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高分七号卫星是中国第一颗搭载全波形激光测高仪的对地观测卫星，可满足立体测绘的需求。本文为了实现国内第一颗星载大光斑全波形激光测高仪数据高精度自主处理的要求，提出了高分七号星载激光定位和检校验证方法。首先，构建了高分七号卫星激光测高仪的严密几何定位模型，其次，使用了移动重心和波形分解的峰值提取法，然后实现了基于地形匹配与红外探测器结合的激光测高仪指向角标定，最后，建立了SRTM高程验证、湖面高程验证和野外定标场验证结合的激光测高仪综合高程验证方法。经验证激光测高数据在平地的测高精度优于0.15 m，激光器1指向角误差约为0.15″，激光器2指向角误差约为0.38″。结果表明本文提出的高分七号星载激光定位方法定位精度高，可以满足后续高分七号数据科学研究和大规模业务化应用的要求。 相似文献
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受到成像环境、硬件条件等因素的限制，高分辨率卫星遥感影像上普遍存在条带噪声的现象，其严重影响了影像的辐射质量和可用性。本文针对传统条带去除方法存在的适应性差、去噪效率低、依靠先验知识等不足，提出了一种基于深度学习卷积神经网络的条带噪声去除方法。本方法首先利用不同尺度的卷积层进行特征提取，然后对多尺度的特征图进行特征融合得到去噪底图，通过残差学习的方法在底图上预测存在的噪声分量，最后用噪声影像减去条带噪声分量实现噪声的去除。以模拟和真实获取的噪声影像为实验数据，将本文提出的方法与一些经典的去噪方法进行实验结果对比分析，实验结果表明本文提出的基于深度学习的条带噪声去除方法能够在保留影像地物细节的情况下，能以优异的速度达到最高的定量指标和最好的视觉效果，充分证明了本文方法的优越性。 相似文献
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