大气湍流与指向误差对地球观测的影响
网络与互联网体系结构
2026-05-22 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
地球观测（Earth Observation, EO）图像常受大气湍流和指向抖动的影响，这些效应在用于训练基于人工智能的检测模型的数据集中鲜有被考虑。基于前期工作，本文提出了一种增强图像模拟器，能够将垂直路径大气湍流和卫星指向抖动（源自平台和传感器振动）纳入其中，以生成物理上真实的失真图像。作为案例研究，使用 YOLOv8 和 RetinaNet 在本文提出的模拟器生成的图像上进行舰船检测评估，分别在不同的湍流和指向误差水平下进行测试。结果表明，YOLOv8 的召回率在理想条件下为 91%，但在弱湍流条件下降至 60%，在强湍流或抖动条件下跌破 40%。相比之下，RetinaNet 显示出更大的鲁棒性，在各类失真条件下保持约 75% 的召回率。这些结果突显了将现实物理失真纳入 EO 训练数据集中的重要性，以确保基于 AI 的模型在实际运行环境中能够获得可靠的性能，特别是在海洋监视应用中得到了验证。
引用
@article{arxiv.2605.22268,
title = {Impact of Atmospheric Turbulence and Pointing Error on Earth Observation},
author = {Celia Sánchez-de-Miguel and Antonio M. Mercado-Martínez and Beatriz Soret and Antonio Jurado-Navas and Miguel Castillo-Vázquez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.22268},
year = {2026}
}
备注
Conference