光学卫星参数概述，自2016年发射的各种光学卫星的传感器、分辨率等

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常见遥感卫星基本参数，用于遥感类课程基础知识的学习！

各种中高分辨率遥感卫星简介，是ESRI的培训资料，初学者可以看看

推扫式扫描仪特点 空间分辨率高 全色和多光谱数据采用不同的CCD传感器成像 能够侧摆成像 北京1号小卫星侧摆±30度 中巴资源卫星±32度

埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，

20年来，我国陆续发射了气象卫星、海洋卫星、资源卫星和环境减灾卫星，在各行业业务运行中发挥了重要作用。今后，我国将以研制高分辨率对地观测系统为目标，以大量高精度的数据为基础，全面提高空间对地观测技术在各行业中的应用能力。同时，可见光、红外、雷达、高光谱、电磁等多类型卫星及卫星星座的发展，天地一体化立体观测体系的构建，也将使得空间信息充分发挥其优势，服务于我国国民经济的众多领域当中。

针对高分辨率遥感卫星图像采用单一算法难以有效去除不均匀云雾的问题,提出一种基于图像分割和暗原色先验改进方法相结合的优化算法。采用图像分割技术将原云雾图像分割成浓雾部分和淡雾部分。浓雾部分采用加权多尺度Retinex算法进行局部增强去雾处理;淡雾部分采用改进暗原色方法,将暗原色图像去雾模型由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,提取亮度分量,获取准确的大气光值,并采用容差机制优化获取大气透射率,在此基础上采用自动色阶法增强处理,获取去除云雾后的图像。实验对比表明提出的算法能够很好地还原图像细节,有效恢复图像的颜色和清晰度。

一个介绍基本的卫星的参数文档，也是在网上当的，一、CBERS中巴资源卫星二、法国SPOT卫星三、ERS卫星四、日本JERS-1卫星五、 RADARSAT-1六、美国陆地卫星(Landsat系列)（按传感器分类）七、IKONOS八、Quick Bird(快鸟)数据九、 NOAA 十、GeoEye-1 等等