本技术成果公开了一种卫星遥感数据的辐射纠正方法，本方法是以山区阴影和/或清洁水体光谱对原 始图像进行辐射纠正

本发明公开了一种基于卫星被动微波遥感数据的射频干扰检测 方法，它包括数据筛选 1、地理定位 2、平均处理 3、地理标识 4、综 合分析 5 等步骤。其中，数据筛选 1 只提取卫星被动微波遥感数据中 的陆地数据进行分析；地理定位 2 将检测到射频干扰的每组数据进行 0.001°×0.001°网格点三次多项式插值，提取插值后最大亮温值所对 应的位置坐标，作为该射频干扰的位置；地理标识 4 通过分析可分别 得到射频干扰的地理位置分布特征、亮温强度分布特征以及发生率； 综合分析 5 通过分析可得到射频干扰随时间和方向的变化。相较于基 于频域和信号特征统计，本发明能很好地适用于卫星被动微波遥感数 据的射频干扰检测。

本发明公开了一种遥感卫星图像处理载荷多任务主控系统，采用“CPU+2FPGA”架构，其中，将嵌入式实时操作系统移植到 CPU作为主控管理模块，用于完成遥感卫星图像处理载荷的状态监管和任务调度，具有足够的灵活性、安全性和稳定性；FPGA 用于通讯信息整合分发，可弥补 CPU 中断优先级有别、中断向量表有限在面对多个时序接口时的缺陷，同时用于图像预处理可满足较大数据量实时低延迟的要求。本发明的系统结构设计既能有效满足主控

2020年4月24日是第五个“中国航天日”，大连理工大学首颗科学卫星项目正式启动。2021年将完成卫星正样的制造与测试，2021年底前择机发射。该卫星总设计师、大连理工大学航空航天学院院长夏广庆表示，该星是世界首颗20kg量级亚米级高分辨率遥感卫星，“与国内外遥感卫星相比，该星以仅21kg的重量实现优于1m的分辨率，代表了目前国内外同重量级别遥感卫星的最高水平。”卫星计划于2021年发射。作为大连理工大学的首个科学卫星项目，该卫星将在轨开展海洋科学观测、海上交通监测与分析等科学任务，并验证新型电推进技术。卫星总指挥、大连理工大学航空航天学院教授于晓洲说，怎样在体积小、质量轻、功耗大的约束下保证各分系统的高可靠性工作并实现高分辨率遥感成像和数据高速下传，是研制这颗卫星的最大难点。“比如，要达到这么高分辨率的对地成像，要求卫星平台具有高精度姿态控制，相机和数传系统有足够大的功率。这些难点需要极强的技术创新和集成设计能力。”完成首飞之后，卫星平台及相关技术未来可以广泛应用于海洋环境科学研究、高精度对地遥感、海洋船舶交通信息管理、新技术验证和深空探测等领域。

本发明公开了一种基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量方法及系统，其中，方法的实现包括：通过逐步扩大目标区域，并判断扩大目标区域前后的目标红外辐射总能量的变化情况来进行红外辐射能量的提取，并由此计算待测量目标物方的红外辐射亮度，解决了目前红外辐射特性测量方法不能有效解决基于遥感卫星成像的目标红外辐射特性测量的技术难题。

成果简介：当前已经完成成果：已完成星上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取算法研究；实现了光学遥感星上处理SoC芯片功能样片研制和测试，单片可实现155Mbps输入速率的实时处理，功耗小于600mw。 2015年完成成果：完成高性能、抗辐照星上光学遥感数据SoC处理器研发，并基于自主芯片构建星上并行实时处理原型样机，实现星上90%以上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取等智能实时处理。 项目来源：民口863项目 技术领域：地球观测与导航技术

武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。

针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。并针对国内遥感大数据提出了遥感大数据处理方法，分工况区域动态确定排放阈值，从而达到动态高精度筛查高排放柴油车的目的。在汽车排放遥感监测领域具有良好市场前景。

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。