CN113283412B - 一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法 - Google Patents

一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，包括，步骤S1,数据采集模块将采集的影像数据发送至中控模块；步骤S2,所述中控模块根据获取的实时影像数据重要性判定将该影像数据发送至压缩模块或分析模块；步骤S3，若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述压缩模块，压缩模块根据实时影像数据重要性对影像数据进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面进行集中处理；步骤S4,若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述分析模块，分析模块处理单元对实时影像数据进行分析，并将分析结果发送至地面。本发明通过设置中控模块，根据中控单元获取影像数据重要性，判定对当前影像数据在轨进行处理还是发送至地面分析。

Description

一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法
技术领域
本发明涉及光学卫星遥感影像领域，尤其涉及一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法。
背景技术
航天遥感时代到来之后，遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象、地质地理等领域，成为预报、评估气候变化和自然灾害的利器，每年可挽回自然灾害损失数百亿美元。传统的光学遥感卫星信息获取链路包括“卫星获取数据-卫星数据下传-地面集中处理-信息提取”四个主要环节，随着高分辨率对地观测卫星的快速发展，爆炸式增长的遥感数据给数据下传链路与地面处理系统带来了巨大的压力。一般情况下，从卫星数据生成到地面有效信息获取时延长达数十分钟，信息获取时效性较低。光学遥感卫星在对地观测时易受到大气中云雾的影响，获取的影像数据因天气或地质问题，其影像数据或清晰或模糊，其影像反馈的信息也因影像清晰度和其影像内容影响影像的重要性。目前光学卫星遥感影像处理方法大多采用在轨实时处理，但实现在轨实时处理，一方面需要采用多组低功耗高性能的嵌入式处理平台协作处理数据；另一方面需要将计算充分并行，并充分发挥计算存储部件的性能，但由于获取的数据量过大，在轨处理效率低下，因此本发明根据影像数据重要性对影像数据进行分析，提高在轨处理效率。
发明内容
为此，本发明提供一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，可以解决无法根据影像数据重要性对影像数据进行分析的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，包括：
步骤S1,数据采集模块将采集的影像数据发送至预处理模块进行预处理；
步骤S2,中控模块根据所述预处理模块获取的实时影像数据重要性判定将该影像数据发送至压缩模块或分析模块；
步骤S3，若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述压缩模块，压缩模块根据实时影像数据重要性对影像数据进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面进行集中处理；
步骤S4,若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述分析模块，分析模块处理单元对实时影像数据进行分析，并将分析结果发送至地面；
所述中控模块设置影像数据重要性P，其中，P=D/D0×A/A0×S/S0，设定D为影像数据像素对比度均匀度、A为影像数据像素颜色均匀度、S为影像数据像素深度,其中，D0为影像数据像素对比度均匀度标准值、A0为影像数据像素颜色均匀度标准值、S0为影像数据像素深度标准值；
当所述中控模块获取实时影像数据重要性小于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至压缩模块，所述压缩模块对待压缩影像进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面；当所述中控模块获取实时影像数据重要性大于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块，分析模块根据预设处理区域对待分析影像数据进行处理区域划分，并将划分的处理区域与分析模块中的处理单元进行匹配，中控模块根据各处理单元的实时负载程度，对各区域影像数据处理区域和各处理单元处理速度进行调节。
进一步地，所述影像数据各像素点从左向右，从上到下依次排列，所述中控模块以实时影像数据起始像素点为原点，以原点从左向右为X轴，以原点从下至上为Y轴，以像素点为单位，建立平面直角坐标系，各像素点坐标为Gij（Xi,Yj）,其中，Xi为像素点Gij的X轴位置，Yj为像素点Gij的Y轴位置，所述影像数据像素对比度均匀度D，设定D=∑（(Hij-H(i+1)(j-1))2+(H（i+1）j-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）j-H(i+1)(j-1))2+(Hi（j-1）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）（j-1）-H(i+1)(j-1))2+(Hi（j-2）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+1）（j-2）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）（j-2）-H(i+1)(j-1))2）/8，其中，Hij为像素点Gij的灰度值，所述影像数据像素颜色均匀度A，设定A=∑(pij-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2+(p(i+1)j-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2+(pi(j+1)-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2/3，其中，pij为像素点Gij的RGB值，其中，i=1,2···n-2,j=1,2···m-2,n为像素点行数，m为像素点列数。
进一步地，所述中控模块预设重要性标准参数P0，所述中控模块根据获取的实时影像数据重要性P’与预设重要性标准参数P0相比较，判定将实时影像数据发送至所述压缩模块或所述分析模块，其中，
当P’≥P0，所述中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块；
当P’＜P0，所述中控模块将实时影像数据发送至所述压缩模块。
进一步地，所述中控模块设置处理单元负载程度W，设定W=W0×（QD/（QT×V0）），其中，W0为处理单元平均负载，QD为待处理数据量，QT为待处理数据量处理时间，V0为预设处理单元处理速度，所述分析模块中设置有若干处理单元，设定第1×1处理单元，第2×1处理单元，···第1×2处理单元，第2×2处理单元···至第C×D处理单元，所述中控模块根据实时影像数据行列数确定处理区域，所述中控模块获取第c×d处理单元负载程度Wc×d，Wc×d=W0×（QDc×d/（QTc×d×V0）），其中，QDc×d为第c×d处理单元待处理数据量，QTc×d为第c×d处理单元待处理数据量处理时间，其中，
当Wc×d≥W2，所述中控模块判定对第c×d处理单元处理速度进行调节；
当W1＜Wc×d＜W2，所述中控模块判定对第c×d处理单元处理区域进行调节；
当Wc×d＜W1，所述中控模块判定第c×d处理单元处理速度和各处理单元处理区域符合预设标准；
其中，所述中控模块预设负载程度W，设定第一预设负载程度W1，第二预设负载程度W2，c=1，2···C，d=1，2···D，C大于等于3的自然数，C为处理区域行数，D为大于等于3的整数，D为处理区域列数。
进一步地，所述中控模块预设所述各处理单元处理速度V0，当中控模块判定对当前处理单元处理速度进行调节，中控模块将第c×d处理单元处理速度调节至Vc×d，设定Vc×d=V0×（1+VJq），中控模块预设处理模块数据量T，所述中控模块获取各处理区域数据量SWc×d，其中，
当SWc×d＜T1，所述中控模块选取第一预设处理速度调节参数VJ1为速度调节参数；
当T1≤SWc×d≤T2，所述中控模块选取第二预设处理速度调节参数VJ2为速度调节参数；
当SWc×d＞T2，所述中控模块选取第三预设处理速度调节参数VJ3为速度调节参数；
其中，所述中控模块预设处理模块数据量T，设定第一预设处理模块数据量T1，第二预设处理模块数据量T2，中控模块设置处理速度调节参数VJ，设定第一预设处理速度调节参数VJ1、第二预设处理速度调节参数VJ2、第三预设处理速度调节参数VJ3，q=1，2，3。
进一步地，所述中控模块预设处理区域数据量标准值SW0，中控模块根据获取第c×d处理单元处理数据量SWc×d与处理区域数据量标准值相比较，对选取的处理速度调节参数进行调节，其中，
当SWc×d≤SW0，所述中控模块将选取的处理速度调节参数VJq增加至VJq1，设定VJq1=VJq×（1+|SWc×d/tc×d-V0|/V0）；
当SWc×d＞SW0，所述中控模块将选取的处理速度调节参数VJq降低至VJq2，设定VJq2=VJq×（1-|SWc×d/tc×d-V0|/V0）；
其中，tc×d为所述中控模块预设第c×d处理单元处理影像数据区域单次运行时间。
进一步地，所述分析模块中设置有若干处理单元，所述分析模块中设置有若干处理单元，设定第1×1处理单元，第2×1处理单元，···第1×2处理单元，第2×2处理单元···至第C×D处理单元，所述中控模块根据实时影像数据行列数确定处理区域，其中，第c×d处理区域为Xc×d和Yc×d，其中，Xc-1≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-1=（c-1）×m/C，Xc=c×m/C，Yd-1=-（d-1）×n/D，Yd=-d×n/D，其中，设定第c×d处理单元对第c×d处理区域进行处理，其中，Xc-1、Xc，Yd、Yd-1为向上取整的整数，m为每行像素点总数，n为每列像素点总数，C为每行处理单元个数，D为每列处理单元个数，Xc×d为第c×d处理区域横坐标范围和Yc×d为第c×d处理区域纵坐标范围。
进一步地，当所述中控模块判定对第c×d处理区域进行调节时，中控模块根据当前处理单元实时负载量与预设负载程度标准值相比较，对当前处理区域进行调节，其中，
当Wc×d＜K1，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域缩短至Xc-11≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-11=Xc-1×（1+（K1-Wc×d）/K1），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域缩短至Xc-1≤Xc×d＜Xc1，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc1=Xc×（1-（K1-Wc×d）/K1），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-12≤Xc×d＜Xc2，其中，Xc-12=Xc-1×（1+1/2×（K1-Wc×d）/K1），Xc2=Xc×（1-1/2×（K1-Wc×d）/K1）；
其中，所述中控模块预设负载程度标准值K，设定第一预设负载程度标准值K1，第二预设负载程度标准值K2。
进一步地，当K1＜Wc×d＜K2，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc- 13≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-13=Xc-1×（1+（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-1≤Xc×d＜Xc3，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc3=Xc×（1-（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-14≤Xc×d＜Xc4，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-14=Xc-1×（1+1/2×（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），Xc4=Xc×（1-1/2×（K2-Wc×d）×（Wc×d-K1）/（K1×K2））。
进一步地，当Wc×d≥K2，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-15≤Xc×d＜Xc，其中，Xc-15=Xc-1×（1+（Wc×d-K2）/K2），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-1≤Xc×d＜Xc5，其中，Xc5=Xc×（1-（Wc×d-K2）/K2），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-16≤Xc×d＜Xc6，其中，Xc-16=Xc-1×（1+1/2×（Wc×d-K2）/K2），Xc6=Xc×（1-1/2×（Wc×d-K2）/K2），当d+1＞D，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd1≤Yc×d＜Yd-1，其中，Yd1=Yd×（1+（Wc×d-K2）/K2），当d-1≤0，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd≤Yc×d＜Yd-11，其中，Yd-11=Yd-1×（1-（Wc×d-K2）/K2），当1＜d＜D-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd2≤Yc×d＜Yd-12，其中，Yd-12=Yd-1×（1-1/2（Wc×d-K2）/K2），Yd2=Yd×（1+1/2×（Wc×d-K2）/K2）。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过设置中控模块，当所述中控模块获取实时影像数据重要性小于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至压缩模块，所述中控模块根据实时影像重要性选取压缩率控制所述压缩模块对待压缩影响进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面；当所述中控模块获取实时影像数据重要性大于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块，中控模块根据预设处理区域对待分析影像数据进行区域划分，中控模块根据分析模块中各处理单元的实时负载程度，对各区域影像数据处理区域进行调节，并将调节后的各区域影像数据发送至各处理单元进行分析。
尤其，本发明通过设置特定的平面直角坐标系获取各像素点信息，同时获取各像素点的灰度值和RGB值，通过对各像素点与周围8个像素点的灰度值差的平方并求和获取影像数据像素对比度均匀度，该获取方法能够逐个的获取每个像素点与周围像素的对比度，使得影像数据像素对比度均匀度的获取更为准确，同时通过每个像素点的RGB值与相邻三个像素点RGB值平均值的差的平方并求和获取影像数据像素颜色均匀度，该获取方式使得影像数据像素颜色均匀度获取更为准确。
尤其，本发明设置重要性标准参数P0，当中控模块获取实时影像数据重要性大于等于设置的重要性标准参数，说明获取的实时影像数据重要性较高，中控模块判定需将当前影像数据发送至分析模块进行分析，并将分析结果发送至地面，提高处理效率，当中控模块获取实时影像数据重要性小于等于设置的重要性标准参数，说明获取的实时影像重要性不高，中控模块判定将当前影像数据压缩后发送至地面，由地面进行分析处理。
尤其，本发明通过在处理单元平均负载的基础上，设置待处理数据量与待处理数据量处理时间，即待处理数据量处理速度，并将获取的待处理数据量处理速度与预设处理单元处理速度的比值设置为处理单元实际负载的补偿参数，将处理单元实际负载的补偿参数与处理单元平均负载相乘获取处理单元负载程度，中控模块将获取当前处理单元负载程度与预设负载程度相比较，当中控模块获取的当前处理单元负载程度小于等于第一预设负载程度，说明当前处理单元可以处理获取的影像数据，中控模块不对当前处理单元处理区域和处理速度进行调节，当中控模块获取的当前处理单元负载程度在第一预设负载程度和第二预设负载程度之间，说明当前处理模块处理能力不足以完成当前处理区域的影像数据，中控模块判定对当前处理区域进行调节，当中控模块获取当前处理单元负载程度大于第二预设负载程度，说明当前处理区域无法完成当前处理区域的影像数据，中控模块判定对当前处理单元处理速度进行调节，以使其可以完成当前处理区域的数据处理。
尤其，本发明判定对当前处理区域处理速度进行调节时，中控单元根据处理区域内影像数据的数据量，并将其与预设数据量相比较，选取对应的速度调节参数，增加当前处理模块的处理速度，同时，中控模块预设处理区域数据量标准值，当中控单元获取当前处理模块处理的影像数据大于预设处理区域数据量标准值，说明当前处理模块处理的影像数据过大，中控模块通过调高处理速度调节参数，以使当前处理模块处理速度与数据量相匹配，当中控单元获取当前处理模块处理的影像数据小于预设处理区域数据量标准值，说明当前处理模块处理的影像数据量与处理速度不相匹配，适当降低处理速度调节参数，为以避免处理模块的损害。
尤其，本发明根据处理单元的数量和实时影像数据的行列数以坐标形式确定各处理单元处理区域范围，具体的通过确定第c列第d行的区域X轴的范围与Y轴范围确定其处理区域范围。更具体的说，当中控模块获取当前处理模块负载程度小于第一预设负载程度标准值时，说明需要略微降低当前处理模块处理区域的范围，本发明通过缩短当前处理区域横向区域范围，以匹配其当前处理模块的负载程度，中控模块根据当前处理模块处理区域的位置对处理区域进行调节，若当前处理模块处理区域位于影像数据横向方向最后一个区域，中控模块通过提高当前处理区域靠近原点的横坐标位置降低当前处理区域范围，同时增加其前一处理区域范围，即调节后的坐标位置为前一处理单元处理区域远离原点坐标位置；若当前处理模块处理区域位于横向方向第一个区域，中控模块通过缩短当前处理区域远离原点横坐标位置，以降低当前处理区域范围，同时增加下一处理区域范围，其调节后的坐标位置为后一处理单元处理区域靠近原点横坐标位置；若当前处理模块区域为横向第一个区域和最后一个区域之间，中控单元同时缩短该区域范围靠近原点和远离原点的横坐标，同时增加该处理区域前一处理区域和后一处理区域的范围，以减轻前一处理模块和后一处理模块的负载压力。当中控模块获取当前处理模块在第一预设负载程度标准值和第二预设负载程度标准值之间，中控模块根据当前区域的位置缩短横向坐标范围进而缩短当前处理区域的范围。当中控模块大于等于第二预设负载程度标准值，说明当前处理模块处理当前处理区域的影像数据较为困难，中控模块通过同时缩短当前处理区域横向坐标范围和纵向坐标范围，其缩短处理区域的方法同上所述。
附图说明
图1为发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法示意图；
图2为发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法坐标设置方式示意图；
图3为发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法处理区域设置方式示意图；
图4为发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理系统。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，其为本发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，包括，
步骤S1,数据采集模块将采集的影像数据发送至预处理模块进行预处理；
步骤S2,中控模块根据所述预处理模块获取的实时影像数据重要性判定将该影像数据发送至压缩模块或分析模块；
步骤S3，若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述压缩模块，压缩模块根据实时影像数据重要性对影像数据进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面进行集中处理；
步骤S4,若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述分析模块，分析模块处理单元对实时影像数据进行分析，并将分析结果发送至地面；
所述中控模块设置影像数据重要性P，其中，P=D/D0×A/A0×S/S0，设定D为影像数据像素对比度均匀度、A为影像数据像素颜色均匀度、S为影像数据像素深度,其中，D0为影像数据像素对比度均匀度标准值、A0为影像数据像素颜色均匀度标准值、S0为影像数据像素深度标准值；
当所述中控模块获取实时影像数据重要性小于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至压缩模块，所述压缩模块对待压缩影像进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面；当所述中控模块获取实时影像数据重要性大于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块，分析模块根据预设处理区域对待分析影像数据进行处理区域划分，并将划分的处理区域与分析模块中的处理单元进行匹配，中控模块根据各处理单元的实时负载程度，对各区域影像数据处理区域和各处理单元处理速度进行调节。
具体而言，本发明实施例设置影像数据重要性参数获取方法，根据影像数据像素对比度均匀度、影像数据像素颜色均匀度和影像数据像素深度三个参数确定光学卫星遥感获取影像数据的重要程度，其中，影像数据对比度均匀度值高反映了影像数据图像内容特征较为明显、影像数据像素颜色均匀度值高反映了影像数据色彩较为丰富，影像数据像素深度则反映了影像数据的清晰度，本发明将三者作为评价影像数据重要性的指标，若三个指标中任一项较高，则说明采集的实时影像数据需要快速处理分析，并将分析结果及时发送地面。
所述影像数据各像素点从左向右，从上到下依次排列，所述中控模块以实时影像数据起始像素点为原点，以原点从左向右为X轴，以原点从下至上为Y轴，以像素点为单位，建立平面直角坐标系，各像素点坐标为Gij（Xi,Yj）,其中，Xi为像素点Gij的X轴位置，Yj为像素点Gij的Y轴位置，所述影像数据像素对比度均匀度D，设定D=∑（(Hij-H(i+1)(j-1))2+(H（i+1）j-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）j-H(i+1)(j-1))2+(Hi（j-1）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）（j-1）-H(i+1)(j-1))2+(Hi（j-2）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+1）（j-2）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）（j-2）-H(i+1)(j-1))2）/8，其中，Hij为像素点Gij的灰度值，所述影像数据像素颜色均匀度A，设定A=∑(pij-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2+(p(i+1)j-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2+(pi(j+1)-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2/3，其中，pij为像素点Gij的RGB值，其中，i=1,2···n-2,j=1,2···m-2,n为像素点行数，m为像素点列数。
请参阅图2所示，其为本发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法坐标设置方式，其中，像素点G52（1）坐标为(5，-2)，其像素点的灰度值为H52，像素点G62（5）坐标为(6，-2)，其像素点的灰度值为H62，像素点G42（9）坐标为(4，-2)，其像素点的灰度值为H42，像素点G41（3）坐标为(4，-1)，其像素点的灰度值为H41，像素点G51（2）坐标为(5，-1)，其像素点的灰度值为H51，像素点G61（4）坐标为(6，-1)，其像素点的灰度值为H61，像素点G43（8）坐标为(4，-3)，其像素点的灰度值为H43，像素点G53（7）坐标为(5，-3)，其像素点的灰度值为H53，像素点G63（6）坐标为(6，-3)，其像素点的灰度值为H63，本发明实施例根据像素点G52（1）的灰度值与周围8个像素点灰度值分别作差，并获取作差后的平方的和为该像素点对比度均匀度，并通过各个像素点对比度均匀度的和设为影像数据像素对比度均匀度，中控模块获取素点G52（1）的RGB设为p52，通过获取该像素点同行和同列相邻像素点G62、G52和G62三个像素点的RGB值的平均值，并根据各个像素点与该平均值的差的和设为像素点颜色均匀度，获取影响数据中每个像素点颜色均匀度的和为影像数据像素颜色均匀度，用影像数据像素颜色均匀度和影像数据像素对比度均匀度评价影像数据的清晰度和影像数据的区分度。
具体而言，本发明通过设置特定的平面直角坐标系获取各像素点信息，同时获取各像素点的灰度值和RGB值，通过对各像素点与周围8个像素点的灰度值差的平方并求和获取影像数据像素对比度均匀度，该获取方法能够逐个的获取每个像素点与周围像素的对比度，使得影像数据像素对比度均匀度的获取更为准确，同时通过每个像素点的RGB值与相邻三个像素点RGB值平均值的差的平方并求和获取影像数据像素颜色均匀度，该获取方式使得影像数据像素颜色均匀度获取更为准确。
所述中控模块预设重要性标准参数P0，所述中控模块根据获取的实时影像数据重要性P’与预设重要性标准参数P0相比较，判定将实时影像数据发送至所述压缩模块或所述分析模块，其中，
当P’≥P0，所述中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块；
当P’＜P0，所述中控模块将实时影像数据发送至所述压缩模块。
具体而言，本发明设置重要性标准参数P0，当中控模块获取实时影像数据重要性大于等于设置的重要性标准参数，说明获取的实时影像数据重要性较高，中控模块判定需将当前影像数据发送至分析模块进行分析，并将分析结果发送至地面，提高处理效率，当中控模块获取实时影像数据重要性小于等于设置的重要性标准参数，说明获取的实时影像重要性不高，中控模块判定将当前影像数据压缩后发送至地面，由地面进行分析处理。
所述中控模块设置处理单元负载程度W，设定W=W0×（QD/（QT×V0）），其中，W0为处理单元平均负载，QD为待处理数据量，QT为待处理数据量处理时间，V0为预设处理单元处理速度，所述分析模块中设置有若干处理单元，设定第1×1处理单元，第2×1处理单元，···第1×2处理单元，第2×2处理单元···至第C×D处理单元，所述中控模块根据实时影像数据行列数确定处理区域，所述中控模块获取第c×d处理单元负载程度Wc×d，Wc×d=W0×（QDc×d/（QTc×d×V0）），其中，QDc×d为第c×d处理单元待处理数据量，QTc×d为第c×d处理单元待处理数据量处理时间，其中，
当Wc×d≥W2，所述中控模块判定对第c×d处理单元处理速度进行调节；
当W1＜Wc×d＜W2，所述中控模块判定对第c×d处理单元处理区域进行调节；
当Wc×d＜W1，所述中控模块判定第c×d处理单元处理速度和各处理单元处理区域符合预设标准；
其中，所述中控模块预设负载程度W，设定第一预设负载程度W1，第二预设负载程度W2，c=1，2···C，d=1，2···D，C大于等于3的自然数，C为处理区域行数，D为大于等于3的整数，D为处理区域列数。
具体而言，本发明通过在处理单元平均负载的基础上，设置待处理数据量与待处理数据量处理时间，即待处理数据量处理速度，并将获取的待处理数据量处理速度与预设处理单元处理速度的比值设置为处理单元实际负载的补偿参数，将处理单元实际负载的补偿参数与处理单元平均负载相乘获取处理单元负载程度，中控模块将获取当前处理单元负载程度与预设负载程度相比较，当中控模块获取的当前处理单元负载程度小于等于第一预设负载程度，说明当前处理单元可以处理获取的影像数据，中控模块不对当前处理单元处理区域和处理速度进行调节，当中控模块获取的当前处理单元负载程度在第一预设负载程度和第二预设负载程度之间，说明当前处理模块处理能力不足以完成当前处理区域的影像数据，中控模块判定对当前处理区域进行调节，当中控模块获取当前处理单元负载程度大于第二预设负载程度，说明当前处理区域无法完成当前处理区域的影像数据，中控模块判定对当前处理单元处理速度进行调节，以使其可以完成当前处理区域的数据处理。
所述中控模块预设所述各处理单元处理速度V0，当中控模块判定对当前处理单元处理速度进行调节，中控模块将第c×d处理单元处理速度调节至Vc×d，设定Vc×d=V0×（1+VJq），中控模块预设处理模块数据量T，所述中控模块获取各处理区域数据量SWc×d，其中，
当SWc×d＜T1，所述中控模块选取第一预设处理速度调节参数VJ1为速度调节参数；
当T1≤SWc×d≤T2，所述中控模块选取第二预设处理速度调节参数VJ2为速度调节参数；
当SWc×d＞T2，所述中控模块选取第三预设处理速度调节参数VJ3为速度调节参数；
其中，所述中控模块预设处理模块数据量T，设定第一预设处理模块数据量T1，第二预设处理模块数据量T2，中控模块设置处理速度调节参数VJ，设定第一预设处理速度调节参数VJ1、第二预设处理速度调节参数VJ2、第三预设处理速度调节参数VJ3，q=1，2，3。
所述中控模块预设处理区域数据量标准值SW0，中控模块根据获取第c×d处理单元处理数据量SWc×d与处理区域数据量标准值相比较，对选取的处理速度调节参数进行调节，其中，
当SWc×d≤SW0，所述中控模块将选取的处理速度调节参数VJq增加至VJq1，设定VJq1=VJq×（1+|SWc×d/tc×d-V0|/V0）；
当SWc×d＞SW0，所述中控模块将选取的处理速度调节参数VJq降低至VJq2，设定VJq2=VJq×（1-|SWc×d/tc×d-V0|/V0）；
其中，tc×d为所述中控模块预设第c×d处理单元处理影像数据区域单次运行时间。
具体而言，本发明判定对当前处理区域处理速度进行调节时，中控单元根据处理区域内影像数据的数据量，并将其与预设数据量相比较，选取对应的速度调节参数，增加当前处理模块的处理速度，同时，中控模块预设处理区域数据量标准值，当中控单元获取当前处理模块处理的影像数据大于预设处理区域数据量标准值，说明当前处理模块处理的影像数据过大，中控模块通过调高处理速度调节参数，以使当前处理模块处理速度与数据量相匹配，当中控单元获取当前处理模块处理的影像数据小于预设处理区域数据量标准值，说明当前处理模块处理的影像数据量与处理速度不相匹配，适当降低处理速度调节参数，为以避免处理模块的损害。
所述分析模块中设置有若干处理单元，所述分析模块中设置有若干处理单元，设定第1×1处理单元，第2×1处理单元，···第1×2处理单元，第2×2处理单元···至第C×D处理单元，所述中控模块根据实时影像数据行列数确定处理区域，其中，第c×d处理区域为Xc×d和Yc×d，其中，Xc-1≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-1=（c-1）×m/C，Xc=c×m/C，Yd-1=-（d-1）×n/D，Yd=-d×n/D，其中，设定第c×d处理单元对第c×d处理区域进行处理，其中，Xc-1、Xc，Yd、Yd-1为向上取整的整数，m为每行像素点总数，n为每列像素点总数，C为每行处理单元个数，D为每列处理单元个数，Xc×d为第c×d处理区域横坐标范围和Yc×d为第c×d处理区域纵坐标范围。
请参阅图3所示，其为本发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法区域设置方式，包括第1-1处理区域（10）、第2-1处理区域（11）、第3-1处理区域（12）、第4-1处理区域（13）、第1-2处理区域（19）、第2-2处理区域（20）、第3-2处理区域（21）、第4-2处理区域（14）、第1-3处理区域（18）、第2-3处理区域（17）、第3-3处理区域（16）、第4-3处理区域（15），其中，第1-1处理单元对第1-1处理区域影像数据进行分析，第1-2处理单元对第1-2处理区域影像数据进行分析，至第3-4处理单元对第3-4处理区域影像数据进行分析。
当所述中控模块判定对第c×d处理区域进行调节时，中控模块根据当前处理单元实时负载量与预设负载程度标准值相比较，对当前处理区域进行调节，其中，
当Wc×d＜K1，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域缩短至Xc-11≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-11=Xc-1×（1+（K1-Wc×d）/K1），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域缩短至Xc-1≤Xc×d＜Xc1，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc1=Xc×（1-（K1-Wc×d）/K1），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-12≤Xc×d＜Xc2，其中，Xc-12=Xc-1×（1+1/2×（K1-Wc×d）/K1），Xc2=Xc×（1-1/2×（K1-Wc×d）/K1）；
其中，所述中控模块预设负载程度标准值K，设定第一预设负载程度标准值K1，第二预设负载程度标准值K2。
当K1＜Wc×d＜K2，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-13≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-13=Xc-1×（1+（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-1≤Xc×d＜Xc3，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc3=Xc×（1-（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-14≤Xc×d＜Xc4，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-14=Xc-1×（1+1/2×（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），Xc4=Xc×（1-1/2×（K2-Wc×d）×（Wc×d-K1）/（K1×K2））。
当Wc×d≥K2，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-15≤Xc×d＜Xc，其中，Xc-15=Xc-1×（1+（Wc×d-K2）/K2），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-1≤Xc×d＜Xc5，其中，Xc5=Xc×（1-（Wc×d-K2）/K2），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-16≤Xc×d＜Xc6，其中，Xc-16=Xc-1×（1+1/2×（Wc×d-K2）/K2），Xc6=Xc×（1-1/2×（Wc×d-K2）/K2），当d+1＞D，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd1≤Yc×d＜Yd-1，其中，Yd1=Yd×（1+（Wc×d-K2）/K2），当d-1≤0，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd≤Yc×d＜Yd-11，其中，Yd-11=Yd-1×（1-（Wc×d-K2）/K2），当1＜d＜D-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd2≤Yc×d＜Yd- 12，其中，Yd-12=Yd-1×（1-1/2（Wc×d-K2）/K2），Yd2=Yd×（1+1/2×（Wc×d-K2）/K2）。
具体而言，本发明根据处理单元的数量和实时影像数据的行列数以坐标形式确定各处理单元处理区域范围，具体的通过确定第c列第d行的区域X轴的范围与Y轴范围确定其处理区域范围。更具体的说，当中控模块获取当前处理模块负载程度小于第一预设负载程度标准值时，说明需要略微降低当前处理模块处理区域的范围，本发明通过缩短当前处理区域横向区域范围，以匹配其当前处理模块的负载程度，中控模块根据当前处理模块处理区域的位置对处理区域进行调节，若当前处理模块处理区域位于影像数据横向方向最后一个区域，中控模块通过提高当前处理区域靠近原点的横坐标位置降低当前处理区域范围，同时增加其前一处理区域范围，即调节后的坐标位置为前一处理单元处理区域远离原点坐标位置；若当前处理模块处理区域位于横向方向第一个区域，中控模块通过缩短当前处理区域远离原点横坐标位置，以降低当前处理区域范围，同时增加下一处理区域范围，其调节后的坐标位置为后一处理单元处理区域靠近原点横坐标位置；若当前处理模块区域为横向第一个区域和最后一个区域之间，中控单元同时缩短该区域范围靠近原点和远离原点的横坐标，同时增加该处理区域前一处理区域和后一处理区域的范围，以减轻前一处理模块和后一处理模块的负载压力。当中控模块获取当前处理模块在第一预设负载程度标准值和第二预设负载程度标准值之间，中控模块根据当前区域的位置缩短横向坐标范围进而缩短当前处理区域的范围。当中控模块大于等于第二预设负载程度标准值，说明当前处理模块处理当前处理区域的影像数据较为困难，中控模块通过同时缩短当前处理区域横向坐标范围和纵向坐标范围，其缩短处理区域的方法同上所述。
参阅图4所示，其为本发明实施例光学卫星遥感影像在轨实时流式处理系统，其包括，
数据采集模块，用于采集影像数据；
压缩模块，其与中控模块相连接，用于压缩获取的影像数据；
分析模块，其与所述中控模块相连接，用于分析获取的影像数据，所述分析模块内设置有若干处理单元，用于处理影像数据；
中控模块，其与所述数据采集模块、所述压缩模块和所述分析模块相连接，用于调控各部件。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，包括：
步骤S1,数据采集模块将采集的影像数据发送至中控模块；
步骤S2,所述中控模块根据获取的实时影像数据重要性判定将该影像数据发送至压缩模块或分析模块；
步骤S3，若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述压缩模块，压缩模块根据实时影像数据重要性对影像数据进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面进行集中处理；
步骤S4,若所述中控模块判定将该影像数据发送至所述分析模块，分析模块处理单元对实时影像数据进行分析，并将分析结果发送至地面；
在所述步骤S2中，所述中控模块设置影像数据重要性P，其中，P=D/D0×A/A0×S/S0，设定D为影像数据像素对比度均匀度、A为影像数据像素颜色均匀度、S为影像数据像素深度,其中，D0为影像数据像素对比度均匀度标准值、A0为影像数据像素颜色均匀度标准值、S0为影像数据像素深度标准值；当所述中控模块获取实时影像数据重要性小于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至压缩模块，所述压缩模块对待压缩影像进行压缩，并将压缩后的影像数据发送至地面；当所述中控模块获取实时影像数据重要性大于预设重要性时，中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块，分析模块根据预设处理区域对待分析影像数据进行处理区域划分，并将划分的处理区域与分析模块中的处理单元进行匹配，中控模块根据各处理单元的实时负载程度，对各区域影像数据处理区域和各处理单元处理速度进行调节。
2.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，所述影像数据各像素点从左向右，从上到下依次排列，所述中控模块以实时影像数据起始像素点为原点，以原点从左向右为X轴，以原点从下至上为Y轴，以像素点为单位，建立平面直角坐标系，各像素点坐标为Gij（Xi,Yj）,其中，Xi为像素点Gij的X轴位置，Yj为像素点Gij的Y轴位置，所述影像数据像素对比度均匀度D，设定D=∑（(Hij-H(i+1)(j-1))2+(H（i+1）j-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）j-H(i+1)(j-1))2+(Hi（j-1）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）（j-1）-H(i+1)(j-1))2+(Hi（j-2）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+1）（j-2）-H(i+1)(j-1))2+(H（i+2）（j-2）-H(i+1)(j-1))2）/8，其中，Hij为像素点Gij的灰度值，所述影像数据像素颜色均匀度A，设定A=∑(pij-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2+(p(i+1)j-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2+(pi(j+1)-(pij+p(i+1)j+pi(j-1))/3)2/3，其中，pij为像素点Gij的RGB值，其中，i=1,2···n-2,j=1,2···m-2,n为像素点行数，m为像素点列数。
3.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，所述中控模块预设重要性标准参数P0，所述中控模块根据获取的实时影像数据重要性P’与预设重要性标准参数P0相比较，判定将实时影像数据发送至所述压缩模块或所述分析模块，其中，
当P’≥P0，所述中控模块将实时影像数据发送至所述分析模块；
当P’＜P0，所述中控模块将实时影像数据发送至所述压缩模块。
4.根据权利要求3所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，所述中控模块设置处理单元负载程度W，设定W=W0×（QD/（QT×V0）），其中，W0为处理单元平均负载，QD为待处理数据量，QT为待处理数据量处理时间，V0为预设处理单元处理速度，所述分析模块中设置有若干处理单元，设定第1×1处理单元，第2×1处理单元，···第1×2处理单元，第2×2处理单元···至第C×D处理单元，所述中控模块根据实时影像数据行列数确定处理区域，所述中控模块获取第c×d处理单元负载程度Wc×d，Wc×d=W0×（QDc×d/（QTc×d×V0）），其中，QDc×d为第c×d处理单元待处理数据量，QTc×d为第c×d处理单元待处理数据量处理时间，其中，
当Wc×d≥W2，所述中控模块判定对第c×d处理单元处理速度进行调节；
当W1＜Wc×d＜W2，所述中控模块判定对第c×d处理单元处理区域进行调节；
当Wc×d＜W1，所述中控模块判定第c×d处理单元处理速度和各处理单元处理区域符合预设标准；
其中，所述中控模块预设负载程度W，设定第一预设负载程度W1，第二预设负载程度W2，c=1，2···C，d=1，2···D，C大于等于3的自然数，C为处理区域行数，D为大于等于3的整数，D为处理区域列数。
5.根据权利要求4所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，所述中控模块预设所述各处理单元处理速度V0，当中控模块判定对当前处理单元处理速度进行调节，中控模块将第c×d处理单元处理速度调节至Vc×d，设定Vc×d=V0×（1+VJq），中控模块预设处理模块数据量T，所述中控模块获取各处理区域数据量SWc×d，其中，
当SWc×d＜T1，所述中控模块选取第一预设处理速度调节参数VJ1为速度调节参数；
当T1≤SWc×d≤T2，所述中控模块选取第二预设处理速度调节参数VJ2为速度调节参数；
当SWc×d＞T2，所述中控模块选取第三预设处理速度调节参数VJ3为速度调节参数；
其中，所述中控模块预设处理模块数据量T，设定第一预设处理模块数据量T1，第二预设处理模块数据量T2，中控模块设置处理速度调节参数VJ，设定第一预设处理速度调节参数VJ1、第二预设处理速度调节参数VJ2、第三预设处理速度调节参数VJ3，q=1，2，3。
6.根据权利要求5所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，所述中控模块预设处理区域数据量标准值SW0，中控模块根据获取第c×d处理单元处理数据量SWc×d与处理区域数据量标准值相比较，对选取的处理速度调节参数进行调节，其中，
当SWc×d≤SW0，所述中控模块将选取的处理速度调节参数VJq增加至VJq1，设定VJq1=VJq×（1+|SWc×d/tc×d-V0|/V0）；
当SWc×d＞SW0，所述中控模块将选取的处理速度调节参数VJq降低至VJq2，设定VJq2=VJq×（1-|SWc×d/tc×d-V0|/V0）；
其中，tc×d为所述中控模块预设第c×d处理单元处理影像数据区域单次运行时间。
7.根据权利要求4所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，所述分析模块中设置有若干处理单元，所述分析模块中设置有若干处理单元，设定第1×1处理单元，第2×1处理单元，···第1×2处理单元，第2×2处理单元···至第C×D处理单元，所述中控模块根据实时影像数据行列数确定处理区域，其中，第c×d处理区域为Xc×d和Yc×d，其中，Xc-1≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-1=（c-1）×m/C，Xc=c×m/C，Yd-1=-（d-1）×n/D，Yd=-d×n/D，其中，设定第c×d处理单元对第c×d处理区域进行处理，其中，Xc-1、Xc，Yd、Yd-1为向上取整的整数，m为每行像素点总数，n为每列像素点总数，C为每行处理单元个数，D为每列处理单元个数，Xc×d为第c×d处理区域横坐标范围和Yc×d为第c×d处理区域纵坐标范围。
8.根据权利要求7所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，当所述中控模块判定对第c×d处理区域进行调节时，中控模块根据当前处理单元实时负载量与预设负载程度标准值相比较，对当前处理区域进行调节，其中，
当Wc×d＜K1，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域缩短至Xc-11≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-11=Xc-1×（1+（K1-Wc×d）/K1），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域缩短至Xc-1≤Xc×d＜Xc1，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc1=Xc×（1-（K1-Wc×d）/K1），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-12≤Xc×d＜Xc2，其中，Xc-12=Xc-1×（1+1/2×（K1-Wc×d）/K1），Xc2=Xc×（1-1/2×（K1-Wc×d）/K1）；
其中，所述中控模块预设负载程度标准值K，设定第一预设负载程度标准值K1，第二预设负载程度标准值K2。
9.根据权利要求8所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，当K1＜Wc×d＜K2，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-13≤Xc×d＜Xc，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-13=Xc-1×（1+（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-1≤Xc×d＜Xc3，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc3=Xc×（1-（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-14≤Xc×d＜Xc4，Yd≤Yc×d＜Yd-1，其中，Xc-14=Xc-1×（1+1/2×（K2-Wc×d）×（Wc×d-K2）/（K1×K2）），Xc4=Xc×（1-1/2×（K2-Wc×d）×（Wc×d-K1）/（K1×K2））。
10.根据权利要求9所述的光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法，其特征在于，当Wc×d≥K2，当c+1＞C，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-15≤Xc×d＜Xc，其中，Xc-15=Xc-1×（1+（Wc×d-K2）/K2），当c-1≤0，所述中控模块将第c×d处理区域降低至Xc-1≤Xc×d＜Xc5，其中，Xc5=Xc×（1-（Wc×d-K2）/K2），当1＜c＜C-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Xc- 16≤Xc×d＜Xc6，其中，Xc-16=Xc-1×（1+1/2×（Wc×d-K2）/K2），Xc6=Xc×（1-1/2×（Wc×d-K2）/K2），当d+1＞D，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd1≤Yc×d＜Yd-1，其中，Yd1=Yd×（1+（Wc×d-K2）/K2），当d-1≤0，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd≤Yc×d＜Yd-11，其中，Yd-11=Yd-1×（1-（Wc×d-K2）/K2），当1＜d＜D-1，中控模块将第c×d处理区域降低至Yd2≤Yc×d＜Yd- 12，其中，Yd-12=Yd-1×（1-1/2（Wc×d-K2）/K2），Yd2=Yd×（1+1/2×（Wc×d-K2）/K2）。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105357472A (zh) * 2015-10-20 2016-02-24 中国人民解放军国防科学技术大学 遥感卫星系统及其视频图像实时传输方法
CN106850039A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 航天东方红卫星有限公司 一种多路有效载荷数据高效低耗对地传输的方法
CN108090865A (zh) * 2017-12-15 2018-05-29 武汉大学 光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法及系统
CN108337399A (zh) * 2018-02-27 2018-07-27 贵州省第三测绘院 遥感图像处理方法和装置
CN110290318A (zh) * 2018-12-29 2019-09-27 中国科学院软件研究所 星载图像处理与自主决策方法和系统
CN111627220A (zh) * 2020-05-22 2020-09-04 中国科学院空天信息创新研究院 一种用于车辆检测的无人机与地面协同处理系统
CN112991219A (zh) * 2021-03-25 2021-06-18 首都师范大学 星上处理的地面仿真模拟系统、方法及电子设备

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012221667A1 (de) * 2012-11-27 2014-05-28 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Verarbeiten von Fernerkundungsdaten

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105357472A (zh) * 2015-10-20 2016-02-24 中国人民解放军国防科学技术大学 遥感卫星系统及其视频图像实时传输方法
CN106850039A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 航天东方红卫星有限公司 一种多路有效载荷数据高效低耗对地传输的方法
CN108090865A (zh) * 2017-12-15 2018-05-29 武汉大学 光学卫星遥感影像在轨实时流式处理方法及系统
CN108337399A (zh) * 2018-02-27 2018-07-27 贵州省第三测绘院 遥感图像处理方法和装置
CN110290318A (zh) * 2018-12-29 2019-09-27 中国科学院软件研究所 星载图像处理与自主决策方法和系统
CN111627220A (zh) * 2020-05-22 2020-09-04 中国科学院空天信息创新研究院 一种用于车辆检测的无人机与地面协同处理系统
CN112991219A (zh) * 2021-03-25 2021-06-18 首都师范大学 星上处理的地面仿真模拟系统、方法及电子设备

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