高分二号卫星影像数据处理技术方案

“高分二号”卫星轻小型高分辨率相机技术高分二号卫星轻小型高分辨率相机技术随着人类社会的不断发展，遥感卫星成为了人们了解地球及其环境的重要工具。

高分二号卫星是我国第三代遥感卫星，是一颗典型的光学遥感卫星，它搭载的相机技术是其重要的技术支撑。

本文将介绍该卫星轻小型高分辨率相机技术。

高分二号卫星相机采用了中间视角相机（MVC）以及高分辨率多光谱相机（HSI）。

其中，MVC系统的相机光学子系统由景深、变倍和变形纠正3个相机组成，可以实现在照射角度指定的范围内获得连续的光学遥感图像。

而HSI系统采用了分光技术，将接收到的辐射信号分解成不同波段，形成一个高光谱数据集，从而获取更加全面的地球信息。

该卫星相机技术具有多方面的优点。

首先，该卫星相机采用轻小型成像系统设计，能够实现更加轻便和高效的操作。

其次，安装在轨道上的高分二号卫星相机能够实现高稳定性和高速率成像，同时也能够对多种恶劣的天气环境进行适应，提供更加精确的地球信息图像。

最后，该卫星相机技术在成像分辨率方面也有不俗的表现，能够实现亚米级的高分辨率成像，为土地利用、城市发展与自然灾害预警等领域提供了重要的技术支撑。

除此之外，该卫星相机技术也面临着一些挑战和问题。

例如，高分辨率成像面临的云、雾、霾等恶劣天气条件会影响成像结果，需要对其精度进行不断的优化与升级。

此外，高分辨率成像数据的处理和应用也需要更加完善的算法和高效的信息传输技术，以提高数据的利用率和效率。

总之，高分二号卫星轻小型高分辨率相机技术在遥感卫星技术中具有较高的研究价值和广泛的应用前景。

未来，随着技术的不断进步和应用场景的多样化，该领域将会迎来更为丰富和多元化的创新发展。

为了克服高分辨率相机技术的挑战和问题，相关科学家不断地进行研究和探索。

其中，基于深度学习的遥感图像分割技术被广泛应用于高分辨率遥感图像的处理中，该技术可以通过大量的训练数据学习到更加高效的图像识别算法，从而精确提取出遥感图像中的各种信息，实现遥感图像的精细化分析和精密化应用。

高分二号数据处理流程高分二号卫星于 2014 年 8 月 19 日成功发射，搭载有两台高分辨率 1 米全色、 4 米多光谱相机，将带来优于 1 米空间分辨率的光学遥感影像。

高分二号较高分一号来说分辨率提高一倍，同时具有高定位精度和快速姿态机动能力等特点。

从 2014 年 8 月21 日首次开机成像并下传数据，已逐步被各行业用户使用。

一、高分二号数据大气校正高分二号数据的大气校正与高分一号类似，但由于官方暂时未正式公布卫星的波谱响应函数等参数， ENVI 也未能及时对其进行原生支持。

为方便大家使用，这里以一景 GF2-PMS2 L1A 级数据为例，介绍在 ENVI5.2 下可行的 FLAASH 大气校正流程。

注：同样适合在其他 ENVI 版本中操作。

高分二号卫星轨道和姿态控制参数及有效载荷技术指标见下表 1 、 2 ：表1 高分二号卫星轨道和姿态控制参数参数指标轨道类型太阳同步回归轨道轨道高度631km （标称值）倾角97.9080 °降交点地方时10:30 AM侧摆能力（滚动）± 35 °，机动 35 °的时间≦180s表 2 高分二号卫星有效载荷技术指标参数1m分辨率全色/4m分辨率多光谱相机光谱范围全色0.45 — 0.90 μ m多光谱0.45 — 0.52 μ m0.52 — 0.59 μ m0.63 — 0.69 μ m0.77 — 0.89 μ m空间分辨率全色1m多光谱4m幅宽45km （ 2 台相机组合）重访周期（侧摆时） 5 天覆盖周期（不侧摆）69 天说明：资料来源中国资源卫星应用中心网站1. 数据打开ENVI5.2 暂不支持 GF2 数据 .xml 打开方式，但 GF2 数据为标准 TIFF 格式，故可直接使用 ENVI 的 Open 菜单打开，只是打开后软件不能自动识别元数据信息。

启动 ENVI5.2 ；依次 File > Open 或直接单击工具栏上的图标，弹出 Open 对话框，选择数据文件夹下扩展为.tiff 的文件，然后点击 Open 按钮打开（本例中为…/GF2_PMS2_E115.7_N42.7_20140928_L1A0000362235-MSS2.tiff ）。

高分卫星校正参数
不同高分卫星的校正参数可能有所不同，以高分二号为例，其大气校正的步骤为：
1. 打开“大气校正模块”，点击“刷新大气校正”。

2. 输入已进行辐射校正的多光谱影像。

3. 选择“第二个”选项，选择大气校正输出的文件路径，该选项默认为文件夹。

经纬度的设置一般会自动读取设置传感器类型。

4. 根据影像选择高分二号卫星，选择PMS1传感器，平均海拔需自行获取，选择“open world date”。

5. 点击“最后一个”，打开工具箱，点击“statistics”。

打开“计算机坏数据统计”，点击“高程数据”，再点击“悲悯子集”，然后点击“file”，选择已进行辐射定标的影像，最后点击“ok”。

6. 查看平均海拔，海拔约为3094.93米，即3.095千米。

系统会自动读取影像拍摄时间，如有需要，也可以手动查询，点击“time”即可查看。

7. 选择大气模型，根据表格选择“t”开头的选项，根据影像气溶胶模型选择“rural 乡村气溶胶繁衍参数”的设置。

对于未被识别的数据，选择“none”，点击“应用”，即可打开已进行大气校正的影像。

若你还想了解其他高分卫星的校正参数，可以再次向我提问。

高分二号卫星原理
高分二号卫星是我国自主研发的一颗高分辨率遥感卫星，主要用于地球观测和资源调查。

其原理主要包括以下几个方面：
1. 光学系统：高分二号卫星采用了高分辨率的光学系统，包括主反射镜、二次反射镜、平行光学系统等。

这些光学元件可以将地面上的光线聚焦到卫星上，形成高分辨率的遥感图像。

2. 传感器：高分二号卫星配备了多种传感器，包括红外线传感器、微波传感器等。

这些传感器可以探测地面上不同波段的辐射能，获取地表的光谱信息和温度信息等。

3. 数据处理：高分二号卫星采用了先进的数据处理技术，包括多光谱遥感图像融合、遥感图像分类等。

这些技术可以将遥感数据转化为有用的信息，帮助用户进行地球资源调查和环境监测等工作。

总之，高分二号卫星的原理是通过光学系统、传感器和数据处理技术等手段，对地球表面进行高分辨率的遥感观测，获取地表的光谱、温度和地貌等信息，为地球资源调查和环境监测等工作提供有力支持。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法1. 引言1.1 背景介绍在遥感影像处理中，全色与多光谱影像配准是一项重要的任务。

全色影像具有高空间分辨率和灰度信息丰富的特点，而多光谱影像具有丰富的光谱信息。

将全色影像和多光谱影像进行配准可以获得高质量的融合影像，有利于进行后续的遥感影像分析和应用。

全色影像和多光谱影像具有不同的象元大小和投影系统，导致其直接配准存在困难。

针对这一问题，基于SIFT的配准算法得到了广泛应用。

SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算特征描述子，实现了图像的快速匹配和配准。

本文旨在基于SIFT算法，提出一种高分二号全色与多光谱影像配准算法，通过研究实验设计和实验结果，验证算法的有效性和性能。

最终，通过算法改进，提高配准的准确度和鲁棒性，为遥感影像处理领域的应用提供技术支持。

【字数：200】1.2 研究意义全色影像和多光谱影像在遥感领域中具有重要的应用价值，二者结合后能够获得更加丰富的信息。

全色与多光谱影像之间存在着空间失配的情况，这给后续的遥感影像处理和分析带来了困难。

开展全色与多光谱影像的配准研究具有重要意义。

对全色与多光谱影像进行准确配准可以提高影像的空间精度，有助于更准确地识别和分类地物信息。

配准后的影像可以更好地支撑地理信息系统和遥感监测应用，为资源调查、环境监测等提供重要数据支撑。

全色与多光谱影像的精确配准还可以为影像融合、变化检测等研究提供基础。

通过基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法的研究，可以解决全色与多光谱影像配准过程中存在的问题，推动遥感影像处理技术的发展，提高遥感数据的利用效率和精度。

本研究具有重要的理论和应用意义。

2. 正文2.1 SIFT算法原理SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的经典算法，由David Lowe在1999年提出。

该算法主要分为四个步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向确定和关键点描述子生成。

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高分二号（GF-2）卫星技术参数下载
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。

卫星历经36个月的研制，于2014年8月19日11时15分由长征四号乙运载火箭在太原卫星发射中心成功发射入轨。

2015年3月6日，高分二号正式投入使用。

高分二号卫星作为我国首颗分辨率达到亚米级的宽幅民用遥感卫星，其在设计上具有诸多创新特点，在产品实现上做到完全自主可控，关键单机全部自研，是部件、单机国产化程度最高的遥感卫星，国产化率达到98%以上。

北京揽宇方圆信息技术有限公司。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法基于SIFT（尺度不变特征转换）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，是一种用于将高分二号全色影像与多光谱影像进行配准的方法。

全色影像通常具有很高的空间分辨率，而多光谱影像则具有较高的光谱分辨率。

通过将这两种影像进行融合，可以得到既有高空间分辨率又有高光谱分辨率的影像数据，对于地物的提取和分析具有重要的作用。

全色与多光谱影像的配准问题成为了遥感图像处理中的一个重要研究方向。

SIFT算法是一种用于图像特征提取与匹配的方法，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性的特点。

在SIFT算法中，首先通过高斯金字塔方法计算图像的尺度空间，然后在每个尺度空间中通过差分高斯函数对图像进行滤波，得到关键点。

在得到关键点之后，通过主曲率来确定关键点的主方向，进而计算关键点的特征向量。

通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。

在高分二号全色与多光谱影像的配准算法中，首先需要对全色影像和多光谱影像进行尺度空间的计算和特征向量的提取。

然后，通过比较全色影像和多光谱影像的特征向量之间的欧氏距离，找到最佳的匹配点对。

通过计算匹配点对之间的变换矩阵，将全色影像与多光谱影像进行配准。

该算法具有以下特点和优势：1. 尺度不变性：SIFT算法使用尺度空间来提取特征向量，具有很好的尺度不变性，可以适应不同尺度的影像数据。

2. 抗干扰性：SIFT算法通过特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配，可以有效地抵抗噪声和干扰。

3. 计算效率高：SIFT算法通过高斯金字塔来计算尺度空间，可以有效地减少计算量，提高计算效率。

4. 高精度：SIFT算法通过特征匹配和变换矩阵计算，可以得到高精度的配准结果。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有很好的性能和效果，能够有效地实现全色影像和多光谱影像的配准。

通过该算法可以提高遥感图像处理的精度和效率，为地物提取和分析等应用提供了可靠的数据基础。

“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法摘要随着卫星遥感技术的不断发展，基于遥感数据进行海岸线提取已成为海岸带研究中的重要手段。

在大量遥感数据处理的过程中，如何提高数据处理精度和提升数据处理效率，一直是遥感技术研究和应用中亟待解决的问题。

本文提出了一种基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，该方法能够准确、高效地提取海岸线，并且具有一定的普适性。

关键词：高分二号；遥感；海岸线提取；面向对象Introduction海岸带是海陆交界区，具有岸滩、河口、河流、湖泊、水库等水体，同时也包括大量的生态环境和地面覆盖类型。

因此，海岸带的研究具有重要的科学价值和应用价值。

而海岸线则是海岸带中的一个重要部分，它是水域和陆域的分界线，影响着人们的休闲、资源开发和海岸带生态环境等方面。

基于遥感技术的海岸线提取方法，已成为海岸带研究中的重要手段。

目前，随着“高分二号”卫星数据的不断完善和遥感技术的不断提高，基于“高分二号”卫星数据进行海岸线提取已成为研究的新方向。

Methodology法，主要是基于遥感数据处理中的面向对象方法。

具体如下：1. 预处理。

首先，对卫星数据进行去噪、增强、几何校正等预处理，以使数据的质量满足后续数据处理的需求。

2. 纹理特征提取。

通过使用纹理特征提取算法，得到每个像素点的纹理属性信息，以帮助提高后续的特征分割精度和数据处理精度。

3. 面向对象分割。

采用面向对象分割方法对卫星数据进行分割，得到不同类别的区域和目标，并且补充和修正形态信息。

4. 海岸线提取。

在面向对象分割后，根据区域和目标的几何形态信息和纹理特征信息，结合阈值分析、形态学运算等方法，提取海岸线，以得到海岸带区域边缘。

Results通过对测试数据的处理，本文所提出的基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，得到了较好的结果。

首先，基于预处理后的数据，纹理特征提取的方法为后续处理提供了非常有效的信息。

高分二号高分遥感数据处理方法及评价作者：赵福生王娟来源：《中国科技博览》2019年第03期[摘要]高分辨率卫星影像制图的主要环节之一就是对遥感数据的处理，本文主要讨论了针对高分二号卫星数据处理方法，分别从以空间分辨率为2.5米遥感数据和空间分辨率为25米的DEM数据的处理过程着手。

从数据提取、辐射校正、几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、和彩色合成等方面，分析研究了高分二号遥感数据解译技巧和处理方法，并且对各阶段处理结果进行了总结评价。

最终确定了高分二号遥感数据处理流程、评价了该数据的空间定位精度，为该数据在我国各个国土、资源、林业、交通和城市建设等行业的应用提供数据支持和技术指导。

[关键词]高分二号、遥感方法、图像校正、彩色合成中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）03-0156-031、引言2014年8月19日我国成功发射“高分二号”卫星，该卫星是我国“高分专项”计划中首颗国产亚米级高空间分辨率、光学遥感卫星。

卫星的成功发射，为我国矿产资源调查、林业资源调查、荒漠化监测、国土资源利用、城乡规划监测评价、交通路网规划等多领域的应用提供新的技术方法和实用数据。

本文以空间分辨率为2.5米的遥感数据和空间分辨率为2.5米的DEM数据为参考数据，以河北省临城地区2014年11月16日3景相邻轨道数据为例（表1），从相对正射校正、几何配准、数据融合、彩色合成方法等方面初步探索了高分二号遥感数据处理方法，确定了高分二号遥感数据的处理流程，为该数据在国土资源调查等领域应用提供了技术支撑。

2、高分二号数据处理与分析高分二号遥感数据在可见光-近红外波长区间有4个多光波段和1个全色波段，其中多光谱波段遥感数据的空间分辨率为4米，全色波段遥感数据的空间分辨率为1米，观测幅宽45公里，重访周期为69天，轨道高度631km（表2）。

2.1彩色合成方案与分析以编号GF2_PMS2_E114.2_N37.4_20141116_L1A0000535183（简称183，下同）为实验数据，计算该景数据对正射处理后的多光谱遥感数据及GS法融合的遥感数据的最佳合成指数（OIF）（表3）。

北京揽宇方圆信息技术有限公司高分二号卫星遥感影像制图处理随着对地观测技术的快速发展，卫星遥感空间分辨率的逐渐提高，使遥感数据大比例尺应用成为可能，为迫切需求的高分辨率数据产品制图提供了数据保障。

与传统的低空间分辨率遥感数据相比，高空间分辨率遥感数据在很大程度上增加了地表信息量，可以更加细致地反映地物细节，但同时也增加了数据量和数据的复杂性。

遥感影像制图是遥感技术应用的一个重要内容，以遥感影像和地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况。

在遥感影像地图中，图面内容主要由影像构成，辅助以一定地图符号来表现或说明制图对象。

相比传统地图，遥感影像地图不仅信息量丰富，而且形象直观、现势性强，提高了地图的可读性。

高分二号卫星是我国目前空间分辨率最高、观测幅宽最大的民用遥感卫星，大幅提升了我国遥感卫星观测效能，对城市规划发展、生态环境监管、地图测绘更新等行业应用提供数据支撑。

根据长期环境遥感制图实践，本文总结了遥感影像制图的主要流程，并针对高分二号卫星影像制图中自然真彩色波段合成、成图比例尺和出图分辨率的选择等关键问题进行了分析研究，以提高应用高空间分辨率遥感影像进行环境制图的水平。

1高分二号卫星高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，是我国目前分辨率最高的民用陆地观测卫星，搭载有两台高分辨率1m全色、4m多光谱相机，星下点空间分辨率可达0.8m，运行在631km高空的太阳同步回归轨道中，轨道倾角97.908°，降交点地方时为上午10:30，设计寿命5~8年，回归周期69日。

高分二号卫星主要载荷技术指标见表1。

高分二号卫星传感器波段设计应用比较广泛。

全色传感器具有亚米级空间分辨率，多光谱传感器设计了蓝、绿、红、近红外４个波段，完全满足常规遥感影像地图制作的数据需求。

既可以采用单独全色影像数据制作高分辨率影像图，也可以采用多光谱影像数据制作彩色影像图，同时，可以进行全色和多光谱数据融合后，制作高分辨率的彩色遥感影像图。

“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略“高分二号”卫星多光谱与全色影像配准策略的论文摘要：本文以“高分二号”卫星多光谱和全色影像为研究对象，探究了多光谱与全色影像的相互配准问题。

首先研究了传统的基于地物控制点的配准方法，然后提出了一种基于图像特征点的配准方法，并对比了两种方法的配准效果。

研究结果表明，基于图像特征点的配准方法能够有效提高配准精度，适用范围更广。

关键词：高分二号卫星；影像配准；多光谱；全色影像；地物控制点；图像特征点1.简介高分二号卫星是我国自主研制的高分辨率、多波段的遥感卫星，可以获取地表各种要素信息，并广泛应用于资源环境监测、城市规划、农业生产等领域。

然而，卫星采集数据时存在着多光谱和全色影像之间的配准问题，如果不做好配准工作，将会影响到卫星数据的准确度和应用效果。

2.传统的基于地物控制点的配准方法传统的基于地物控制点的配准方法是通过在多光谱和全色影像之间选取地物控制点（GCP），计算GCP在两幅影像之间的坐标差异，从而实现影像之间的配准。

虽然这种方法在某些情况下具有较高的配准精度，但是需要在影像中选取相应数量的GCP，并且这些GCP必须有一定的坐标精度和空间分布。

此外，选取GCP的过程还需要大量的人工干预，而且易受地物遮挡、变化和遥感影像噪声的影响。

3.基于图像特征点的配准方法基于图像特征点的配准方法是一种非常有效的影像配准方法。

该方法可以通过提取影像中的特定特征点（如SIFT特征点），利用这些点的空间位置关系，计算影像之间的坐标变换模型，实现影像之间的自动配准。

相比于传统的GCP配准方法，基于图像特征点的配准方法克服了GCP选取的限制，可以实现自动化、全局性的配准，避免了人工筛选GCP的过程。

同时，基于图像特征点的配准方法不受地物掩盖等因素的干扰，可以处理一些传统配准方法难以处理的影像对，以及具有大量细节信息、光谱差异等多种情况的配准。

4.实验与分析本次实验选取了高分二号卫星获取的多光谱和全色影像数据集进行配准实验，并分别采用传统基于GCP的配准方法和基于SIFT特征点的配准方法进行了对比。

第17卷第15期2017年5月 1671—1815(2017)015-0120-06科学技术与工程Science Technology and EngineeringV o l. 17 No. 15 M ay. 2017©2017 Sci. Tech. Engrg.高分二号卫星影像融合方法与效果评价江威M何国金M’4*倪愿M郑守住6马瑞琪1>7(中国科学院遥感与数字地球研究所1,北京100094;中国科学院大学2,北京100049;海南省地球观测重点实验室3,三亚572000;三亚中科遥感研究所4,三亚572029;福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室5,福州350002;同济大学测绘与地理信息学院6,上海200092;中国地质大学（武汉）李四光学院7,武汉430074)摘要高分二号（G F-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗“亚米级”卫星，极大地提高了我国高空间分辨卫 星影像的自给率。

遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程，选择北京、大连和福州地区G F-2影像，采用彩色标准 化变换（B ro v e y)法、相位恢复（G ra m-S c h m id t)法、色度空间变换（H S V)法、主成分变换（P C A)法和超分辨率贝叶斯（P ansharp) 法共5种融合方法对实验区影像进行融合实验。

首先对5种融合结果进行目视效果评价，然后构建了标准差、信息熵、平均梯 度、相关系数和扭曲程度5个指标对融合结果进行定量评价。

结果表明：P a n s h a rp法在图像信息、细节以及光谱都具有较好的 保持效果，G ra m-S c h m id t和P C A次之，H S V和B r w e y色彩失真较明显，该结论可为G F-2卫星影像科研和工程应用提供参考。

关键词高分二号卫星 影像融合 效果评价 图像.中图法分类号T P751.1; 文献标志码A自我国实施高分辨率对地观测系统重大专项以 来，相继发射了高分一号（G F-1)、高分二号（G F-2)、高分三号（G F-3)等高空间分辨率卫星，极大满足了 我国高空间分辨率遥感数据应用的需求，扭转了长 期来我国高分遥感监测长期依赖国外商业卫星的局 面[1]。

选择卫星数据源一、卫星类型(1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、环境卫星。

(2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星(3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)(4)高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星二、卫星分辨率(1)0.3米：worldview3、worldview4(2)0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A(3)0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号(4)0.6米：quickbird、锁眼卫星(5)1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号(6)1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星(7)2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星(8)5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米(9)10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星(10)15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米三、卫星国籍(1)美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星(2)法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6(3)中国：资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号等(4)德国：terrasar-x、rapideye(5)加拿大：radarsat-2四、卫星发射年份(1)1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米)(2)1980-1990年：landsat5(tm)、spot1(3)1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos(4)2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos(5)2010-：spot6、spot7、资源三号、高分一号、高分二号、高分六号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星公司形象展示公司形象展示。

“高分二号”卫星遥感相机图像采集与功能验证系统设计随着卫星遥感技术的不断发展，我国在该领域的发展也越来越快。

高分二号卫星是我国遥感技术的重要突破，其搭载的遥感相机可以捕捉到更加精细的图像，为我国的环境监测、气象预报、资源管理等方面提供了更多有力的支撑。

而本文的内容则是针对高分二号卫星遥感相机图像采集与功能验证系统的设计进行的。

一、设计目的高分二号卫星搭载的遥感相机可以捕捉可见光、红外线、微波等多达14个频段的数据，为我国的环境监测、地质勘探、海洋监测等方面提供了更精准、全面的数据支撑。

针对此情况，我们设计的图像采集与功能验证系统旨在实现对遥感相机数据的快速获取、准确处理和有效验证。

二、设计要点1、数据采集：系统可通过实时数据传输技术实现高分二号卫星搭载的遥感相机数据的实时采集，实现毫秒级的数据获取。

2、数据处理：系统采用缓存技术将采集到的数据进行缓存，有效提升数据处理的效率。

并通过遥感图像分析等算法实现遥感相机数据的迅速处理。

3、功能验证：系统集成多种功能验证程序，包括遥感图像识别、变化检测、三维重建等工具，可以对采集到的数据进行多方面的有效验证。

三、设计功能1、数据采集：系统通过国际卫星数据中心提供的数据接口实现遥感相机数据的实时采集，同时可以设置多种采集方式，满足不同应用场景的需求。

2、数据处理：系统具有对遥感图像进行复合、配准的能力，可将多个遥感相机捕捉到的数据拼接起来，生成更为精确的全景图像。

同时，系统还支持常见的遥感数据格式，如Landsat、SPOT等，并且可以将不同格式的遥感数据进行转换。

3、功能验证：系统具有多种功能验证程序，如变化检测、三维重建等。

其中，变化检测可以针对不同时间段的遥感相机数据进行分析，发现地表变化情况；而三维重建可以利用三维图像处理技术，实现高精度的三维建模。

四、设计价值高分二号卫星是我国遥感技术的一大突破，其搭载的遥感相机可以为多个领域提供高质量的遥感图像数据。

高分二号预处理案例
一、高分二号数据概况
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。

高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据。

这是我国目前分辨率最高的民用陆地观测卫星，星下点空间分辨率可达0.8米，标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”。

主要用户为国土资源部、住房和城乡建设部、交通运输部和国家林业局等部门，同时还将为其他用户部门和有关区域提供示范应用服务。

图1 高分二号发射平台图2 高分二号卫星
二、高分二号数据处理
1.高分二号多光谱数据
高分二号多光谱数据星下点地面像元分辨率为3.24m（图3）。

2.高分二号全色数据
高分二号全色数据星下点地面像元分辨率为0.81m（图4）。

3.高分二号融合数据
高分二号多光谱数据与全色数据融合，得到高分辨率的多光谱数据（图5）。

图3 高分二号多光谱数据图4 高分二号全色数据
图5 高分二号融合成果数据
三、高分二号数据成果
图6 高分二号预处理成果数据。