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题名通用遥感卫星快视处理系统技术研究
被引量：4
- 1
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作者
杨仁忠
蔡兴文
杨蕾
石璐
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机构
中国科学院对地观测与数字地球科学中心
中国科学院研究生院
[
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出处
《遥感信息》
CSCD
2009年第5期32-35,共4页
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文摘
分析了各国遥感卫星传输格式复杂、多样的特点,针对由此而带来的记录系统快视处理和成像部分开发研制上的扩展性、可复用性较差的问题,开展了通用遥感卫星快视处理系统技术的研究。本文提出了一种通用快视数据格式、数据格式转换处理的方法,以及实现了通用多功能成像显示技术,并通过模拟多颗卫星数据以原码速率回放的手段,验证了快视系统设计的正确性。
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关键词
遥感数据
快视
格式转换
多功能成像显示
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Keywords
remote sensing data
quick-view
format transform
multifunctional imaging display
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于流式计算的遥感卫星数据快视处理方法
被引量：5
- 2
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作者
宋峣
孙小涓
胡玉新
雷斌
卢晓军
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机构
中国科学院大学
中国科学院电子学研究所
中国科学院空间信息与应用系统重点实验室
中国国际工程咨询公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期77-82,共6页
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文摘
随着高分辨率遥感卫星数据获取能力和地面数传接收能力的提高,现有遥感卫星快视处理系统的处理负载增大,实时性要求越来越难以满足。针对这些问题,采用流式计算思想提出了一种新的遥感卫星数据快视处理系统设计方法。在分析遥感卫星数据快视处理数据流特点的基础上,应用Storm框架对现有系统进行并行优化,设计遥感数据流处理任务拓扑结构,同时利用消息队列中间件Kafka改进处理单元间数据交换和数据缓存方式。实验表明,该系统在数据吞吐率和可靠性方面测试效果良好。
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关键词
流式计算
数据流
STORM
快视处理
遥感数据处理
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Keywords
stream computing
data stream
Storm
quick-view processing
remote sensing data processing
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于OPeNDAP的遥感数据发布系统实现
被引量：5
- 3
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作者
孙青松
屈永华
王锦地
董健
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机构
北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室
北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2010年第6期782-787,共6页
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基金
国家重点基础研究发展规划项目(2007CB714407)
国家863计划项目(2009AA122101
2008AA121103-1)
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文摘
针对遥感数据发布网络传输问题,利用OPeNDAP支持数据子集获取的特性,实现了基于OPeNDAP的遥感数据发布系统。该系统基于数据、数据库管理、网络应用的分层系统设计,开发集成了OPeNDAP数据服务、动态快视图、数据信息查看、数据目录等网络功能,实现多源遥感数据统一发布的目标,解决了黑河实验数据发布过程中存在的数据格式多样性、数据量大等问题。最后介绍了该系统的OPeNDAP、动态快视图等网络应用。
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关键词
OPeNDAP
数据发布系统
快视图
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Keywords
OPeNDAP
data distribution system
quick view
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名紫外遥感光谱仪地检系统的设计与实现
- 4
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作者
蒋雪
侯汉
马庆军
林冠宇
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机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
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出处
《计算机测量与控制》
2023年第4期90-95,共6页
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基金
国家自然科学基金(62005268)。
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文摘
为了给紫外遥感光谱仪的研制提供测试环境,充分测试紫外遥感光谱仪的功能和性能,基于光谱仪的实际测试需求设计了紫外遥感光谱仪地检系统;紫外遥感光谱仪地检系统由一块通讯数传板卡、一台高性能计算机和两个地检软件组成,适用于光谱仪单机、整机、整星等多种研制状态;硬件方面,通讯数传板卡选用的FPGA芯片是spartan-6系列的XC6SLX25;软件方面,两个地检软件分别是异步422控制软件和同步422快视软件,均在QT平台,使用C语言,采用多线程的编程思想实现;异步422控制软件不仅可以控制光谱仪执行功能还可以实时监视光谱仪状态;同步422快视软件除提供基础的数据储存解析和显示功能外,还具有比特位移除判别遥感包、图像伪彩色、时变线、光谱曲线高斯拟合等数据处理功能;经过多次试验验证,紫外遥感光谱仪地检系统运行稳定功能齐全,提高了仪器装调、定标和测试效率。
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关键词
地检系统
异步422
同步422
快视
伪彩色
高斯拟合
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Keywords
ground detection system
asynchronous 422
synchronous 422
data quick view
pseudo color
Gaussian fitting
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名迁移学习下高分快视数据道路快速提取
被引量：4
- 5
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作者
张军军
万广通
张洪群
李山山
冯旭祥
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机构
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国科学院大学
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2020年第7期1501-1512,共12页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)地球大数据科学工程子课题项目:CASEarth小卫星产品服务研究(XDA19010401)
中国科学院遥感与数字地球研究所集成课题项目(Y6JD260057)。
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文摘
目的传统的道路提取方法自动化程度不高,无法满足快速获取道路信息的需求。使用深度学习的道路提取方法多关注精度的提升,网络冗余度较高。而迁移学习通过将知识从源领域迁移到目标领域,可以快速完成目标学习任务。因此,本文利用高分辨率卫星快视数据快速获取的特性,构建了一种基于迁移学习的道路快速提取深度神经网络。方法采用基于预训练网络的迁移学习方法,可以将本文整个道路提取过程分为两个阶段:首先在开源大型数据库Image Net上训练源网络,保存此阶段最优模型;第2阶段迁移预训练保存的模型至目标网络,利用预训练保存的权重参数指导目标网络继续训练,此时快视数据作为输入,只做目标任务的定向微调,从而加速网络训练。总体来说,前期预训练是一个抽取通用特征参数的过程,目标训练是针对道路提取任务特化的过程。结果本文构建的基于迁移学习的快速道路提取网络,迁移预训练模型与不迁移相比验证精度提升6.0%,单幅尺寸为256×256像素的数据测试时间减少49.4%。快视数据测试集平均精度可达88.3%。截取一轨中7304×6980像素位于天津滨海新区的快视数据,可在54 s内完成道路提取。与其他迁移模型对比,本文方法在快速预测道路的同时且能达到较高的准确率。结论实验结果表明,本文针对高分卫星快视数据,提出的利用预训练模型初始化网络能有效利用权重参数,使模型趋于轻量化,使得精度提升的同时也加快了提取速度,能够实现道路信息快速精准获取。
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关键词
高分辨率卫星
快视数据
道路快速提取
迁移学习
微调
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Keywords
high-resolution satellite
quick view data
fast road extraction
transfer learning
fine-tuning
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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