基于改进PSO算法的遥感卫星测绘系统设计

Design of remote sensing satellite mapping system based on improved PSO algorithm

摘要

针对受到场景不规则轮廓影响,数据提取不精准,导致测绘结果与实际不符问题,提出了基于改进PSO算法的遥感卫星测绘系统设计。由测绘相机、数据接收和发送处理器、遥感信息提取器构成系统硬件结构;使用三线阵立体航测相机,使其像面分开,保证摄影立体角,准确反映物体和场景的特征;使用TYPE-C无线接收器,建立、保持和释放逻辑数据链路规则;使用RPM840-H11E2数据发送器,发送数据;使用PLC通讯模块处理器,处理数据。计算粒子最优速度和位置,保证寻优过程始终跟随当前解,逐步获取遥感卫星测绘数据提取结果,设计测绘步骤,确定场景轮廓测点。由实验结果可知,该系统距离向、方位向数据提取结果与实际数据最大误差为0.01,为保证遥感工程实时获取精准信息提供支持。

Abstract

In order to solve the problem that the data extraction is not accurate due to the irregular contour of the scene, and the mapping results are not consistent with the reality, a remote sensing satellite mapping system design based on the improved PSO algorithm is proposed. The system hardware structure consists of a mapping camera, data receiving and transmitting processor, and remote sensing information extractor. Using a three-line array stereoscopic aerial camera, the image planes are separated to ensure the stereoscopic angle and accurately reflecting the characteristics of objects and scenes. Type-C wireless receiver is used to establish, maintain, and release logical data link rules. RPM840-H11E2 data transmitter is used to send data; PLC communication module processor is used to process data. The optimal velocity and position of particles are calculated to ensure that the optimization process always follows the current solution, gradually obtain the extraction results of remote sensing satellite mapping data, design the mapping steps, and determine the scene contour measurement points. According to the experimental results, the maximum error between the distance and azimuth data extracted by the system and the actual data is 0.01, which provides support for ensuring the real-time acquisition of accurate information by remote sensing engineering.

关键词

改进PSO算法 / 遥感卫星 / 测绘 / 系统设计 / 粒子搜索 / 寻优

Key words

improved PSO algorithm / remote sensing satellites / surveying and mapping / system design / particle search / optimization

[1] 沈欣, 刘钰霖, 李仕学, 等. 一种基于改进PSO算法的高时间分辨率遥感卫星星座优化设计方法[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43(12):1986-1993.
[2] 单慧琳, 王兴涛, 刘文星, 等. 三分支集成网络结构的高分辨遥感图像语义分割[J]. 遥感学报, 2025, 29(11):3378-3393.
[3] 王赵明, 李明亮, 齐亚楠, 等. 基于卫星与无人机遥感技术的沥青路面大变形智能监测[J]. 自动化技术与应用, 2025, 44(10): 94-97.
[4] 葛升民, 何赟晟, 王磊. 卫星与天线的神经网络去耦合控制[J]. 自动化技术与应用, 2025, 44(8):9-13,32.
[5] 胡芬, 高小明. 面向测绘应用的遥感小卫星发展趋势分析[J]. 测绘科学, 2019, 44(1):132-138.
[6] 范宇, 简季, 陈倩羽. 一种改进的三维地质体模型存储与重构方法[J]. 地质与勘探, 2019, 55(1):203-211.
[7] 曹海翊, 戴君, 张新伟, 等. "高分七号"高精度光学立体测绘卫星实现途径研究[J]. 航天返回与遥感, 2020, 41(2):17-28.
[8] 贾璐, 张雅声, 王琛. 改进粒子群算法设计遥感卫星快速响应轨道[J]. 计算机仿真, 2019, 36(8):36-42.
[9] 黄杰, 罗达, 侯鹏, 等. 光学遥感卫星平台结构热变形试验及测量技术研究[J]. 航天器工程, 2018, 27(2):118-122.
[10] 周平, 唐新明, 李丹丹, 等. 资源三号03星立体影像与激光测高点联合区域网平差处理及精度验证[J]. 遥感学报, 2024, 28(4):1089-1100.
[11] 程羲. 基于GPS测绘技术的建筑物外立面轮廓测量方法[J]. 自动化技术与应用, 2024, 43(5):70-74.
[12] 赵伟博, 李琳杰. 基于机器视觉的工业机器人装配工作站架构设计[J]. 自动化技术与应用, 2025, 44(5):14-18.
[13] 张成华, 常玉红, 周建中, 等. 基于改进粗糙集方法的水电站运行数据融合算法[J]. 大电机技术, 2019(3):72-79.
[14] 林瑶瑶, 唐新明, 薛玉彩, 等. 高分辨率测绘卫星遥感影像星上压缩质量评价[J]. 测绘科学, 2020, 45(5):169-178.
[15] 陈姮, 梁洁, 史艳伟, 等. 基于PSO算法的机载通信数据链系统传输控制方法[J]. 自动化技术与应用, 2022, 41(3):81-84, 95.
[16] 李树强. 基于PSO算法优化BPNN的海洋测绘潮位估算[J]. 江西测绘, 2024(2):55-58.