CN106650049B - 一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法，是航天光学遥感成像数据仿真技术领域的一项重要技术。该方法通过输入高时频入瞳辐亮度影像，设置成像指令、遥感相机系统参数，模拟遥感相机的分时动态成像过程，得到模拟成像数据。本方法基于真实的静轨面阵遥感相机成像过程，可实现分时动态成像的真实模拟。

Description

一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法
技术领域
本发明涉及一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法，属于工程科学技术中的遥感成像模拟技术领域，在遥感成像仿真方面能够发挥重要作用。
背景技术
地球静止轨道卫星运行高度约为36000公里，其轨道平面与地球的赤道平面重合，地球静止轨道卫星从地球上看是静止于赤道上空的某点，因此静轨对地观测系统具有随时观测的优点，时间分辨率的优势十分明显，采用面阵探测器的凝视型遥感相机则能够充分利用静止轨道对地观测的优势，实现多光谱谱段的分时动态成像，即能够实现单谱段单次成像、全谱段单次成像、单谱段连续成像、全谱段连续成像等不同模式。
针对静轨面阵遥感相机进行成像建模与仿真，可以深化人们对于此类型遥感相机成像过程和成像数据特性的理解，也可用于预测此类型载荷的成像质量并提供仿真数据，为新载荷的系统设计和地面数据处理系统建立提供支持。
目前还没有专门针对静轨面阵遥感相机的成像仿真模型，传统的遥感相机成像仿真模型一般依赖于载荷的基本特性参数，对载荷本身的物理成像过程描述不够全面，这导致传统相机仿真模型无法在成像模式上对新相机进行成像模拟，限制了相机仿真模型的应用能力。
发明内容
本发明的目的是：提供一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法，建立了针对静轨面阵遥感相机的动态成像模型，克服了现有相机仿真模型无法在成像模式上进行仿真及现有成像模拟方法对高时频动态成像适用性不高的问题，实现了面阵遥感相机在对地观测时分时动态成像模拟，有效地提高了遥感相机仿真的真实性，极大地提高了成像仿真模型的应用能力。
本发明的技术解决方案是：基于真实的静轨面阵遥感相机成像过程，结合凝视相机成像模式，构建出充分考虑了时空变化特性的分时成像仿真机制，并在遥感相机结构参数层面上计算不同时间、不同成像模式情况下的相机输出DN值，实现分时动态成像的真实模拟。
本发明一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法，其步骤如下：
步骤一：输入指定成像区域对应的高时频入瞳辐亮度图像；
步骤二：设置面阵遥感相机的成像指令；
步骤三：设置面阵遥感相机系统参数；
步骤四：根据步骤二确定的成像指令，利用步骤一输入的入瞳辐亮度、步骤三输入的相机系统参数进行模拟计算，得到DN值，并生成DN值图像；
步骤五：根据步骤四得到的DN值图像判断成像指令是否全部执行完成，是则输出0级仿真数据，否则重复步骤四。
所述步骤二中，设置面阵遥感相机的成像指令如下：
任意选择成像模式中的1种或多种进行组合，形成成像指令，其中所述成像模式如下：
a)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意1个波段进行1次仿真成像，定义该模式为单谱段单次成像；
b)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意M(M≥2)个波段进行1次仿真成像，定义该模式为多谱段单次成像；M≥2
c)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意1个波段进行T1、T2、…TN时刻的连续仿真成像，定义该模式为单谱段连续成像；N≥2
d)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意M个波段进行T1、T2、…TN时刻的连续仿真成像，定义该模式为多谱段连续成像。
所述步骤四中，生成DN值图像的方法如下：
a)单谱段单次成像模式时，假设对T1时刻的λ1波段入瞳辐亮度L(T1,λ1)进行成像模拟，从而得到DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000031
其中，C是转换因子，G、B分别是运算放大器的增益和偏置，Nfull位探测器满阱电子数，bit为量化位数，N(T1,λ1)是探测器在T1时刻λ1波段产生的光生电子数，
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000032
其中，A为探测器探元面积；t(T1,λ1)为T1时刻λ1波段时相机的积分时间；ε为光学孔径面积遮拦比；η(λ1)为量子效率；F为相机的F数；h为普朗克常数；c为光速；τ(λ1)为光学系统透过率；R(λ1)光谱响应函数；
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1时刻λ1波段的图像信息，、Z维对应成像时刻T1和波段λ1组合(T1,λ1)，其中Z维的维度为1。
b)多谱段单次成像模式时，假设对T1时刻的λ1、λ2、…λM波段入瞳辐亮度L(T1,λ1,λ2...λM)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000033
其中，N(T1,λ1,λ2...λM)是探测器在T1时刻λ1、λ2、…λM波段产生的光生电子数；
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1时刻λ1、λ2、…λM波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1和波段λ1、λ2、…λM组合(T1,λ1)、(T1,λ2)…(T1,λM)，其中Z维的维度为M；
c)单谱段连续成像模式时，假设对T1、T2、…TN时刻的λ1波段入瞳辐亮度L(T1,T2...TN,λ1)进行连续成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000034
其中，N(T1,T2...TN,λ1)是探测器在T1、T2、…TN时刻λ1波段产生的光生电子数。
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1、T2、…TN时刻λ1波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1、T2、…TN和波段λ1组合(T1,λ1)、(T2,λ1)…(TN,λ1)，其中Z维的维度为N；
d)多谱段连续成像模式时，假设对T1、T2、…TN时刻的λ1、λ2、…λM波段入瞳辐亮度L(T1,T2...TN,λ1,λ2...λM)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000041
其中，N(T1,T2...TN,λ1,λ2...λM)是探测器在T1、T2、…TN时刻λ1、λ2、…λM波段产生的光生电子数。
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1、T2、…TN时刻下λ1、λ2、…λM波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1、T2、…TN和波段λ1、λ2、…λM组合(T1,λ1)、(T1,λ2)…(T1,λM)、(T2,λ1)、(T2,λ2)…(T2,λM)、(TN,λ1)、(TN,λ2)…(TN,λM)，其中Z维的维度为N*M。
本发明一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法，与现有技术相比的优点在于：本发明通过设置成像指令，即利用单谱段单次成像、多谱段单次成像、单谱段连续成像、多谱段连续成像等成像模式模拟遥感相机的分时动态成像过程，真实反映了静轨面阵遥感相机获取数据的过程，克服了现有成像模拟方法对高时频动态成像适用性不高的问题，有效地提高了遥感相机仿真的真实性。
附图说明
图1为本发明流程框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的具体实施方法如下：
步骤一：输入指定成像区域对应的高时频入瞳辐亮度图像
输入指定成像区域对应高时频入瞳辐亮度图像，此处的高时频是指气候变化与生长季等能够引起地物表面空间形态与辐射特性发生变化的时间频率。
步骤二：面阵遥感相机成像指令设置
任意选择成像模式中的1种或多种进行组合，形成成像指令，其中成像模式的定义如下：
a)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意1个波段进行1次仿真成像，定义该模式为单谱段单次成像；
b)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意M(M≥2)个波段进行1次仿真成像，定义该模式为多谱段单次成像；
c)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意1个波段进行T1、T2、…TN(N≥2)时刻的连续仿真成像，定义该模式为单谱段连续成像；
d)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意M(M≥2)个波段进行T1、T2、…TN(N≥2)时刻的连续仿真成像，定义该模式为多谱段连续成像。
步骤三：面阵遥感相机系统参数设置
设置面阵遥感相机系统参数，具体参数包括：探测器探元面积、积分时间、光学孔径面积遮拦比、量子效率、相机F数、光学系统透过率、光谱响应函数、转换因子、满阱电子数、量化位数、运算放大器的增益和偏置。
步骤四：根据步骤二确定的成像指令，利用步骤一输入的入瞳辐亮度、步骤三输入的相机系统参数进行模拟计算，得到DN值，并生成DN值图像，具体方式如下：
a)单谱段单次成像模式时，假设对T1时刻的λ1波段入瞳辐亮度L(T1,λ1)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000051
其中，C是转换因子，G、B分别是运算放大器的增益和偏置，Nfull位探测器满阱电子数，bit为量化位数，N(T1,λ1)是探测器在T1时刻λ1波段产生的光生电子数，
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000061
其中，A为探测器探元面积；t(T1,λ1)为T1时刻λ1波段时相机的积分时间；ε为光学孔径面积遮拦比；η(λ1)为量子效率；F为相机的F数；h为普朗克常数；c为光速；τ(λ1)为光学系统透过率；R(λ1)光谱响应函数。
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1时刻λ1波段的图像信息，、Z维对应成像时刻T1和波段λ1组合(T1,λ1)，其中Z维的维度为1。
b)多谱段单次成像模式时，假设对T1时刻的λ1、λ2、…λM波段入瞳辐亮度L(T1,λ1,λ2...λM)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000062
其中，N(T1,λ1,λ2...λM)是探测器在T1时刻λ1、λ2、…λM波段产生的光生电子数。
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1时刻λ1、λ2、…λM波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1和波段λ1、λ2、…λM组合(T1,λ1)、(T1,λ2)…(T1,λM)，其中Z维的维度为M。
c)单谱段连续成像模式时，假设对T1、T2、…TN时刻的λ1波段入瞳辐亮度L(T1,T2...TN,λ1)进行连续成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000063
其中，N(T1,T2...TN,λ1)是探测器在T1、T2、…TN时刻λ1波段产生的光生电子数。
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1、T2、…TN时刻λ1波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1、T2、…TN和波段λ1组合(T1,λ1)、(T2,λ1)…(TN,λ1)，其中Z维的维度为N。
d)多谱段连续成像模式时，假设对T1、T2、…TN时刻的λ1、λ2、…λM波段入瞳辐亮度L(T1,T2...TN,λ1,λ2...λM)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure DEST_PATH_GDA0001248781130000071
其中，N(T1,T2...TN,λ1,λ2...λM)是探测器在T1、T2、…TN时刻λ1、λ2、…λM波段产生的光生电子数。
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1、T2、…TN时刻下λ1、λ2、…λM波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1、T2、…TN和波段λ1、λ2、…λM组合(T1,λ1)、(T1,λ2)…(T1,λM)、(T2,λ1)、(T2,λ2)…(T2,λM)、(TN,λ1)、(TN,λ2)…(TN,λM)，其中Z维的维度为N*M。
步骤五：根据步骤四得到的DN值图像，判断DN值图像的数量是否与本次成像指令中规定的成像模式次数相同。若相同，则成像指令全部执行完成，按照遥感数据存储标准输出0级仿真图像；若不相同，则成像指令未全部执行完成，重复步骤四。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

Claims (1)

1.一种静轨面阵遥感相机分时动态成像模拟方法，其特征在于包括步骤如下：
步骤一：输入指定成像区域对应的高时频入瞳辐亮度图像；
步骤二：设置面阵遥感相机的成像指令；
步骤三：设置面阵遥感相机系统参数；
步骤四：根据步骤二确定的成像指令，利用步骤一输入的入瞳辐亮度、步骤三输入的相机系统参数进行模拟计算，得到DN值，并生成DN值图像；
步骤五：根据步骤四得到的DN值图像判断成像指令是否全部执行完成，是则输出仿真数据，否则重复步骤四；
其中：所述步骤二中，设置面阵遥感相机的成像指令如下：
任意选择成像模式中的1种或多种进行组合，形成成像指令，其中所述成像模式如下：
a)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意1个波段进行1次仿真成像，定义该模式为单谱段单次成像；
b)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意M个波段进行1次仿真成像，定义该模式为多谱段单次成像；M≥2；
c)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意1个波段进行T1、T2、…TN时刻的连续仿真成像，定义该模式为单谱段连续成像；N≥2
d)可见光至红外0.4～14μm光谱范围中的任意M个波段进行T1、T2、…TN时刻的连续仿真成像，定义该模式为多谱段连续成像；
其中：所述步骤四中，生成DN值图像的方法如下：
a)单谱段单次成像模式时，假设对T1时刻的λ1波段入瞳辐亮度L(T1,λ1)进行成像模拟，从而得到DN值，DN值计算公式如下：
Figure FDA0002239338760000011
其中，C是转换因子，G、B分别是运算放大器的增益和偏置，Nfull位探测器满阱电子数，bit为量化位数，N(T1,λ1)是探测器在T1时刻λ1波段产生的光生电子数，
Figure FDA0002239338760000021
其中，A为探测器探元面积；t(T1,λ1)为T1时刻λ1波段时相机的积分时间；ε为光学孔径面积遮拦比；η(λ1)为量子效率；F为相机的F数；h为普朗克常数；c为光速；τ(λ1)为光学系统透过率；R(λ1)光谱响应函数；
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1时刻λ1波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1和波段λ1组合(T1,λ1)，其中Z维的维度为1；
b)多谱段单次成像模式时，假设对T1时刻的λ1、λ2、…λM波段入瞳辐亮度L(T1,λ1,λ2...λM)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure FDA0002239338760000022
其中，N(T1,λ1,λ2...λM)是探测器在T1时刻λ1、λ2、…λM波段产生的光生电子数；
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1时刻λ1、λ2、…λM波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1和波段λ1、λ2、…λM组合(T1,λ1)、(T1,λ2)…(T1,λM)，其中Z维的维度为M；
c)单谱段连续成像模式时，假设对T1、T2、…TN时刻的λ1波段入瞳辐亮度L(T1,T2...TN,λ1)进行连续成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure FDA0002239338760000023
其中，N(T1,T2...TN,λ1)是探测器在T1、T2、…TN时刻λ1波段产生的光生电子数；
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1、T2、…TN时刻λ1波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1、T2、…TN和波段λ1组合(T1,λ1)、(T2,λ1)…(TN,λ1)，其中Z维的维度为N；
d)多谱段连续成像模式时，假设对T1、T2、…TN时刻的λ1、λ2、…λM波段入瞳辐亮度L(T1,T2...TN,λ1,λ2...λM)进行成像模拟，从而生成DN值，DN值计算公式如下：
Figure FDA0002239338760000031
其中，N(T1,T2...TN,λ1,λ2...λM)是探测器在T1、T2、…TN时刻λ1、λ2、…λM波段产生的光生电子数；
DN值图像为数据立方体，XY维空间为T1、T2、…TN时刻下λ1、λ2、…λM波段的图像信息，Z维对应成像时刻T1、T2、…TN和波段λ1、λ2、…λM组合(T1,λ1)、(T1,λ2)…(T1,λM)、(T2,λ1)、(T2,λ2)…(T2,λM)、(TN,λ1)、(TN,λ2)…(TN,λM)，其中Z维的维度为N*M。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107509022B (zh) * 2017-07-21 2018-12-21 北京空间飞行器总体设计部 一种以任务为主导的静轨光学遥感卫星工作模式实现方法
CN108111759A (zh) * 2017-12-23 2018-06-01 航天恒星科技有限公司 面向面阵ccd光电转换的仿真设计方法
CN108896279B (zh) * 2018-06-07 2019-08-09 北京空间机电研究所 一种超敏捷动中成像空间相机积分时间自主匹配测试系统
CN111521377B (zh) * 2020-05-06 2021-07-09 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 动态运动下面阵cmos光学相机快拍成像效果模拟系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102141613A (zh) * 2010-12-01 2011-08-03 北京空间机电研究所 一种结合卫星轨道特性的光学遥感器信噪比确定方法
CN103322981A (zh) * 2013-05-30 2013-09-25 北京空间机电研究所 Tdi ccd相机的成像参数在轨优化方法
CN103776532A (zh) * 2014-01-14 2014-05-07 北京空间机电研究所 一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法
CN103777205A (zh) * 2014-01-13 2014-05-07 北京大学 基于遥感影像dn值多元参量定标模型的自适应成像方法
CN104236859A (zh) * 2014-09-19 2014-12-24 北京空间机电研究所 一种星载面阵ccd相机点扩散函数测量装置及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102141613A (zh) * 2010-12-01 2011-08-03 北京空间机电研究所 一种结合卫星轨道特性的光学遥感器信噪比确定方法
CN103322981A (zh) * 2013-05-30 2013-09-25 北京空间机电研究所 Tdi ccd相机的成像参数在轨优化方法
CN103777205A (zh) * 2014-01-13 2014-05-07 北京大学 基于遥感影像dn值多元参量定标模型的自适应成像方法
CN103776532A (zh) * 2014-01-14 2014-05-07 北京空间机电研究所 一种基于遥感应用的高光谱成像仪指标优化方法
CN104236859A (zh) * 2014-09-19 2014-12-24 北京空间机电研究所 一种星载面阵ccd相机点扩散函数测量装置及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周楠.星载线阵遥感器在轨几何外检校技术研究.《航天返回与遥感》.2016,第37卷(第5期),第111-118页. *
马文坡."高分四号"卫星凝视相机的技术特点.《航天返回与遥感》.2016,第37卷(第4期),第26-30页. *

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