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高分辨率卫星数据分析及其数据识别应用

摘要综合分析应用高分辨率对地观测系统、北斗导航定位系统等国家空间

设施获取的时空信息数据是大数据时代的优势资源，对推动工业和信息产业升

级，引导服务行业自主创新，提升政府管理水平，改善人们生活具有重要作用。

本文将具体阐述针对我国高分辨率卫星数据的分析及应用；详细分析高分辨率卫

星之数据特性即客观性与实时性；结合具体影像算法研发，分析人工智能图像识

别在高分辨率卫星图像领域的基本理论与未来研究方向。

关键词高分数据；分析与应用；人工智能；图像识别

1高分辨率卫星数据的大数据特征

目前，卫星应用行业已经进入了大数据时代。这一进步离不开物联网、移动

互联网等前沿科技的发展与迭代更新。卫星数据作为空间大数据的重要组成部

分，是人工智能重要的应用领域之一。国家高分辨率对地观测卫星应用专项是《国

家中长期科学与技术发展规划纲要（2006-2020年）》确定的十六个重大科技专项

之一，高分专项紧紧围绕建立我国战略性空间基础设施的目标，统筹建设天基、

航空、地面、应用等系统，与其他业务观测手段相结合，形成覆盖大气、陆地、

海洋，时空协调、全天候、全天时、稳定运行的对地观测系统，满足国家经济建

设、社会发展和国家安全的需求，并形成基于我国自主对地观测系统的空间信息

产业链，加快推动空间信息产业发展。目前更多高分辨率卫星已经进入使用序列，

遥感数据的海量与多源意味着遥感大数据时代已经成为现实。高分辨率卫星数据

在智慧城市、一带一路、商业分析等领域的快速应用，将更依赖于人工智能的发

展。

1.1高分卫星数据情况分析

高分专项实施目前已发射了高分一号、高分宽幅、高分二号亚米全色、高分

三号、高分四号同步卫星等多颗卫星。这些卫星提供的数据源已经成为涵盖各种

覆盖宽度、空间分辨率、谱段、时间间隔的高分数据平台。

1.2高分辨率卫星大数据的客观性

高分辨率遥感数据客观记录了观测对象的物质构成、空间特征、物理、化学

特征。这些在太空中的卫星，人为因素很难干扰其运作。所以遥感数据具有很好

的客观性。

1.3高分辨率卫星大数据的实时性

遥感大数据的实时性体现于：高分卫星将实时不断记录观测对象信息。目前

遥感卫星数据传输是准实时性的。所以从理论上讲，我们可以实时得到观测对象

的必威体育精装版遥感数据。

例如森林火灾的实时监测系统，可以实时监控火灾的空间、时间、范围等数

据，在此基础上的大数据分析可以为火灾的扑救、森林的保护、评火灾损失提供

定量支撑。在城市交通流量实时监控领域，通过高分辨率卫星数据可以获取人流、

车流的实时数据，在此基础上的大数据分析可以为道路交通的实时调度与优化，

为解决城市交通拥堵问题提供定量支撑。所以实时性是高分辨率遥感卫星数据应

用广泛重要基础。

2高分辨率卫星图像中的基于模式识别的神经网络系统

目前全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基

础性和战略性资源。传统遥感图像处理方法基于建立光谱、纹理、规则形状等特

征模型，并开发基于特征模型的图像识别方法。基于人工模型库的方法受限于模

型鲁棒性：在具有环境遮掩、光线、角度偏移情况下，对于目标自动识别的精确

度发生显著降低。

模式识别是指对研究对象的数值、文字和逻辑关系等信息进行分析和处理，

最终达到对研究对象的描述、识别、分类和解释的目的。这也是人工智能的重要

研究应用方向。

2.1物体的分割

在进行物体识别之前，需要确定目标区域大小。由于不同物体在颜色分布上

的差异会有一定的区分。因此，这里使用的方法是在不同颜色和空间的不同颜色

和空间分量下进行图像的水平投影直方图。RGB、HSV和Lab是我们经常考虑

的三种最常用的颜色空间。为了凸显直方图的峰值，可以对直方图进行求导操作，

这里用差分代替求导。

H1，H2…是在n个颜色分量下的水平投影直方图，每个点的坐标是，（x

∈[0，W）），W为宽度。

本论文用“或”式逻辑运算处理该直方图，可以得到每一列的终极直方图。

其中，图像的高度以IH表示。代表的是直方图中各列的极大值。

设定阈值，直方图在论文设定阈值下可以分成多个部分。我们在对应的图像

位置标记出分割线的位置。在此状态下，我们可实现单件物品的分割。再结合物

体尺寸、比例等参数信息，我们可以将分割的准确率不断提高。

2.2物体的识别

将分割后得到