@novachen
2023-07-12T15:11:40.000000Z
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随着卫星数量的增加,开展对地观测的主要目标从简单的获取地物影像转变到高时间频率地了解地物的变化情况,以支持快速地做出有针对性的响应。
对时间频度要求最高的应用领域,一个是军事侦察,一个是国土执法(违法用地违章建筑等等)。
这里我们要解决两个主要问题:
第一,拍摄的卫星个体很多,比如Planet的Dove星座有一百多颗小卫星,每个卫星的拍摄特性都有所差异,再加上一些天气状态的变化,导致成像产品的差别也很明显,即使经过初步的辐射校正也不能消除。为了找出真正有意义的地物变化需要将这些时序图像归一化,得到一个大体上一致的图像序列。
第二,严格意义上任何地物都在变化,只是变化的程度有所不同,所以需要将实质变化较大的地物突出出来,以提醒客户的关注,集中注意力于关键内容。
最常用的场景是使用前后两个时相的图像,比较事件发生前后的差异。通常事前图像质量会选较好的,而事后图像则是越及时越好,图像质量可能不佳。两者之间可能存在传感器色差、云雾、海色、耀斑等差异,如果能够尽可能的消除这些和实质性地物变化无关的差异,就能更有助于识别关键性地物变化。
下图左侧是获取的实际图像序列,中间是经过时相仿真处理的图像序列,右侧是上下两景图像之间变化检测的差异指示图。
如果是一个长时间序列,那么我们要允许一些地物的趋势性变化,比如树木随着季节逐渐变绿,随着太阳高度的提升,水面反射太阳光的强度变化。
下面就是一个3个月长,平均10天一期的时序的处理结果。
下图左侧是获取的实际图像序列,中间是经过时相仿真处理的图像序列,右侧是上下两景图像之间变化检测的差异指示图。
我们这里提供一个测试版
链接:https://pan.baidu.com/s/159DOoQnh7ZUnupfoRPU13Q
提取码:z03j
windows64位平台,需要安装过matlab,或者下载安装matlab的runtime(2016A windows64bit)
https://ww2.mathworks.cn/products/compiler/matlab-runtime.html
命令行工具说明
simulate_sequence.exe root speed
这里speed可以是1~3,3最快是缺省值
操作流程举例
X:\NEW\CHENFU\MATLAB\planet_sequence4>cd X:\AnyWhere\sequence_simulate\package
X:\AnyWhere\sequence_simulate\package>simulate_sequence data\hxh\
20220228.tif
20220306.tif
20220314.tif
20220325.tif
20220408.tif
20220412.tif
20220425.tif
20220504.tif
20220511.tif
20220523.tif
simulate 1
simulate 2
simulate 3
simulate 4
simulate 5
simulate 6
simulate 7
simulate 8
simulate 9
simulate 10
change detect 1-2
change detect 2-3
change detect 3-4
change detect 4-5
change detect 5-6
change detect 6-7
change detect 7-8
change detect 8-9
change detect 9-10
时间已过 44.735998 秒。
X:\AnyWhere\sequence_simulate\package>
测试版要求图像长宽都小等于1000。
数据集目录中给定tiff格式源时序,还可以在standard子目录中人为提供一个名为standard.tif的标准参考图像(可选)。
最终结果在disp子目录的disp.jpg中(如果有点暗可以到photoshop中调整一下)。
压缩包中有三个样本案例
bridge: 印度在建桥梁坍塌,以前一天为标准参考图像。
gf4: 高分4号同一天不同时间的序列,以10点钟为标准参考图像。
hxh: 日本横须贺军港的一月3次的长时间序列,没有参考图像。
联系方式
陈甫 副研究员
中国科学院空天信息创新研究院
chenfu@aircas.ac.cn
13811147935