星上遙感數(shù)據(jù)處理理論與方法

目錄
序
前言
第1章緒論1
1.1“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”提出的背景1
1.1.1地球觀測衛(wèi)星發(fā)展的規(guī)律1
1.1.2第五代地球觀測衛(wèi)星是什么？3
1.2“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”框架4
1.2.1設(shè)計原則4
1.2.2“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”架構(gòu)6
1.2.3“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”運行模式7
1.2.4最終用戶操作7
1.2.5智能地面控制站9
1.3“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”的特性9
1.4“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”的關(guān)鍵技術(shù)9
1.4.1智能傳感器、探測器10
1.4.2高速傳輸率和高速網(wǎng)絡(luò)通信10
1.4.3星上數(shù)據(jù)的處理能力11
1.5國內(nèi)外典型“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”11
1.5.1海軍地球地圖觀察者11
1.5.2星上自主項目(project for on-board autonomy，PROBA)12
1.5.3雙波段紅外探測衛(wèi)星(bi-spectral infrared detection，BIRD)13
1.5.4太空立方2.0（SpaceCube 2.0）13
1.5.5首顆太空網(wǎng)智能衛(wèi)星（First Smart Satellite for Space Mesh）14
1.5.6-Sat系統(tǒng)15
1.5.7星上數(shù)據(jù)系統(tǒng)框架15
1.5.8對地觀測腦(earth observation brain，EOB)16
1.6本章小結(jié)19
參考文獻19
第2章星上遙感數(shù)據(jù)處理22
2.1引言22
2.2“智能地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)”與星上遙感數(shù)據(jù)處理24
2.3星上數(shù)據(jù)處理的主要內(nèi)容25
2.3.1星上數(shù)據(jù)管理與傳輸系統(tǒng)25
2.3.2星上衛(wèi)星平臺/傳感器控制25
2.3.3星上星務(wù)及資源管理26
2.3.4星上成像參數(shù)智能優(yōu)化26
2.4星上遙感數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)27
2.5基于FPGA的星上遙感數(shù)據(jù)并行處理28
2.5.1基于FPGA的星上遙感數(shù)據(jù)處理算法設(shè)計29
2.5.2基于FPGA的星上遙感數(shù)據(jù)并行算法優(yōu)化30
2.5.3運算層分析31
2.5.4基于FPGA的星上遙感數(shù)據(jù)處理算法優(yōu)化31
2.6本章小結(jié)33
參考文獻34
第3章星上影像特征點檢測與匹配37
3.1引言37
3.2特征點檢測SURF算法38
3.2.1傳統(tǒng)的SURF算法38
3.2.2基于FPGA的SURF算法40
3.3特征點匹配方法42
3.3.1BRIEF描述子43
3.3.2漢明距離匹配43
3.3.3誤匹配剔除44
3.4亞像素定位47
3.5星上影像特征點檢測與匹配FPGA硬件實現(xiàn)47
3.5.1DDR3讀寫48
3.5.2SURF檢測子49
3.5.3漢明距離匹配50
3.5.4誤匹配剔除52
3.5.5亞像素定位53
3.6實驗驗證和FPGA性能分析54
3.6.1遙感圖像數(shù)據(jù)54
3.6.2影像特征點匹配55
3.6.3匹配精度分析57
3.6.4亞像素定位結(jié)果60
3.6.5FPGA處理速度和硬件資源消耗情況60
3.7本章小結(jié)61
參考文獻62
第4章星上地面控制點識別64
4.1引言64
4.2地面特征控制點檢測優(yōu)化算法68
4.2.1特征檢測器和描述子算法68
4.2.2SURF檢測器的優(yōu)化71
4.3地面控制點星上檢測FPGA實現(xiàn)75
4.3.1地面控制點星上檢測FPGA實現(xiàn)框架75
4.3.2積分圖像生成模塊(IIG)76
4.3.3SURF 檢測器設(shè)計76
4.3.4非最大值抑制實現(xiàn)78
4.3.5BRIEF描述子的實現(xiàn)78
4.3.6BRIEF匹配實現(xiàn)79
4.4實驗仿真結(jié)果80
4.4.1硬件環(huán)境和數(shù)據(jù)集傳感器80
4.4.2控制點點檢匹配81
4.4.3FPGA的性能分析82
4.5本章小結(jié)84
參考文獻85
第5章星上衛(wèi)星相對、絕對姿態(tài)解算90
5.1引言90
5.2衛(wèi)星相對姿態(tài)和絕對姿態(tài)解算基礎(chǔ)92
5.2.1P-H法92
5.2.2像方坐標(biāo)系94
5.2.3物方坐標(biāo)系95
5.3衛(wèi)星相對姿態(tài)P-H法星上解算模型95
5.3.1誤差方程的優(yōu)化95
5.3.2LU分解-分塊算法的矩陣求逆97
5.3.3相對姿態(tài)解算流程99
5.3.4時間復(fù)雜度分析100
5.3.5數(shù)值仿真100
5.4衛(wèi)星絕對姿態(tài)P-H法星上解算模型103
5.4.1誤差方程的優(yōu)化過程103
5.4.2LU分解-分塊算法的6×6矩陣求逆105
5.4.3絕對姿態(tài)解算流程106
5.4.4時間復(fù)雜度分析106
5.4.5數(shù)值仿真106
5.5衛(wèi)星相對姿態(tài)星上解算的FPGA實現(xiàn)107
5.5.1衛(wèi)星相對姿態(tài)解算FPGA硬件實現(xiàn)整體架構(gòu)107
5.5.2衛(wèi)星相對姿態(tài)P-H法解算模塊107
5.5.3Modelsim仿真114
5.6衛(wèi)星相對姿態(tài)星上解算的FPGA實現(xiàn)119
5.6.1衛(wèi)星絕對姿態(tài)解算FPGA硬件實現(xiàn)整體架構(gòu)119
5.6.2衛(wèi)星絕對姿態(tài)P-H法解算模塊119
5.6.3衛(wèi)星絕對姿態(tài)P-H法解算模塊126
5.7實驗驗證130
5.7.1相對姿態(tài)P-H法解算驗證131
5.7.2P-H法絕對姿態(tài)解算驗證132
5.8本章小結(jié)133
參考文獻133
第6章星上影像幾何定標(biāo) 136
6.1引言136
6.2影像幾何定標(biāo)數(shù)學(xué)模型137
6.3FPGA軟硬件平臺及設(shè)計開發(fā)139
6.3.1FPGA介紹139
6.3.2基于ISE軟件的FPGA設(shè)計開發(fā)方法142
6.3.3基于System Generator的FPGA開發(fā)方法143
6.4星上影像幾何定標(biāo)FPGA實現(xiàn)144
6.4.1數(shù)據(jù)輸入模塊的實現(xiàn)145
6.4.2參數(shù)計算模塊的實現(xiàn)146
6.4.3矩陣相乘并行計算的實現(xiàn)149
6.4.4矩陣求逆的硬件實現(xiàn)152
6.5仿真與驗證159
6.5.1實驗數(shù)據(jù)159
6.5.2一次計算的仿真驗證與硬件資源使用分析161
6.5.3迭代計算系統(tǒng)的實現(xiàn)與驗證164
6.6本章小結(jié)167
參考文獻168
第7章星上線陣推掃衛(wèi)星影像幾何定標(biāo)170
7.1引言170
7.2線陣推掃衛(wèi)星影像星上幾何定標(biāo)模型173
7.2.1線陣推掃衛(wèi)星CCD傳感器成像幾何模型173
7.2.2線陣推掃衛(wèi)星影像星上幾何定標(biāo)模型174
7.3線陣推掃衛(wèi)星影像星上幾何定標(biāo)的FPGA實現(xiàn)180
7.3.1星上幾何定標(biāo)硬件實現(xiàn)的整體硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)180
7.3.2外方位參數(shù)初始值的硬件實現(xiàn)181
7.3.3姿態(tài)參數(shù)轉(zhuǎn)換的硬件實現(xiàn)182
7.3.4外方位參數(shù)插值的硬件實現(xiàn)185
7.3.5星上定標(biāo)并行計算的硬件實現(xiàn)185
7.4星上定標(biāo)實驗結(jié)果與硬件資源分析199
7.4.1實驗數(shù)據(jù)199
7.4.2仿真與結(jié)果分析201
7.5本章小結(jié)206
參考文獻206
第8章星上影像地理配準(zhǔn)210
8.1引言210
8.2二次多項式地理配準(zhǔn)優(yōu)化模型211
8.2.1傳統(tǒng)的二次多項式模型211
8.2.2優(yōu)化的二階多項式模型212
8.2.3地理配準(zhǔn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換212
8.2.4雙線性插值重采樣213
8.3星上影像二次多項式地理配準(zhǔn)FPGA實現(xiàn)214
8.3.1星上地理配準(zhǔn)的FPGA結(jié)構(gòu)214
8.3.2二階多項式誤差方程式FPGA實現(xiàn)215
8.3.3ATA逆的LU分解FPGA的實現(xiàn)216
8.3.4二次方程式解算的FPGA實現(xiàn)223
8.3.5坐標(biāo)變換和雙線性插值的FPGA實現(xiàn)224
8.4實驗驗證與FPGA性能分析226
8.4.1軟件和硬件環(huán)境226
8.4.2實驗與驗證226
8.4.3處理性能227
8.5本章小結(jié)231
參考文獻231
第9章星上無控制點影像定位234
9.1引言234
9.2無控制點星上定位數(shù)學(xué)模型234
9.2.1線陣推掃式衛(wèi)星的成像幾何234
9.2.2星歷數(shù)據(jù)插值234
9.2.3基于SLERP的衛(wèi)星姿態(tài)插值236
9.2.4幾何視線模型——VGM模型237
9.3星上影像實時無控影像定位FPGA實現(xiàn)241
9.3.1衛(wèi)星姿態(tài)數(shù)據(jù)的FPGA硬件實現(xiàn)241
9.3.2星歷數(shù)據(jù)的拉格朗日插值算法的FPGA硬件實現(xiàn)243
9.4基于VGM模型的無控定位算法的FPGA硬件實現(xiàn)251
9.4.1基于VGM模型的無控定位的FPGA硬件架構(gòu)251
9.4.2CTRL_VGM模塊252
9.4.3VVCM模塊254
9.4.4VVLocalSys模塊254
9.4.5VVOrbitSys模塊256
9.4.6Fixed2Float模塊258
9.4.7VVTerrestrialSys模塊258
9.4.8RAM_VV模塊261
9.4.9ITERATION模塊262
9.4.10CtrlIter模塊263
9.4.11SolveEquation模塊264
9.4.12XYZ2LonLat模塊267
9.5本章小結(jié)273
參考文獻273
第10章星上無控制點RFM解算275
10.1引言275
10.2衛(wèi)星遙感影像RFM模型276
10.2.1衛(wèi)星遙感影像RFM模型277
10.2.2RFM模型系數(shù)求解方案278
10.3RFM模型參數(shù)求解算法279
10.3.1最小二乘求解RFM模型參數(shù)算法279
10.3.2遞推最小二乘求解RFM模型參數(shù)算法282
10.3.3像方空間坐標(biāo)補償方案284
10.4RFM參數(shù)遞推最小二乘求解的FPGA硬件實現(xiàn)285
10.4.1FPGA硬件架構(gòu)285
10.4.2NORMALIZE模塊285
10.4.3CTRLNOR模塊286
10.4.4CALNOR模塊287
10.4.5快速的矩陣乘法并行結(jié)構(gòu)的硬件設(shè)計289
10.4.6TEMP1模塊的矩陣乘法并行結(jié)構(gòu)291
10.4.7TEMP2模塊的矩陣乘法并行結(jié)構(gòu)291
10.4.8TEMP模塊的矩陣乘法并行結(jié)構(gòu)291
10.4.9UPDATE_W模塊的矩陣乘法并行結(jié)構(gòu)292
10.4.10UPDATE_S模塊的矩陣乘法并行結(jié)構(gòu)293
10.5本章小結(jié)294
參考文獻294
第11章星上影像正射糾正298
11.1引言298
11.2GA算法概述299
11.2.1RFM模型系數(shù)優(yōu)選300
11.2.2編碼方案301
11.2.3適應(yīng)度函數(shù)301
11.2.4基于GA-RFM模型的間接正射糾正302
11.3基于FPGA的GA-RFM正射影像糾正硬件實現(xiàn)304
11.3.1基于FPGA的GA-RFM影像正射糾正的硬件架構(gòu)304
11.3.2GARFM模塊304
11.3.3GA_NORCOD模塊305
11.3.4SELECT模塊