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测绘学概论论文3S技术在军事上的应用以及它对中国军事发展的重要意义学院：武汉大学测绘学院班级：测绘工程九班姓名：杨其全学号：20123016102013S技术在军事上的应用以及它对中国军事发展的重要意义3S技术是全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感技术（RS）的统称。
它们也是测绘发展的新世纪、新阶段的产物，是融合了测绘基本原理、航天技术、计算机技术和摄影摄像技术的新型产物，在近二十年来发展迅速，已经成为众多国家争相研究的课题。
特别是美、中、俄三个大国以及欧盟都已经或是正在建立自己的全球定位系统，力争各自在未来信息世界的主导地位。
特别是在军事方面，3S技术的应用特别重要，在某种程度上可以说谁掌握了3S的应用，谁就掌握了未来战争的方向和进程，因此我就对3S技术在军事上的应用以及他对中国军事发展的意义特别感兴趣，并决定以此作为《测绘学概论》的结业论文。
下面我就对此浅谈一下自己的认识。
在谈这之前，我想先说时候GPS、GIS和RS之间的关系。
首先是GPS和RS之间的关系，GPS和RS都可以看做是一种数据获取的系统，但它们又分别有着独立的功能，它们之间想互补充、相互完善，成为GPS和RS结合的基础。
首先，利用高度轻便的GPS接收机可以根据影像上的预先确定的位置获取准确的位置坐标，并且自动提供几何校正时所需的成像控制信息。
另外，GPS的快速定位也为RS数据实时、快速地进入GIS系统提供了可能，保证了RS数据与地面同步监测数据的动态配准，从而成为3S集成系统中重要的组成成分。
而对于GIS，它是管理和分析空间数据的有效手段，一方面,RS为GIS源源不断的提供了各种及时、客观、准确的数据，使得GIS能够快速地分析各种数据，并作出及时的预报。
另一方面，RS对于丰富信息资源的获取有赖于GIS的科学管理和有效利用。
GIS能接受大量的不同来源的空间数据，并根据用户的不同需求对这些数据进行有效地存储、检索、分析和显示，RS数据的充分利用提供了一个良好的环境。
红外遥感技术在军事方面的运用摘要：目前国际军事形势总体上趋于缓和，但天下并不太平，展望21世纪，国际关系错综复杂，世界各种力量不断分化组合。
交流与合作，斗争与竞赛交织在一起，将是21世纪国际安全环境和军事形势的基本形态。
而随着高科技技术在军事领域的广泛应用，现代战争已进入了高技术阶段，由于战争中高级技术武器装备的大量使用和新的作战理论的先导作用，引起了战争形态的重大变革。
从而导致了战争规模，样式和进程的变化。
战争已由简单的身体对抗化为智慧的较量。
正文：遥感技术是指安装与平台上的传感器，以电磁波为信息传播媒介，从遥远的地方感知地球表面和一定空间范围内的对象，从而识别地面物体的全过程，他是与航空遥感，在20世纪60年代发展起来的移民新型的综合性的边缘学科，从70年代以来，随着新的航天遥感平台的不断升空，新型传感器的研制，航天遥感技术的发展。
应用领域从军事应用发展到一地球环境和资源的监测和研究为目标的尖端技术。
在现代化战争中，军事侦察，监视与制导已完全离不开遥感技术。
一、红外线的起源与发展1800年，英国天文学家F.W.赫歇耳发现了红外线。
红外技术在军事上的实际应用始于第二次世界大战期间。
当时,德国研制和使用了一些红外技术装备,其中有红外通信设备和红外夜视仪，它们都属于主动式红外系统。
战后，由于红外光子探测器和透红外光学材料的迅速发展，红外技术的应用引起军事部门的重视。
此后，红外技术的发展方向集中在被动式系统上。
50年代，红外点源制导系统应用于战术导弹上。
60年代，红外技术的军事应用已相当广泛，如已应用于制导、火控、瞄准、侦察和监视等。
60年代中期，出现了光机扫描的红外成像技术。
70年代，红外成像技术获得迅速发展，热成像系统和电荷耦合器件的应用是这一时期的重要成果。
80年代,红外技术进入研制镶嵌焦面阵列（CCD阵列）系统的新时期。
二、红外线的基本概念自然界中, 一切温度高于绝对零度摄氏-273.16 的物体都不断地辐射着红外线, 这种现象称为热辐射。
实时目标跟踪算法及其在遥感中的应用在目标跟踪领域，实时跟踪是一个非常关键的课题，它对于提高跟踪的精度和效率具有重要意义。
实时跟踪的目标是实时处理视频序列，通过对目标的位置、形状和运动进行有效的预测和跟踪，以保证目标不会丢失或跟踪误差较大。
实时目标跟踪算法是计算机视觉的重要技术之一，它可以广泛应用于人机交互、汽车驾驶辅助、安防监控、无人机等领域。
在遥感领域中，实时目标跟踪算法也具有非常重要的应用价值。
遥感技术的发展，使得人们能够获取地球表面的高分辨率图像和视频序列，通过对这些数据进行实时跟踪和分析，能够为环境监测、资源管理、军事侦察等领域提供有效的支持。
目前，有很多的实时目标跟踪算法可以选择，最常见的包括基于滤波器、基于特征匹配和基于深度学习的算法。
下面将逐一介绍这些算法的特点和在遥感中的应用。
基于滤波器的实时目标跟踪算法基于滤波器的实时目标跟踪算法是一种传统的方法，它适用于连续的帧图像数据。
该算法的基本思想是通过对目标的状态进行滤波来估计目标的位置和运动。
常用的滤波器包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些滤波器都具有良好的实时性和适应性，并能有效地处理噪声和不确定性。
在遥感图像处理中，基于滤波器的实时目标跟踪算法可以应用于航空航天图像的监测和卫星图像的处理，例如预测和跟踪飞行中的航天器和卫星。
基于特征匹配的实时目标跟踪算法基于特征匹配的实时目标跟踪算法是一种特征点匹配方法，它通过对图像上的关键点进行描述和匹配来实现目标跟踪。
该算法具有结构简单、易于实现、适应性强等特点。
常见的特征点匹配方法包括SIFT、SURF、ORB等。
在遥感图像处理中，基于特征匹配的实时目标跟踪算法可以应用于地形信息的提取和机器人导航等领域，例如跟踪山脉、河流和建筑物等地物，以及提取行驶路线等。
基于深度学习的实时目标跟踪算法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪算法受到了广泛的关注。
该算法通过使用深度卷积神经网络来学习目标的特征，以实现高精度和高效率的目标跟踪。
遥感影像处理技术的研究与应用随着技术的不断发展，遥感影像处理技术在许多领域中得到了广泛应用。
遥感是利用卫星、飞机等远距离传感器和图像处理技术，获取地球表面及其大气圈上的物理、化学和生态信息，以获得关于地球自然地理、人文地理、社会经济等多方面信息的科学技术。
本文将就遥感影像处理技术的研究与应用进行探讨。
一、遥感影像处理技术的研究遥感影像处理技术是将遥感图像数字化、处理、分析和应用的技术，是遥感技术的重要组成部分。
目前，遥感影像处理技术主要包括以下几个方面：1. 遥感数据的获取与处理遥感技术是通过遥感卫星或飞机等探测器获取遥感数据，然后在计算机中对数据进行处理。
数据的处理包括数据的几何纠正、大气校正、检验、拼接、归一化等，以获得质量更高、更准确的数据。
2. 遥感图像分类将遥感图像进行分类，即将不同区域的像元分为不同的类别，是遥感图像处理的重要步骤。
遥感图像分类的方法有许多，如最大似然分类、支持向量机分类、神经网络分类、回归分类等。
3. 遥感变化检测遥感变化检测是通过对不同时间的遥感图像进行比较和分析，以确定不同时间点的地形、土地利用和覆盖状况等发生的变化。
这种技术在城市规划、资源管理、环境保护和自然灾害监测等领域中得到广泛应用。
4. 遥感摄影测量遥感摄影测量是遥感技术的一项重要应用。
它通过对遥感图像中的特征点进行测量和定位，以获得遥感图像中各种地物的几何信息。
这项技术在测绘、城市规划、交通运输等领域中也得到了广泛应用。
二、遥感影像处理技术的应用遥感影像处理技术在许多领域中都得到了广泛应用。
以下是几个应用领域的介绍：1. 土地利用和土地覆盖监测通过对遥感图像进行分类和遥感变化检测，可以了解土地利用和土地覆盖的变化情况，可用于城市规划、生态环境保护等领域。
2. 农业生产智能化利用遥感图像进行快速调查、实地查勘和农田分类，可以实现农业的精准管理和农业智能化的实现。
例如，可以在种植季节内，通过对农田遥感图像的监控和变化检测，及时发现作物生长变化，实现对农田生产的实时监控。
图像处理技术在遥感中的应用遥感技术是指对地球表面采用卫星、飞机等遥感器进行观测、测量和记录，然后对所获取的数据进行处理、分析和解释的一种技术。
遥感技术广泛应用于环境监测、灾害预警、农业生产、城市规划等领域，其中图像处理技术是遥感技术中的重要组成部分，它可以对采集到的遥感图像进行数字化处理和分析，从而揭示出地表物体的信息和特征。
本文将从图像的获取和处理两个方面来介绍图像处理技术在遥感中的应用。
一、图像的获取1. 卫星遥感图像卫星遥感图像是遥感技术中最常用的图像，它可以通过卫星传输到地面站点进行接收和处理。
卫星遥感图像的主要特点是具有高时空分辨率和广覆盖范围。
高时空分辨率可使我们更加清晰地观察地表物体的细节，广覆盖范围则可以让我们对地球表面进行全面的观测和研究。
卫星遥感图像处理的主要技术包括图像去噪、图像增强、特征提取等。
2. 无人机遥感图像无人机遥感图像是近年来出现的新型遥感图像，与卫星遥感图像相比，无人机遥感图像的时空分辨率更高，能够更加准确地观测和记录地表物体的信息和特征。
无人机遥感图像可以应用于快速应急响应、高精度地理空间数据采集、精准农业等领域。
与卫星遥感图像不同，无人机遥感图像的处理技术更加灵活和个性化，可以根据不同的任务需求进行处理和分析。
二、图像的处理1. 图像去噪遥感图像经常出现一些“噪点”，它们会影响到图像的质量和准确性，因此进行图像去噪是遥感图像处理的重要步骤。
图像去噪的方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
通过图像去噪，可以使遥感图像更加清晰，有利于后续的图像处理和分析。
2. 图像增强遥感图像往往受到许多复杂因素的干扰，如云层、雾霾、大气折射等，这些因素会影响到遥感图像的亮度、对比度、色彩等方面。
因此，进行图像增强是遥感图像处理中的重要环节之一。
图像增强的方法有直方图均衡化、对比度拉伸、色彩增强等。
通过图像增强，可以使遥感图像更具有可读性和可视性，方便用户的观察和分析。
3. 特征提取遥感图像中包含着大量的地表物体信息和特征，如河流、道路、建筑物等等。
遥感技术用于军事地理测绘的探讨遥感技术具有诸多优势，因而在军事等诸多领域获得广泛应用，并发挥出了相当重要的作用。
本文基于遥感技术在军事地理测绘中的应用进行探讨，首先阐述了军事地理测绘的重要性，然后重点讨论了遥感技术在军事地理测绘中的应用，包括军事地域类型分析、军事交通分析、军事目标分析以及军事行动态势生成等，以期为业内人士提供有益参考。
标签：遥感技术军事地理测绘应用1军事地理测绘的重要性对于地形复杂等特殊地区，通过常规的地面调查方法往往很难较理想地掌握它们的基础地质、地形以及地貌等一系列的地理信息。
然而上述信息无论在经济开发方面，还是在国防建设方面，均具有非常重要的价值。
遥感技术具有无国界特点，因而在敏感地区的军事地理测绘工作中得以广泛应用，能够提供各种重要的基础地理信息，为军事活动提供专业服务[1]。
由此可见，基于遥感技术的军事地理测绘具有相当重要的现实意义。
2遥感技术在军事地理测绘中的应用2.1军事地域类型分析军事地域类型指的是有着相同或者类似功能的地理实体集合在相应地域上，共同构成面区位。
对军事地域类型进行分析是十分必要的，不仅关系着战时的火力配系，而且关系着兵力部署，同时还关系着战役方向选择与确定。
借助遥感图像和相关技术，分析不同地域类型的典型地理实体影像，并根据其特征以了解其山地、平原以及河流情况。
就本质而言，是对影像上各个地形要素予以有效识别，借助自动识别技术和相关技术以获得目标地形具有参考价值的信息，如坡度等数据，接下来通过分类方法进行定量分析，最终确定其位置、面积以及性质等参数。
借助边缘提出技术，辅以常见的手动勾画界线方法，便能够绘制出想要得到的军事地域类型区划图[2]。
2.2军事交通分析军事交通分析会对部队机动产生直接且重要的影响，其主要包括两个方面，一个是越野通行情况分析，另一个是正常道路战时通行能力分析，且以前者为主。
军事交通分析指的是对遥感信息以及非遥感信息进行全面且深入的分析。
遥感图像处理及应用近年来，随着科技的日新月异，遥感技术在各行各业的应用中越来越广泛。
遥感图像处理是遥感技术应用的重要领域之一，它通过有效的遥感图像处理方法，将遥感获取的信息转换成数字图像或其他形式的数据，进行分析、处理和解释。
在农业、地质、城市规划、环境监测、车辆导航等领域的应用中，遥感图像处理发挥着不可替代的作用。
遥感图像处理的研究内容可以分为以下几个方面：一、图像增强和滤波图像增强是指对图像进行空域或频域处理，改善图像质量的过程。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化等操作，提取图像中的特定信息。
图像处理中，常用的增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化等。
在滤波方面，中值滤波、高斯滤波等常用方法，在不同的应用场景中发挥着重要的作用。
二、图像分类和分割图像分类和分割是遥感图像处理的一个重要研究方向。
图像分类指对图像进行分类，将不同类别的物体区分开来，常用的方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
图像分割是将图像分成多个不同的块，以方便对每个块进行分别处理，常用的方法有边缘检测法、区域生长法、水平线法等。
三、信息提取和分析遥感图像处理的最终目的是提取其中有用的信息，以达到特定的应用目的。
这些信息可以是建筑物的高度、土地利用情况、植被状况等。
在这方面的研究中，包括计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等领域。
应用：遥感图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在农业生产中，通过利用可见光和红外线等多种遥感数据，对土地作物覆盖、土地干旱程度、土地环境等进行划分和评估。
例如，在南繁所的科研团队，通过采用多光谱遥感图像处理技术，对南繁到处传说的榴莲黑心病因素进行搜寻和筛选，为解决榴莲黑心病提供了重要的科学依据。
在城市规划中，遥感图像处理可用来检测城市用地利用现状，以及预测城市未来的扩张趋势，从而更好地安排和规划城市的建设。
在环境监测中，遥感图像处理可用来对不同环境中的污染源进行检测，如空气污染、水污染、土壤污染等，进而诊断污染问题，从而采取预防和控制措施。
遥感图像中的目标识别1、 飞机识别2、 机场识别3、 桥梁识别1、飞机识别算法是基于部分的（Part-based ）和层次的（hierarchical ），包括两个部分：学习和识别，算法框图如下错误!未找到引用源。
所示。
（1）学习阶段。
通过对属于同一类别的学习样本的学习，得到基于部分的结构模型，并针对问题特点用一个属性关系图来表示。
然后由这些图匹配得到一个模糊属性关系图，以此作为形状模型。
（2）识别阶段。
用上述形状模型来检测识别形状。
首先用柔性形态学凸集检测器检测出最显著的子部分，得到候选区域，然后在其邻域检测识别其它子部分，分析这些子部分的几何结构关系，以此作进一步证实。
下面就对各个部分作详细论述。
一组由40幅图像（其中包含97架飞机）组成的图像库被用来实验，其中之一示于下错误!未找到引用源。
训练结构模型 输入 图像凸子部分 预处理形状分解 图表示 建 模 识别子部分 关系证实描述图 候选区 • • • • • • • • •训练样本识别(a)训练样本(b) 识别结果2、机场识别机场识别系统界面：机场识别过程：3、桥梁识别桥梁识别系统界面：桥梁识别过程：像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digtal Image Processing）。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。
其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。
困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。
数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理（Geometrical Processing）、算术处理（Arithmetic Processing）、图像增强（Image Enhancement）、图像复原（Image Restoration）、图像重建（Image Reconstruction）、图像编码（Image Encoding）、图像识别(Image Recognition)、图像理解（Image Understanding）。
测绘技术在军事领域的应用案例研究背景在军事领域中，测绘技术一直扮演着重要的角色。
测绘技术是通过测量、记录和分析地球表面和地下的各种现象和特征，生成精确的地图和空间数据。
这些地图和数据在军事作战、军事规划、情报收集和军事基础设施建设等方面具有重要意义。
本文将通过几个实际案例来探讨测绘技术在军事领域的应用。
应用案例一：战场情报收集在战场环境中，精确的情报收集是制定军事计划和决策的关键步骤。
测绘技术通过使用卫星遥感、航空摄影等手段，生成详细的地形图和图像信息，为军事指挥官提供重要的情报支持。
例如，在一次实际行动中，军事侦察部门使用卫星图像和无人机遥感技术对目标区域进行测绘，获取敌方军事设施、地形地貌和交通通信网络等信息。
这些信息有助于制定作战计划、选择最佳进攻路径，并为军事部队提供具体的行动指导。
应用案例二：导弹打击精度提升在现代战争中，导弹已成为军队重要的打击手段之一。
然而，导弹攻击的精确度直接影响战斗效果。
测绘技术通过提供准确的地图数据和三维模型，大大提升了导弹攻击的精度。
一个实际案例是，某国军队在一次军事行动中，利用地面测绘车辆与卫星数据，建立了目标区域的三维模型。
通过与导弹发射系统进行联动，将测量得到的地理数据与导弹飞行轨迹相结合，计算出每一颗导弹的飞行路径、偏差和目标命中概率，从而提高导弹打击的成功率。
应用案例三：军事基础设施规划军事基础设施的规划和建设对于军队的战斗力和战略部署至关重要。
测绘技术通过提供详细的地理和空间信息，为军事基础设施规划和决策提供了重要参考。
例如，在一次军事基地建设项目中，测绘技术被广泛应用。
测绘人员利用激光扫描仪、地理信息系统等先进设备，对选定区域进行地理勘察和地形测量。
通过测绘数据的分析和处理，他们能够确定最佳的建设地点、地形条件和基础设施布局，从而为军事基地的规划和建设提供有力支持。
应用案例四：军事训练仿真军事训练是提高军队作战能力的重要途径。
测绘技术在军事训练仿真中有着广泛的应用。
红外遥感技术的军事应用红外遥感是继可见光遥感之后发展起来的又一种光学遥感手段，它可以通过探测目标的红外辐射能量获取目标的有关信息，具有不受暗夜限制和穿透云雾的优点。
随着红外探测技术的不断进步，红外遥感能力不断增强，红外遥感已经广泛应用于军事领域和地球勘探、天气预报、森林火灾监视等民用领域。
红外遥感在军事领域的应用主要集中在3个方面，即机载红外成像、星载红外成像和星载导弹预警，这也是本文所要介绍的内容。
1.机载红外成像伊拉克战争的经验证明，从空中昼夜获取战场的情报信息，对获取战场的主动权及至最后夺取战争的胜利极为重要。
采用机载成像技术直接从空中获取地面信息，对地面目标进行侦察监视方法的应用已有几十年时间。
美国军方一直强烈地依赖于这一手段获取情报，其U-2、P-3和“食肉者”侦察机就是这种应用的典型实例。
U-2飞机上装有高分辨率的摄像系统，可获得地面目标的高分辨率清晰图像，其侦察范围沿飞行航线纵深可达数十公里的大面积地区，为指挥机关和作战部队提供了极为直观的准确情报。
美、英、法等国军队一直非常重视发展这种先进的战术机载成像侦察监视系统，从越南战争到波斯湾战争，仅美国海军就有500多架抓侦察机，迄今为止仍有100多架抓-彳鬼怪式侦察机在世界各地服役。
特别是在最近几年美军发动的几场战争中，如科索沃、阿富汗和伊拉克战争，美军的机载战术侦察技术发挥得淋漓尽致，在夺取战争的主动权方面起到了至关重要的作用。
2．星载红外成像星载红外成像是获取敌情、采取自卫的重要途径，它有许多优点：能24h昼夜工作，能适应不良天气，能提供定时信息，能把捕捉目标和攻击结合起来，有远距离探测和透过能力，能识别伪装，能排除电子干扰等。
红外成像不仅能揭露地面、森林里的伪装，还可揭露地下、水下的军事目标，显示热源目标的运动状态和踪迹。
美国在50年代末、60年代初，出于军事和政治上的需要，花了很大的气力发展空间遥感技术，以用于卫星侦察。
很多国家现役的光学成像侦察卫星上一般都配备了红外成像系统，如美国的“高级69-11”卫星上配备了热红外成像仪，使其具备了夜间成像能力；俄罗斯的“宇宙2344”卫星以及法国的“太阳神2”卫星也都具备了红外成像能力。
图像识别技术在军事领域的应用随着科技的不断发展，人工智能技术的应用越来越广泛，其中，图像识别技术是其中的一个重要支柱。
图像识别技术主要是通过计算机视觉和机器学习算法来进行数字图像的自动识别，目前已经广泛应用于各个领域，包括军事领域。
本文将围绕图像识别技术在军事领域的应用，探讨其应用优势以及发展前景。
一、图像识别技术在军事领域的应用优势1、情报收集和目标识别在军事领域，情报收集和目标识别是非常重要的工作，利用图像识别技术可以帮助军队快速准确地获得信息，并且识别目标的类型、位置、大小等关键信息，从而实现作战决策、打击和防御。
例如，在空中侦查任务中，利用图像识别技术可以充分发挥无人机的优势，通过对图像分析识别，识别敌方防御工事、武器等目标，提供可靠的情报支持。
此外，图像识别技术还可以用于网络空间目标的识别和定位，为网络攻击和防御提供重要依据。
2、智能监控与预警图像识别技术还可以应用于智能监控和预警领域，为军队提供精准、高效的监控和预警保障。
例如，在边防巡逻和海上安全监控中，通过部署智能监控设备和算法，可以实现对目标的自动识别和跟踪，并且在情势紧急时能够及时进行报警和反应，提高保障能力和效率。
3、无人化战斗和自主作战图像识别技术的应用还可以支持无人化战斗和自主作战的实现。
借助图像识别技术，可以实现对无人驾驶飞行器、无人潜艇、无人地面车辆等无人化平台的控制和指挥，使得军队的作战能力和效率得到提升。
同时，图像识别技术还可以实现军用机器人的自主行动和作战，支持机器人的自主导航、目标搜索、打击等能力的实现，实现无人化战斗的目标。
二、图像识别技术在军事领域的发展前景目前，随着对人工智能技术不断深入研究和应用，图像识别技术在军事领域的应用和发展前景越来越广阔。
1、智能化武器和作战系统的发展随着图像识别技术与先进武器平台的结合，可以实现智能化武器和作战系统的发展。
通过对环境和目标的自动感知和识别，可以实现武器和作战系统的精准打击和指挥，提高作战效率和精度。
遥感技术在军事地理信息系统中的应用摘要：遥感技术是一种现代化的地理测绘技术，实现其与军事地理信息系统（MGIS）的融合，能综合化、动态化的获取、管理及分析作战区域内的地理环境信息，为作战中环境分析和军事决策提供支持。
本文在阐述MGIS应用遥感技术必要性的同时，就遥感技术在MGIS中的具体应用内容展开分析。
期望能实现两者的高效结合，进而为作战区域内地理环境信息的准确测量提供保证。
关键词：遥感技术；MGIS；测绘信息时代下，高新技术在军事领域中的应用愈发深入，其是现代高技术条件下作战指挥自动化系统的重要支撑。
现代战争中，作战区域地理环境信息直接关系着军事决策的效率与质量，并对战争的走向具有深刻影响；基于此，需不断优化作战区域地理环境信息获取方式。
本文就遥感技术在MGIS中的应用要点展开分析。
一、MGIS中使用遥感技术的必要性MGIS是现代军事地理研究的重要方式，其在计算机软硬件系统的支撑下，融合使用GIS技术，能够持续性的进行作战区域地理环境和军事专题属性信息的获取，并且该信息获取过程具有一定的综合性、动态性，其能为作战环境分析和战略决策制定提供有效支撑。
长期以来，GIS是人们获取作战区域地理环境信息的主要方式，其成图时间和周期相对较长，这难以满足当今时代高技术战争需要。
具体而言，在高技术战争中，高强度、高投入的破坏时的地理环境要素的变化尤为剧烈，若不能及时有效地进行作战区域地理环境信息的动态更新，势必影响作战环境分析和战略决策制定的准确性。
基于此，创新MGIS作战区域地理环境和军事专题属性信息的获取方式势在必行。
遥感技术是一种现代化的测绘手段，在作战区域地理环境信息更新中，遥感技术受地面条件限制少，测量过程较为高效，具有一定的动态性、持续性、及时性和准确性特点。
其能实现自然条件恶劣、地面环境复杂区域地理环境信息的有效测量，进而确保MGIS空间分析的有效性[1]。
譬如，海湾战争表明，是实现遥感技术与RS技术与MGIS技术相结合, 可为战时提供实时的地理信息保障。
多媒体技术及其应用本栏目责任编辑 :李桂瑾1前言随着科技的不断进步 , 遥感工具的使用越来越频繁 , 人们能够从高空以及太空中来观察人类居住的地球 , 也能够利用获得的遥感图像进行一系列研究和探索。
现已应用于农林业、测绘、地质勘探、水利、气象、环境保护以及军事等部门 , 并取得了很好的效益。
军事目标是一项特殊的研究内容 , 如何充分利用遥感图像资料来分析和定位军事目标是需要解决的主要问题。
遥感图像资料主要来自遥感卫星以及侦察飞机拍摄的影像资料 , 本文主要研究利用无人侦察飞机拍摄的影像资料对军事目标进行定位的问题。
2遥感图像处理技术概论遥感图像处理是遥感技术的一个重要环节 , 它直接影响到遥感信息的增强提取和分析应用效果。
遥感图像处理技术一般可以分为两大类。
一是光学处理技术 , 它可以分为机械光学和光化学处理两种方法 , 机械光学又称电子光学或物理光学 , 主要是利用相干光光源作图像处理 , 譬如密度分割、位相交换、等照度变换等内容 ; 光化学处理是依据摄影光化学原理 , 利用非相干光光源 , 即普通暗房摄影处理方法进行图像处理 , 它可以进行图像镶嵌、图像增强 (包括反差调整、彩色增强、比值处理、边缘增强、黑白发色等、图像密度分割、假彩色合成以及信息复合处理等 ; 二是计算机数字图像处理技术 , 它可以精确地进行几何定位与几何校正 , 还可以多功能地进行图像镶嵌、图像增强 (包括线性变换、直方图均衡、彩色增强、比值处理等等、图像分类、图像统计分析、多波段图像组合以及信息复合处理等。
这些处理结果在地表环境要素不太复杂的情况下 , 完全可以定量化精确分析 , 应用效果比较好。
这里 , 我们主要就数字图像处理中的几何校正等方面进行研究与分析。
除此之外 , 遥感图像处理技术开始进行信息复合的研究应用工作。
这种处理技术主要是综合使用现有的遥感资料 , 挖掘遥感资料所提供的全部信息。
其作用是能够进行地物信息的验证、补充与更新 , 提高了遥感信息的实用价值。
因此可以说 , 信息复合处理技术实际上是建立遥感资料信息库的有效方法之一。
3目标定位方法传统的对计划外目标定位主要依靠人工现地判定 , 不仅精度得不到保证 , 而且作业时间一般来说较长。
随着科技的不断发展 , 越来越多的遥感卫星运用到军事中 , 使目标定位有了更进一步的发展。
但现阶段这些高技术定位装备只能保障战略、战役目标的定位 , 对一般战斗中出现的目标还不能达到及时精确的保障。
因此 , 利用低空无人侦察机的遥感图像信息来对作战中出现的目标进行定位 , 是很有研究价值的。
3.1图像信息的获取图像信息获取过程工作原理为接收天线收到“ 无人机” 发出的侦察图像信号后 , 经高频电路送下变频电路进行信息处理 , 输出中频信号 , 经调制跟踪环解调 , 经 7M 低通滤波器提纯出视频信号 , 经视频放大和去加重电路后送往视频分配器分为两路标准视频信号 , 计算机便可将得到的图像实时记录并显示。
信息接收系统设计主要采用了图像同步跟踪和存储技术。
信息接收系统接收到“ 无人机” 发射的视频图像后 , 利用图像采集软件通过视频信息采集卡截取“ 无人机” 获取的战场视频图像 , 整个过程将采用多线程操作方式处理视频图像的采集与存储的接收事件。
线程之间同步协调则以二进制形式融合将图像文件进行同步存储 , 以便于利用其对图像信息进行进一步的处理。
3.2“三点” 匹配定位方法应当指出 , 遥感图像处理技术一般要以常规资料与人为经验结合起来 , 即指处理人员最好要具备丰富的专业知识 , 这样才能得到理想的处理结果 ; 同时也要采用多种处理方法的综合研究 , 才能满足各种专题信息的研究。
因此在实际工作中 , 对一幅遥感图像应当使用哪种方法和哪些技术手段 , 必须根据应用目的以及现有技术条件的可能来选择 , 讲究实效 , 使遥感图像处理技术真正为遥感应用服务。
由于图像信息是通过“ 无人机” 的航拍而获取的 , 而在“ 无人机” 拍摄过程中 , 又可能会受到天气、战场环境、拍摄区域地形状况、“无人机” 飞行姿态等一系列因素的影响 , 通常会导致获取的遥感图像是发生了畸变的倾斜图像。
因此 , 在遥感图像信息处理过程中 , 关键要实现对倾斜图像的匹配校正。
3.2.1匹配校正方法在匹配校正过程 (也即倾斜图像几何校正的过程中 , 由于目标附近 GCP 信息因受战场环境的影响 , 获得其信息非常困难 , 所以匹配过程应该使用尽量少的GCP 。
我们通过已知目标附近的三个 GCP 的坐标 , 将倾斜图像进行几何校正。
由于只使用了三个 GCP , 每个控制点的选取对校正结果的影响都很大 , 因此控制点一般选取地面上容易确定的标志物 , 如交叉路口、河流的尽头等。
此外 , 控制点的选取应尽可能地分散 , 若三个 GCP 在共线 , 是不能够建立仿射坐标系的。
收稿日期 :2007-08-16作者简介 :王楠 (1981- , 男 , 重庆人 , 解放军炮兵学院硕士研究生 , 研究方向 :炮兵武器装备发展论证及效能分析 ; 邓灵博 (1983- , 男 , 内蒙古自治区包头人 , 解放军炮兵学院硕士研究生 , 研究方向 :炮兵武器装备发展论证及效能分析 ; 何洪峰(1981- , 男 , 安徽桐城人 , 解放军炮兵学院硕士研究生 , 研究方向 :炮兵武器装备发展论证及效能分析。
遥感图像处理及其在军事目标定位中的应用王楠 , 邓灵博 , 何洪峰(中国人民解放军炮兵学院 , 安徽合肥 230031摘要 :对遥感图像进行了初步的介绍 ; 提出了一种军事目标定位方法 ; 利用实验对该目标定位方法进行了验证 ; 对其应用前景进行了展望。
关键词 :遥感图像处理 ; 匹配校正 ; 目标定位中图分类号 :TP391文献标识码 :A 文章编号 :1009-3044(200718-31713-02The Image of Remote Sensing Image Processing and its Application in Military Goal LocationWANG Nan,DENG Ling-bo,HE Hong-feng (College of PLA artillery, Hefei 230031,ChinaAbstract:For remote sensing, image has carried out preliminary introduction; Have put forward a kind of military goal location method; Verify using experiment for this goal location method; For its application, prospect is looked ahead.Key words:The image of remote Sensing Image Processing;Match to rectify;Goal location1713多媒体技术及其应用本栏目责任编辑 :李桂瑾图1“ 三点” 匹配定位原理图3.2.2匹配校正算法模型如图 2和图 3所示 , 设要求任意点 P' 在倾斜图像坐标空间中的坐标位置 , 首先建立仿射坐标系。
在倾斜图像中以 A 点为坐标原点 , AB 向量为横轴方向 , AC 向量为纵轴方向建仿射坐标系 X f O f Y f ; 在物空间中以 A' 为坐标原点 , A'B' 向量为横轴方向 , A'C' 向量为纵轴方向建仿射坐标系 Xf'O f 'Y f ' 。
图 2倾斜图像坐标空间图 3正视图像坐标空间过 P' 点作 A'B' 、 A'C' 的平行线分别交 A'C' 、 A'B' 于 N' 、 M' 点 , 并求出 M' 、 N' 点坐标 ZM' 、 ZN' ; 求出 M' 、 N' 点在倾斜图像坐标空间中坐标M 、 N 的坐标 ZM 、 ZN ; 再分别过 M 、 N 点作 AC 、 AB 的平行线 , 并交于点 P , 则 P 点即是 P' 点在倾斜图像坐标空间中的位置 , 得。
4实验我们可使用该方法对目标定位进行程序验证。
选取无人侦察校射飞机航拍的图像来进行校正试验 , 效果如图 4、图 5所示。
可以看到 , 利用三个控制点完全可对遥感图像进行较为精确的匹配定位 , 进而通过预定程序可迅速准确地确定目标中心的坐标。
因为我们所提出的算法是基于拍摄的物体离航拍的像机距离相同的假设 , 所以飞机离物体的距离越远 , 待测的物体离 GCP 的距离越近 , 则校正的效果越好。
5结束语在航拍、摄影测量以及军事上的无人机摄像 , 所拍摄的对象大部分并不是在摄像机的正下方 , 而是与摄像机的正下方有一定的距离 , 从而导致所拍摄出来的图像不是正视图 , 而是具有几何变形的斜视图。
很多时候我们需要的是图像的正视图 , 或者能够通过若干个地面控制点 GCP (Ground Control Point , 遥感图像上易于识别 , 并可精确定位的点的位置来计算图像上的其他点的具体位置坐标 , 所以将一幅遥感倾斜图像校正为正视图或者与 GIS 中的电子地图进行匹配是很有价值的。
匹配前我们所能利用的有用信息往往是有限的 , 所以好的匹配校正算法不仅能达到较好的校正效果 , 同时也只需比较少的信息。
要确定一个平面至少需要三个控制点 , 本文提出的算法利用地面上的三个控制点即可以将倾斜图像校正为一幅所需的正视图 , 原理简单 , 易于实现。
图 4无人侦察校射飞机航拍图像图 5几何校正后与数字地图匹配效果且使用该定位方法 , 只要使用的 GIS 数据有足够的精度 , 遥感图像匹配定位就有较高的精度 , 完全可满足战术级的要求。
此外 , 由于 GIS 在军事上的应用MGIS 已经相当成熟 , 而本文中图像信息处理的核心算法已经方便地集成到 MGIS 系统中 , 因此 , 在应用方面将是较为成熟和广泛的。
参考文献 :[1]冈萨雷斯 . 数字图像处理 (第 2版 . 北京 :电子工业出版社 , 2006.[2]俞根苗 , 邓海涛 . 弹载 SAR 图像几何失真校正方法 . 西安电子科技大学学报 (自然科学版 ,Vol.(33,No.(3,2006.6:386-389. [3]杨亚波 , 徐守时 . 一种卫星遥感图像目标位置快速精校正的新方法 [J]. 遥感学报 ,Vol.(9,No.(6,2005.11:653-658.[4]王家耀 . 军事地理信息系统的现状与发展 , 中国工程科学 ,Vol.(4,No.(12,2002.12. 1714电脑知识与技术。
