对地观测卫星的区域目标分割与优选问题研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第31卷第1期测绘科学V01.31No.12006年1月ScienceofSurveyingandMappingJan对地观测卫星的区域目标分割与优选问题研究阮启明,谭跃进,李菊芳,陈英武(国防科技大学信息系统与管理学院.长沙410073)【摘要】目前大多数国家的卫星任务调度系统都只考虑解决点目标的观测任务,只有美、法少数几个国家研究并解决了区域目标的分割与优选问题,但现有方法对星载传感器成像特性考虑得不够,时间窗口利用率较低,易导致任务完成期拖后。为满足国防支援、灾难监视、紧急搜救等时间紧迫的应用需求。本文以一颗载有线阵推扫武C

2、CD相机的传输型地球资源卫星为例,研究了在相机具有侧摆和前后摆能力时对多个区域目标的观测问题。文章深入分析了目前国外在分割处理区域目标时所采用的方法,指出了这些方法的不足之处,通过改进现有分割方法,提出了一种新的基于目标特征与星载传感器性能特征的区域分割方法,并建立了面向多区域目标的优选问题数学模型。【关键词】地球观测卫星;区域目标;调度;分割:模型【中图分类号】TP751【文献标识码】A【文章编号】1009.2307(2006)O1.0098.03人员的手工处理,不仅加重了调度人员的负担,而且由于1引言事先确定的分割方式在调度过程中不能根据实际情况进行涮整,容易影响调度问题的

3、求解质量。本章接下来首先对依据目标对象和星载传感器瞬间视场的相对大小关系,以往一些相关文献的研究情况进行了简单回顾,然后给出可将卫星观测目标分为区域目标和点目标两类。点目标通了一种新的分割方法。常是一个面积较小的矩形/圆形区域,它可以被星载传感器的一个瞬间视场或一个扫描条带覆盖;而区域目标通常是2.1国外现有的分割处理方法目前比较典型的有以下几种:南多边形或封闭曲线包含的大范围区域,不能够被星载传感器的一个瞬间视场或一个扫描条带覆盖(受轨道、时间窗1)基于在卫星进入轨道之前就已经规划好了的参考系口以及星载传感器特性等因素的影响),星载传感器需要经统进行分割。美国SpaceIma

4、ging公司规划Landsat系列卫星过多次拍摄才能完成观测任务,区域目标的图像通常是多的对地拍照任务时,依据的是预先定义的WRS(Worldwide张图像的拼接产物。ReferenceSystem,)参考系统,如图1(a)所示。要完全覆目前大多数关于观测卫星调度问题的研究都是针对点盖图中矩形区域,需要拍摄26张照片。法国SPOT卫星则目标的⋯,而因为区域目标的观测调度比较复杂,对该问是根据网格参考系统(GridReferenceSystem,GRS)分割区题的研究还比较少。在一些资料中,区域目标的调度过程域目标,例如台湾地区,如图1(b)所示。被划分为两个阶段:首先将区域目标

5、分割成多个较小区域,该方法的优点是工作量小,操作简便,可用在图像时得到的每个小片区域都可以被看作是一个点目标,然后将效性要求不高的情况,尤其适合Landsat7等星载传感器固分割得到的点目标放人为点目标而建立的调度系统中进行定且垂直于星下线的卫星。若采用这种分割方法将任务分调度;还有另外一种分割区域目标的方式,该方式将区域配到灵巧型卫星(星载传感器能够前后/左右摆动),意味着目标分割成多条平行的条带,每个条带都能够被卫星以稳卫星的姿态受到限制,不能充分发挥灵巧的性能特点;而定的姿态一次获取,所采用的调度模型也与点目标调度模且这种分割方式不适合低轨、推扫式观测卫星,频繁的开型有所

6、区别。这些静态分割方式大部分都依赖手工处理,关传感器动作会占用时间窗口,从而延长了任务完成时问。自动化程度低,分割备选场景所考虑的情况相对简单,没有充分考虑卫星轨道对观测范围的限制,不能很好地满足时效性要求。本文针对这些缺点,以一颗具有侧向和前后向摆动能力的传输犁地球观测卫星为实例,提出了一种动态区域目标分割预处理方式并建立了考虑区域重叠问题的卫星调度数学模型。2区域目标的分割方法因区域目标不能被星载传感器的一个瞬问视场或一个扫描条带覆盖,必须对区域目标进行分割,将连续区域离(a)(b)散化,以便获取符合星载传感器技术性能的目标场景,为图1WRS以及GRS参考系统后续的调度过程

7、提供可选场景集合。分割方法如何选取,2)将区域分割问题转化为集合覆盖问题(SCP,SetCoy-考虑的不仅仅是单纯的几何切割,还要满足星载传感器成eringProblem),首先在轨道方向上按照标准像幅高度等距像特性并综合考虑后续进行的调度优化过程。离分割目标区域,然后将垂直于轨道方向的横条按标准像幅目前相关文献中的分割处理方法通常都过多依赖调度的尺寸分割成一个个独立场景,使得能够以尽量少的场景覆收稿日期:2005,01—05基金项目:“十五”国防预研项目维普资讯http://www.cqv

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