1 SkySat卫星简介

SkySat 卫星是由美国 Skybox…Imaging 公司设计研制的光学遥感微小卫星 , 计划通过24 颗微小卫星形成星座，对全球进行高密度的重访观测。该公司为一家 2009 年成立的硅谷创业公司，其创新性地对自己做了定位，即不再仅仅是一家卫星研制公司，而是拥有卫星总体设计研制能力、自主运营的卫星遥感信息供应商。卫星应用的最终目标是在全球范围内“关注地面日常变化”，以较低成本提供性能适中的定制化区域遥感图片和分析数据，目标用户是对成本要求低、图像性能要求适中、分发时间略敏感的用户。公司已经分别于 2013 年 11 月、2014 年 7 月和 2016 年发射了 SkySat-1、2、3 卫星。图 1 为天空卫星（SkySat）星座图。

SkySat-1、2 卫星的设计参数基本一致。卫星质量约 90kg，体积为 60cm×60cm…×80cm，设计寿命２～３年 ,SkySat-3 由于增加了推进系统，体积约为 60cm×60cm×…95cm，质量 120kg。Skybox…Imaging 公司作为遥感图像信息的提供商，其实现了从卫星获取、对地传输到地面处理与信息分发这一整条“生产线”式的工作链路。

2 新型面阵成像系统与数字 TDI技术
SkySat 卫星的高分辨率成像系统是由其技术团队自己设计开发的，并通过在轨成像和地面处理相结合的方式实现了高分辨率、高信噪比图像和视频数据的获取。相机光学系统设计采用成熟的高性能里奇－克莱琴（Ritchey-Chretien）系统，口径 350mm, 并采用 10.4 的大Ｆ数设计，以实现更高的分辨率。探测器则采用低噪声、高帧频的 5.5M 像素商业面阵互补金属氧化物半导体（CMOS），既支持了高重叠率推帧成像，又可实现视频数据的获取。如图 2所示，成像系统通过３片探测器的拼接在 600km 轨道高度实现 8km 的成像幅宽。巧妙地通过对面阵探测器的一部分进行加工，集成了多光谱成像能力，实现了全色与多光谱、视频与静态图像的综合获取。

采用面阵成像和高帧频短时曝光模式，能够降低对卫星平台姿态控制稳定度的要求，同时能够减少因曝光引起的像移模糊，还可以获取视频数据。但是短时曝光也存在问题，即较短的曝光时间会造成很低的信噪比，从而影响图像的质量。SkySat 的技术创新之一，即是利用数字时间延迟积分（TDI）成像技术来解决上述问题。卫星在轨通过面阵推帧（push…frame）模式获得大量的具有高重叠率的面阵图像（如图 3 所示），图像以 JPEG2000 格式压缩并发到地面。通过地面处理，在序列图像配准的基础上，对相同目标点成像像素处理提升信噪比，实现类似 TDI 的成像效果，得到高质量的二维图像。同时充分利用获得的序列图像，通过超分辨率重建算法，使得图像分辨率由 1.1 ｍ提升到 0.9 ｍ。

序列图像配准是超分辨率重建中的重要步骤，配准算法中对序列图像中运动模式估计的准确程度，对超分辨率重建的精度起到了决定性作用。SkySat 采用的帧间配准基于频率域相位相关的图像配准算法，实现多帧序列的亚像素级配准精度，并且具备较强的鲁棒性，以适应不同成像场景、较低的目标高度角以及较大的地形起伏等苛刻条件。频域方法的配准模型考虑了空域内图像平面内的平移和平面内的旋转问题，而这正是推帧成像所造成的主要帧间移动误差。关于图像超分辨率重建国内外已有多种算法，SkySat-1 则采取了 Dirk…Robinson 等人提出的适合序列图像应用的快速多帧超分辨率处理算法，将运动估计缩小到亚像素量级，包含基于相机点扩散函数的模型去卷积算法，从而实现基于多帧图像的超分辨率重建，同时提升信噪比和调制传递函数（MTF）。
      3 辐射定标
      3.1 辐射定标——坏像元

像元阵列坏像元会破坏图像和视频，降低图像质量。辐射问题主要有坏像元、热像元和死像元，如图 4 所示。

从发射开始通常在三个时期可以检测到坏像元，坏像元检测周期如图 5 所示。第一次，是在发射后定标的时候，这是发射前可以预料到的。第二次，是在添加单一特定产品失败时，是“QC/QA 团队发现的麻烦”。第三次，是图像评价时，定期评价发现坏像元。

在未稳定的原始视频产品上，坏像元在一个单点上，下图是西岛 30 赫兹原始视频，坏像元位于探测器 2 上。

应用坏像元掩模工具消除坏像元，原始视频坏像元校正后图像更好，如图 7 所示。

图 8 是 SkySat-2 获取的瑞典努尔贝里图像。由图像可以看出，一个坏像元在全色图像上留下一条线，多光谱原始图像也在那个位置留下一条线。与 TDI 传感器上的坏像元有相似的影响。

多光谱原始图像使用坏像元掩膜纠正坏像元，优于全色锐化图像（因为全色图像使用了超分辨率采样），坏像元校正后图像更好，如图 9 所示。

3.2 相对辐射定标
Skybox…Imaging公司的Byron…Smiley博士等人开展了卫星相对辐射定标的针对性工作。在所生成图像被压缩处理前，进行相对辐射定标工作。所用数据包含均匀场测试数据和暗景测试数据。均匀场测试采用对云层成像，并通过多幅图像（SkySat-1 运用了1100幅）分析处理，得到非均匀性的校准模版，如图 10 所示。

对获取图像进行均匀性校正，使得整幅图像像素增益偏差不超过平均值的 1%。卫星暗景测试方面，一是在天线（即相机遮光罩）展开前进行成像并作为基准，二是在阴影区对地成像，利用获得的暗景图像来分析发现探测器死点像素，利用暗景图像和均匀场图像，分析得出探测器死点占探测器总数的 0.27% ～ 0.37% 之间。在此基础上，利用其消除死点技术来提升获得图像的质量。
       4 几何定标
       4.1 几何校正

1）生成全色 L1Bs 产品
每片全色图像使用 15-50 原始帧图像进行过度分解，具体数量取决于孔径的地面扫描速率。3.5 公里 /…s 对应地面上每个点是 15 帧。多光谱与全色同步扫描，同时得到多光谱和全色面阵图像。
2）使用严格成像模型生成 L1B…RPCs

使用严格成像模型将图像上的一点投影到地面上，然后，使用 RPCs 可以将地面位置重新投影到图像上。
4.2 地理信息产品
1）L1B 图像投影到一个恒定的高度，大地水准面，然后重新平铺。

由投影的 L1Bs 产品生产地理信息产品，投影的 L1Bs 产品并没有得到完美的直线，星敏噪声会影响个别 L1B…帧的地理参考位置。
2）批量调整修复地理信息产品
重叠区域的联结点可以改进产品。使用最小二乘拟合对投影模型进行拟合。最后一帧的四元数(位置、姿态)需要重写，最后帧之间需要最小化剪切。获取的任何图像可以进行ECEF（地心地固坐标系）剪切。由于大部分联结点没有位于大地水准面的这个海拔高度，…ECEF 剪切非常少，但不为零 ( 尽管联结点只有不到 1 米的剪切 )。

4.3 相对几何定标

卫星在轨相对几何定标选择了利用高分辨率、高精度图像源作为标准进行处理。实际操作中 SkySat-1 利用了 Pleiades 卫星的高精度、高分辨率图像数据。卫星为相机焦面的每个像素都建立了７自由度高精度模型，包括焦平面内的平移、旋转，平面的三轴旋转以及每个像素的二维微小误差（如图 16 所示），并通过自主算法实现高精度的几何校正，算法流程如图 17所示。通过处理实现相对误差精度控制在亚像素级。

5 结论
      SkySat-3 与 SkySat-1、2 的不同点 : 有较小的像素，增加了轨道机动性，敏捷性增强可以获取更多地区图像。天盒对获取的图像和视频，已有成熟的检测和纠正坏像元算法。传感器有良好的结构，没有排列不整齐，没有失焦等。后处理中地理信息产品校正中，大地水准面高度进行了 ECEF 最小剪切。全色图像采用了超分辨率重建算法。