客观地说，印度卫星由于有西方帮助提供关键部件，所以印度卫星分辨率还是比较高的，早期还比我们高，很早就能达到米级水平。最近，印度空间研究所宣布成功利用雾霾去除算法，使高分辨率地球观测卫星在米级照片效果更加清晰。



卫星
高分辨率光学成像地球观测卫星（EOS）系统在可见光和近红外（VNIR）波长中提供了米级的多光谱遥感数据。这些数据集可以用于各种应用，特别是与地球表面的精确测绘，如果测量可以适当补偿大气吸收和散射效应，那效果更佳。现在各国有基于物理的大气校正算法用于多光谱遥感数据，然后导出气溶胶信息。不过，这样的算法不能用于由近红外VNIR传感器获得的数据。
为此，印度艾哈迈达巴德空间应用中心开发了一种用于高分辨率近红外VNIR遥感数据的新算法，其中从VNIR通道中的传感器测量气溶胶信息，并从一组定义的气溶胶模型中选择适当的气溶胶光学特性。该算法应用于Cartosat-2系列卫星数据时，已经获得了良好的效果。印度发现该算法可以显着地消除卫星照片中的雾霾，使得地球表面特征清晰可见，图像质量大大提高。


雾霾去除算法效果对比
那么，中国有此技术吗？其实十年前中国许多大学和研究机构都已经有相关研究和实验，结果也很喜人。


吉林一号
卫星获取遥感图像时常受到雾霾的影响。由于雾霾对电磁波有吸收、折射、反射和散射作用,导致遥感图像清晰度降低。因此,尽可能地消除雾霾对图像的影响,才能有效地提高遥感图像的质量。中国一些机构十前年利用ENVI软件作为图像处理平台,分别选取了国内外常用的"同态滤波"、"小波变换"和本文提出的"波段计算组合"3种去雾霾方法对GeoEye-1图像进行去雾霾处理效果的研究对比。


吉林一号卫星
结果表明,利用"波段计算组合"方法去除GeoEye-1图像中的雾霾有很好的效果。
实验结果表明,该算法不仅能在视觉效果上取得较好的复原结果,而且使得去除雾霾的时间大大缩短。

对在雾霾天气条件下拍摄到的图像进行清晰复原技术研究,在军事国防、遥感导航及目标识别领域都具有重大的应用价值,目前已经成为计算成为计算机视觉领域和数字图像处理领域的一个研究热点。


吉林一号拍摄的美军机坟场
最新的吉林一号民用卫星还有动态凝视功能，就是可以自动跟踪凝视地球表面的飞机，舰船，以及车辆和人员移动，拍成小视频发回地面。这功能当然也能对海上航母拍动态小视频。可见，各国光学侦察卫星水平已经越来越高了，雾霾去除算法并不见得是高科技的东西。