决的技术问题 0006 本发明提供一种卫星智能对地观测模式库获取方法和系统， 以解决现有技术中缺 乏一套完整的卫星智能对地观测模式库获取方法和系统的技术问题。 0007 （二） 技术方案 0008 为解决上述技术问题， 本发明提供一种卫星智能对地观测库模式获取方法， 包 括 ： 0009 对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验， 分析地物特性， 选择每一种 单一地物场景的观测模式参数 ； 0010 进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景的观测模式参数耦。
18、合关 系进行分析， 选择多地物场景的观测模式参数 ； 说 明 书 CN 103576165 A 5 2/13 页 6 0011 根据所选择的每一种单一地物场景和多地物场景的观测模式参数， 构建卫星智能 对地观测模式库。 0012 进一步地， 0013 在所述对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验之前还包括 ： 研究每一 种单一地物场景成像的光谱曲线特征， 构建背景知识库 ； 0014 所述对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验包括 ： 结合所述背景知识 库， 对专业航空遥感相机的曝光时间、 增益进行控制， 实现对所述每一种单一地物场景的成 像 ； 0015 所述分析地物特性， 选择。
19、每一种单一地物场景的观测模式参数包括 ： 对每一种单 一地物场景的成像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关系， 选择使 成像结果达到最佳信噪比和信息熵的观测模式参数， 包括曝光时间、 增益和曝光时间与增 益的比值中的一个或多个参数 ； 0016 所述进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验包括 ： 对专业航空遥感相机的曝光 时间、 增益进行控制， 实现对所述多地物场景的成像 ； 0017 所述对多地物场景的观测模式参数耦合关系进行分析， 选择多地物场景的观测模 式参数包括 ： 对多地物场景的成像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的 关系， 选择使成像结果达到最。
20、佳信噪比和信息熵的多地物场景的观测模式参数， 包括曝光 时间、 增益和曝光时间与增益的比值中的一个或多个参数。 0018 进一步地， 0019 所述信噪比为 ： 用于说明图像中有效信息和噪声的比值 ： 0020 SNR=LSDmaxLSDmin 0021 其中 SNR 为信噪比， LSDmax为加噪后图像中所有像素局部方差的最大值， LSDmin为 加噪后图像中所有像素局部方差的最小值 ； 0022 所述信息熵为 ： 用于说明图像所具有的信息量 ： 0023 0024 其中， EN 为信息熵， pi为图像中像素灰度值为 i 时的概率， n 为图像的最大灰度 值。 0025 进一步地， 0026。
21、 所述单一地物场景包括 ： 植被、 土壤、 水体、 岩石和人工地物中的一个或多个地物 场景 ； 0027 所述多地物场景包括 ： 两两组合的植被 - 土壤、 植被 - 水体、 植被 - 岩石、 植被 - 人 工地物、 土壤 - 水体、 土壤 - 人工地物、 水体 - 岩石、 水体 - 人工地物 ； 三种组合的植被 - 土 壤 - 水体、 植被 - 土壤 - 岩石、 植被 - 土壤 - 人工地物、 植被 - 水体 - 岩石、 植被 - 水体 - 人 工地物、 土壤 - 水体 - 人工地物 ； 多种组合的植被 - 土壤 - 水体 - 人工地物中的一个或多个 多地物场景。 0028 进一步地， 所述。
22、方法还包括 ： 根据所述卫星智能对地观测模式库， 结合任务优先 级、 环境条件、 地物对象判定中的一个或多个影响因素， 综合分析成像条件关联和影响， 确 定最佳成像模式， 选择卫星智能对地观测模式库中的最佳曝光时间和增益对地观测成像。 说 明 书 CN 103576165 A 6 3/13 页 7 0029 另一方面， 本发明还提供一种卫星智能对地观测模式库获取系统， 其特征在于， 包 括 ： 顺序连接的单一地物成像单元、 多地物成像单元和模式库构建单元， 其中 ： 0030 单一地物成像单元， 用于对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验， 分 析地物特性， 选择每一种单一地物场景的观测。
23、模式参数 ； 0031 多地物成像单元， 用于进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景 的观测模式参数耦合关系进行分析， 选择多地物场景的观测模式参数 ； 0032 模式库构建单元， 用于根据所选择的每一种单一地物场景和多地物场景的观测模 式参数， 构建卫星智能对地观测模式库。 0033 进一步地， 0034 所述系统还包括 ： 背景库构建单元， 与所述单一地物成像单元相连， 用于研究每一 种单一地物场景成像的光谱曲线特征， 构建背景知识库 ； 0035 所述单一地物成像单元包括 ： 第一成像子单元， 用于结合所述背景知识库， 对专业 航空遥感相机的曝光时间、 增益进行控制， 实现。
24、对所述每一种单一地物场景的成像 ； 第一参 数选择子单元， 用于对每一种单一地物场景的成像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝 光时间与增益的关系， 选择使成像结果达到最佳信噪比和信息熵的观测模式参数， 包括曝 光时间、 增益和曝光时间与增益的比值中的一个或多个参数 ； 0036 所述多地物成像单元包括 ： 第二成像子单元， 用于对专业航空遥感相机的曝光时 间、 增益进行控制， 实现对所述多地物场景的成像 ； 第二参数选择子单元， 用于对多地物场 景的成像结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关系， 选择使成像结果 达到最佳信噪比和信息熵的多地物场景的观测模式参数， 包括曝。
25、光时间、 增益和曝光时间 与增益的比值中的一个或多个参数。 0037 进一步地， 0038 所述第一参数选择子单元包括 ： 第一信噪比模块 ； 所述第二参数选择子单元包 括 ： 第二信噪比模块 ； 所述第一信噪比模块和所述第二信噪比模块用于利用如下公式计算 成像信噪比 ： 0039 SNR=LSDmaxLSDmin 0040 其中 SNR 为信噪比， LSDmax为加噪后图像中所有像素局部方差的最大值， LSDmin为 加噪后图像中所有像素局部方差的最小值 ； 0041 所述第一参数选择子单元包括 ： 第一信息熵模块 ； 所述第二参数选择子单元包 括 ： 第二信息熵模块 ； 所述第一信息熵模块。
26、和所述第二信息熵模块用于利用如下公式计算 成像信息熵 ： 0042 0043 其中， EN 为信息熵， pi为图像中像素灰度值为 i 时的概率， n 为图像的最大灰度 值。 0044 进一步地， 0045 所述单一地物场景包括 ： 植被、 土壤、 水体、 岩石和人工地物中的一个或多个地物 场景 ； 0046 所述多地物场景包括 ： 两两组合的植被 - 土壤、 植被 - 水体、 植被 - 岩石、 植被 - 人 说 明 书 CN 103576165 A 7 4/13 页 8 工地物、 土壤 - 水体、 土壤 - 人工地物、 水体 - 岩石、 水体 - 人工地物 ； 三种组合的植被 - 土 壤 - 。
27、水体、 植被 - 土壤 - 岩石、 植被 - 土壤 - 人工地物、 植被 - 水体 - 岩石、 植被 - 水体 - 人 工地物、 土壤 - 水体 - 人工地物 ； 多种组合的植被 - 土壤 - 水体 - 人工地物中的一个或多个 多地物场景。 0047 进一步地， 所述系统还包括 ： 0048 成像单元， 与所述模式库构建单元相连， 用于根据所述卫星智能对地观测模式库， 结合任务优先级、 环境条件、 地物对象判定中的一个或多个影响因素， 综合分析成像条件关 联和影响， 确定最佳成像模 式， 选择卫星智能对地观测模式库中的最佳曝光时间和增益对 地观测成像。 0049 （三） 有益效果 0050 可。
28、见， 在本发明提供的卫星智能对地观测模式库获取方法和系统中， 可以通过地 面单一地物场景和多场景成像模拟仿真实验， 选择各种场景下的观测模式参数， 构建完整 的卫星智能对地观测模式库， 以供实际卫星智能对地观测时有针对性地进行选择， 具有广 泛的应用价值。 0051 本发明综合分析了各种场景下的成像效果， 从信噪比和信息熵角度进行图像成像 效果分析， 研究曝光时间和增益等各项参数的设置， 为多种场景下的观测模式参数设置给 予了定量的参数建议， 较以往的定性结果有了大幅度的提高。 附图说明 0052 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用。
29、的附图作一简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图是本发 明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根 据这些附图获得其他的附图。 0053 图 1 是本发明实施例卫星智能对地观测模式库获取方法的基本流程示意图 ； 0054 图 2 是本发明一个优选实施例卫星智能对地观测模式库获取方法的流程示意图 ； 0055 图 3 是本发明实施例获取背景知识库时点测量五种地物光谱结果图 ； 0056 图 4 是本发明实施例卫星智能对地观测模式库获取系统的基本结构示意图 ； 0057 图 5 是本发明一个优选实施例卫星智能对地观测模式库获取系统 结构示意图。 具。
30、体实施方式 0058 为使本发明实施例的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合本发明实施例 中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例是 本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。 0059 本发明实施例首先提供了一种卫星智能对地观测模式库获取方法， 参见图 1， 包 括 ： 0060 步骤 101 ： 对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验， 分析地物特性， 选 择每一种单一地物场景的观测模式参数。 0061 步骤 。
31、102 ： 进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景的观测模式 说 明 书 CN 103576165 A 8 5/13 页 9 参数耦合关系进行分析， 选择多地物场景的观测模式参数。 0062 步骤 103 ： 根据所选择的每一种单一地物场景和多地物场景的观测模式参数， 构 建卫星智能对地观测模式库。 0063 可见， 在本发明实施例提供的卫星智能对地观测模式库获取方法中， 可以通过地 面单一地物场景和多场景成像模拟仿真实验， 选择各种场景下的观测模式参数， 构建完整 的卫星智能对地观测模式库， 以供实际卫星智能对地观测时有针对性地进行选择， 具有广 泛的应用价值。 0064 在本。
32、发明的一个实施例中， 为了得到更好的成像效果， 优选地， 在对每一种单一地 物场景进行卫星成像模拟仿真实验之前， 还可以包括 ： 研究每一种单一地物场景成像的光 谱曲线特征， 构建背景知识库。其中， 可以利用点测量单一地物场景的方法， 获得反射光谱 曲线。 0065 在本发明的另一个实施例中， 优选地， 对每一种单一地物场景进 行卫星成像模拟 仿真实验可以包括 ： 结合上述背景知识库， 对专业航空遥感相机的曝光时间、 增益进行控 制， 实现对每一种单一地物场景的成像。 0066 在本发明的一个实施例中， 需要对每一种单一地物场景的地物特性进行分析， 从 而得到每一种单一地物场景的观测模式参数，。
33、 优选地， 可以对每一种单一地物场景的成像 结果进行综合分析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关系， 选择使成像结果达到最佳信 噪比和信息熵的， 包括曝光时间、 增益和曝光时间与增益的比值等的观测模式参数。 0067 在本发明的另一个实施例中， 优选地， 在进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实 验时， 可以对专业航空遥感相机的曝光时间、 增益进行控制， 实现对多地物场景的成像。 0068 在本发明的一个实施例中， 还可以在对多地物场景的观测模式参数耦合关系进行 分析， 选择多地物场景的观测模式参数时， 优选地， 对多地物场景的成像结果进行综合分 析， 评估信噪比， 研究曝光时间与增益的关系，。
34、 选择使成像结果达到最佳信噪比和信息熵 的， 包括曝光时间、 增益和曝光时间与增益的比值等的多地物场景的观测模式参数。 0069 在本发明的一个实施例中， 可以利用信噪比和信息熵来作为图像评价指标。 其中， 信噪比用于说明图像中有效信息和噪声的比值 ： 0070 SNR=LSDmaxLSDmin 0071 信噪比越大， 图像质量越好， 过多的噪声会掩盖图像提供的信息。目前， 对于图像 信噪比计算没有统一的定义和算法， 优选地， 本发明实施例选择一种近似方法， 用信号与噪 声的方差之比代替功率谱来近似估算图像的信噪比， 即用加噪后的图像中所有像素的局部 方差的最大值 LSDmax和其最小值 LS。
35、Dmin的比值来估算信噪比。 0072 信息熵是用于说明图像所具有的信息量 ： 0073 0074 其中， pi为图像中像素灰度值为 i 时的概率， n 为图像的最大灰度值。EN 的值越 大， 表明图像所蕴含的信息越丰富， 图像的空间细节表现能力就越强。 0075 在本发明的另一个实施例中， 所形成的观测模式库可以包括单一地物场景和多地 物场景的观测模式库。 其中， 优选地， 单一地物场景可以包括 ： 植被、 土壤、 水体、 岩石和人工 地物等场景。多地物场景则可以包括两两组合的植被 - 土壤、 植被 - 水体、 植被 - 岩石、 植 说 明 书 CN 103576165 A 9 6/13 页。
36、 10 被 - 人工地物、 土壤 - 水体、 土壤 - 人工地物、 水体 - 岩石、 水体 - 人工地物 ； 三种组合的植 被 - 土壤 - 水体、 植被 - 土壤 - 岩石、 植被 - 土壤 - 人工地物、 植被 - 水体 - 岩石、 植被 - 水 体 - 人工地物、 土壤 - 水体 - 人工地物 ； 多种组合的植被 - 土壤 - 水体 - 人工地物等多个多 地物场景。 0076 在本发明的一个实施例中， 可以利用所得到的卫星智能对地观测模式库来进行对 地观测成像， 优选地， 可以根据对地观测成像任务参数、 对地观测成像环境参数、 对地观测 成像地物类型参数等输入条件， 进行任务优先级、 环。
37、境条件、 地物对象判定， 结合其他影响 因素， 综合分析成像条件关联和影响， 确定最佳成像模式， 给出最佳积分时间及增益调整。 0077 下面以获取卫星智能对地观测模式库的具体实施方法为例， 来详细说明本发明一 个实施例的实施过程， 如图 2 所示 ： 0078 步骤 201 ： 研究每一种单一地物场景成像的光谱曲线特征， 构建背景知识库。 0079 本实施例涉及五种地物类型， 分别是植被、 土壤、 水体、 岩石和人工地物。 0080 绿色植被具有明显的反射率光谱特征。在可见光波段内， 各种色素是支配植物光 谱响应的主要因素 ； 在近红外波段， 植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制， 反。
38、射 率高， 透过率高， 吸收率低， 在大约 0.76m 附近， 反射率急剧上升， 形成 “陡峰” ； 在中红外 波段， 绿色植物光谱响应主要被 1.4m， 1.9m 和 2.7m 附近的水的强吸收带所支配。 0081 自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值。 土壤的反射光谱特征主要 受到土壤中的原生矿物和次生矿物、 土壤水分含量、 土壤有机质、 铁含量、 土壤质地等因素 的影响。 0082 水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定， 同时又受到各种水状态的影响。 地表较纯洁的自然水体对0.42.5m波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。 在 光谱的可见光波段内， 水体中的能量 - 。
39、物质相互作用比较复杂， 光谱反射特性概括起来以 一下特点 ： 光谱反射特性可能包括来自三方面的贡献 ： 水的表面反射、 水体底部物质的反 射和水中悬浮物质的反射 ； 光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关， 而且还明显 地受到水中各种类型和大小的物质有机物和无机物的影响 ； 在光谱的近红外和中红外 波段， 水几乎吸收了其全部的能量， 即纯净的自然水体在近红外波段更近似于一个 “黑体” ， 因此， 在 1.1 2.5m 波段， 较纯净的自然水体的反射率很低， 几乎趋近于零。 0083 岩石反射波谱曲线不像植被那样具有明显的相似特征， 其曲线形态与矿物成分、 矿物含量、 风化程度、 含水状况、。
40、 颗粒大小、 表面光滑程度、 色泽等都有关系。 0084 人工地物以水泥地为主， 反射光谱曲线在 0.4 0.6um 之间缓慢上升， 后趋于平 缓， 至 0.9 1.1um 处逐渐下降。 0085 地物高光谱测量采用OCEAN OPTICS光谱仪。 图3为点测量五种地物光谱结果。 图 中分别标示出植被光谱、 土壤光谱、 水体光谱、 绿岩石光谱和人工地物光谱。 0086 步骤 202 ： 对每一种单一地物场景进行卫星成像模拟仿真实验， 分析地物特性， 选 择每一种单一地物场景的观测模式参数。 0087 本发明实施例中， 采用了飞思 P65+ 相机。飞思 P65+ 所采用的图像 传感器是 飞思与 。
41、DALSA 半导体公司合作开发的新型 CCD 感光元件， 其有效像素数达到 6000 万 （89846732） ， 感光单元面积达到 66um， 感光度为 ISO50-800， 动态范围达到 12.5EV。飞 思 Phase One P65+ 的感光元件尺寸达到 40.454.9mm， 比一般的 120 数码后背大 20%， 有 说 明 书 CN 103576165 A 10 7/13 页 11 全球第一台真正的全画幅 645 规格感光元件之称， 其主要参数列表见表 1。 0088 0089 表 1 飞思 P65+ 主要参数列表 0090 本步骤中， 结合上述五种地物的背景知识库， 对飞思 P。
42、65+ 相机的曝光时间、 增益 进行控制， 实现对每一种单一地物场景的成像， 然后选择最合适的观测模式参数。 0091 其中， 可以利用信噪比和信息熵来作为图像评价指标。信噪比用于说明图像中有 效信息和噪声的比值 ： 0092 SNR=LSDmaxLSDmin 0093 信噪比越大， 图像质量越好， 过多的噪声会掩盖图像提供的信息。目前， 对于图像 信噪比计算没有统一的定义和算法， 优选地， 本发明实施例选择一种近似方法， 用信号与噪 声的方差之比代替功率谱来近似估算图像的信噪比， 即用加噪后的图像中所有像素的局部 方差的最大值 LSDmax和其最小值 LSDmin的比值来估算信噪比。 009。
43、4 信息熵是用于说明图像所具有的信息量 ： 0095 0096 其中， pi为图像中像素灰度值为 i 时的概率， n 为图像的最大灰度值。EN 的值越 大， 表明图像所蕴含的信息越丰富， 图像的空间细节表现能力就越强。 0097 观测模式参数可以为曝光时间和信号增益， 曝光时间是指从快门打开到快门关闭 之间成像系统能够接收到场景光照的时间。在相同的场景光强和相同的光通量 （也即相同 光圈值） 下， 曝光时间越长， 感光元件能够接收到的光能越多， 图像也越亮， 反之图像越暗。 对于星上成像来说， 由于成像平台相对于拍摄场景有高速的运动， 曝光时间过长还会给图 像带来运动模糊。 为了获得清晰明亮的。
44、图像， 不但要对拍摄过程进行运动补偿， 还需要对曝 光时间进行严格的控制， 建立图像质量评价与曝光时间的函数关系， 根据实际拍摄条件实 时调整曝光时间和成像模式， 从而达到最佳的成像效果。 0098 信号增益是指由感光芯片输出的模拟图像信号在达到 ADC 采集转换之前这段电 信号的放大器增益。通常包括固定增益放大器的增益和可变增益放大器的增益。当拍摄环 境处于低光照度时， 利用放大器的放大特性将有效信号放大， 从而扩展成像系统的灵敏度。 说 明 书 CN 103576165 A 11 8/13 页 12 但是由于放大器在放大有效信号的同时一并将噪声放大， 因此图像中的噪声也就越多。为 了增大信。
45、号的强度同时抑制系统噪声， 需要根据系统的特点进行有效的研究， 从而确定合 适的增益系数。 0099 由图 3 的点光谱测量结果可以看出， 水体和植被的反射率相对较低， 因此在一定 信噪比和相同感光度 （ISO） 的情况下， 获取植被和水体的影像需要相对较长的曝光时间 ； 土壤、 岩石和人工地物 3 种地物的反射率基本一致， 因此获取这三种地物影响需要基本一 致的 ISO 和快门比例。 0100 步骤 203 ： 进行多地物场景的卫星成像模拟仿真实验， 对多地物场景的观测模式 参数耦合关系进行分析， 选择多地物场景的观测模式参 数。 0101 本步骤中， 首先确定实验区， 实验区地物需包含所要。
46、观测的植被、 土壤、 水体、 岩石 和人工地物五种地物， 且分布均匀， 便于混合实验。选择合适的拍摄相机， 要求能够固定光 圈情况下， 通过手动调节 ISO， 自动选择快门值。 0102 本实验采用飞思P65+单反相机， 设置到光圈优先档位， 固定光圈为6.4。 将相机固 定在伸长型三脚架上， 离地距离约 2m， 拍摄约 1m2 大小的地物范围。分别设置 ISO 为 100、 200、 400、 800、 1600， 直到达到相机快门的上限值为止。本试验所用相机快门最大值为 1/2000。 所实验的多地物场景可以包括两两组合的植被-土壤、 植被-水体、 植被-岩石、 植 被 - 人工地物、 土。
47、壤 - 水体、 土壤 - 人工地物、 水体 - 岩石、 水体 - 人工地物 ； 三种组合的植 被 - 土壤 - 水体、 植被 - 土壤 - 岩石、 植被 - 土壤 - 人工地物、 植被 - 水体 - 岩石、 植被 - 水 体 - 人工地物、 土壤 - 水体 - 人工地物 ； 多种组合的植被 - 土壤 - 水体 - 人工地物等多个多 地物场景。 0103 表2 为卫星成像模拟仿真实验结果。 通过信噪比、 信息熵等评价指标， 选取最佳的 曝光时间及增益系数组合。 0104 说 明 书 CN 103576165 A 12 9/13 页 13 0105 0106 表 2 说 明 书 CN 103576。
48、165 A 13 10/13 页 14 0107 表 3 为为多地物场景观测控制系统参数耦合关系分析结果， 即多模式观测参数 表。由统计表格可以看出， 在快门值 （积分时间） 调节限制情况下， 尽量减小 ISO（增益） ， 可 以得到信息熵最大的影像。若快门值 （积分时间） 固定， 可以根据其与 ISO（增益） 之间的比 例关系求得最佳 ISO（增益） 值。 0108 0109 说 明 书 CN 103576165 A 14 11/13 页 15 0110 表 3 0111 步骤 204 ： 根据所选择的每一种单一地物场景和多地物场景的观测模式参数， 构 建卫星智能对地观测模式库。 0112 。
49、本步骤中， 根据此前步骤所选择的单一地物场景和多地物场景的观测模式参数， 构建各种场景下的卫星智能对地观测模式库。 0113 步骤 205 ： 根据卫星智能对地观测模式库， 选择卫星智能对地观测模式库中的最 佳曝光时间和增益对地观测成像。 0114 本步骤中， 根据对地观测成像任务参数、 对地观测成像环境参数、 对地观测成像地 物类型参数等输入条件， 进行任务优先级、 环境条件、 地物对象判定， 结合其他影响因素， 综 合分析成像条件关联和影响， 确定最佳成像模式， 给出最佳积分时间及增益调整， 以对地 观测成像。 0115 至此， 则完成了本发明实施例中获取卫星智能对地观测模式库方法和成像的全过 程。 0。