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• 航空遥感图像旋转目标检测技术研究综述
• 党敏,刘刚,王泉,张元泽,王笛,潘蓉

• 摘要：目标检测是计算机视觉领域中一项核心且具有挑战性的任务。近年来，目标检测在自然图像上取得了巨大成功，针对航空遥感图像目标检测的研究也取得了显著进展。与自然图像中水平目标不同，航空遥感图像中的目标往往以任意方向密集分布于复杂多变的背景之中。为精确高效定位方向目标并识别其类别，以水平检测为基础的旋转目标检测任务被提出。基于深度学习尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNNs）的旋转目标检测虽然受到越来越多的关注，但当前对其存在的挑战缺乏系统性研究。本文重点阐述了航空遥感图像目标检测的研究现状，系统性地剖析了旋转目标检测存在的挑战性难题，目标在于推动相关检测技术的发展。首先，梳理归纳了水平目标检测的通用框架，它们也是旋转目标检测框架的设计基础；其次，重点剖析了旋转目标检测任务面临的主要挑战，总结了应对每项挑战而产生的主要研究成果，及其优势和局限性；第三，简要介绍了常用的遥感图像目标检测数据集，并在DOTA、HRSC2016、DIOR-R、STAR等公开遥感图像基准数据集上对当前先进的旋转目标检测器进行了评估对比，在验证当前研究成果显著成效的同时，也初步揭示了它们在处理极端几何形状与复杂场景下存在的局限性；最后，在上述基础上，对航空遥感图像旋转目标检测任务的发展趋势与进一步的研究方向进行了展望。
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  摘要(82)

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• 无人机技术的滨海湿地互花米草研究进展
• 常虎,左平

• 摘要：互花米草是滨海湿地最为主要的外来入侵物种，对海岸带生态系统产生了重要影响。无人机技术的快速发展为互花米草的监测和治理提供了新的方法。本文回顾了无人机技术应用于互花米草的研究现状，从研究热度、监测技术、信息获取和应用方向4个方面进行了系统的综述，并讨论其潜在应用和未来发展方向。利用无人机搭载高分辨率相机、多光谱相机等设备，实现对互花米草的快速、高精度的遥感监测和治理，主要应用于互花米草的时空分布、斑块识别、极端事件的快速监测、生态环境效应和治理方法5个方向。随着无人机技术的不断发展，未来应用于互花米草的研究主要在以下方面探索：丰富研究区域的多样性，积累高分辨率无人机遥感影像数据集；开发新的植被指数和参数模型，探索准确预测互花米草扩增趋势的方法；创新无人机设备，改进实验方案，以适应更复杂实验环境的要求，促进无人机技术在极端环境下的应用。
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  摘要(76)

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• 面向视觉与遥感图像的关联数据集综述及展望
• 李京竹,郝凌翔,吴国玄,刘小煜,孙铮,巩敏,李亚

• 摘要：关联是目标感知向目标认知转变中的一个重要步骤，近年来基于计算机视觉技术的目标关联分析已逐渐受到相关领域的研究人员关注，遥感领域关联分析则起步较晚，其中一个重要原因是缺少面向遥感图像的关联数据集。数据集是支撑算法训练、验证以及评估的基础，多样化的数据集能够推动算法持续优化与性能提升。然而，当前尚未有研究对已发布的关联数据集进行全面的归纳和梳理，尤其是在遥感领域，对关联数据集的研究还远不够充分。针对这一问题，本文对相关领域的文献进行全面调研，围绕视觉领域以及遥感领域，对已发布的图像、视频两种模态15个视觉关联数据集以及4个遥感图像关联数据集分别进行了回顾和概述，系统性地介绍了其特点、数据规模、关联类别、三元组数量等内容。同时，本文对已在上述数据集验证的当前主流目标关联分析算法进行了梳理，将现有算法分为基于条件随机场的关联分析算法和基于深度学习的关联分析算法，对每类算法的优缺点进行了分析。最后本文针对当前关联数据集和算法模型的局限性，分别提出了未来可能的研究方向。面向关联数据集，提出一个构建面向时序数据的遥感关联数据集的设想，并初步研制了一套面向遥感图像的关联标注及可视化工具，给未来关联数据集的建设方向提出了优化建议。面向关联算法，本文提出了关联动态分层建模、动态场景图等创新方法，以期为相关领域研究人员提供思路。综上所述，本文将为后续遥感领域关联数据集的构建及相关算法的研究工作提供参考。
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  摘要(105)

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• 光学遥感影像地形校正研究的Meta分析
• 陈瑞,尹高飞,于慧男,赵伟,刘国祥

• 摘要：崎岖地形会导致光学遥感影像产生畸变，进而影响山区土地覆盖分类和生物理化参数反演精度。因此，地形校正是山区遥感应用的先决条件。从20世纪80年代以来，国内外学者致力于研究如何准确获取山区地表遥感反射率，建立了多种地形校正方法来缓解遥感影像中的地形效应。尽管已有研究对地形校正方法进行了比较，但大多数仅限于特定影像和少数评估标准，导致结论不够充分和一致。目前缺乏对地形校正相关研究进行系统梳理，这限制了对当前研究现状的全面认知。本文首先从地形影响光学遥感成像过程的关键途径着手，系统阐述了地形效应产生的机制；其次介绍了常用地形校正方法的基本原理；然后基于Web of Science (WoS)/Scopus和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）的文献数据，检索了1980年到2022年与光学遥感地形校正相关的文献，提取每篇文献中的各类信息并借助Meta分析方法进行了发文量、关键词和地形校正研究各环节（卫星影像、数字高程模型、地形校正方法及评价标准）等特征分析；最后对地形校正的关键科学问题进行讨论并展望了地形校正未来的主要发展方向。本文研究结果定量展示了光学遥感地形校正的发展历程和研究热点，为今后地形校正方法的优化提供了参考。
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  摘要(252)

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• 基于深度学习的热带气旋强度估算研究进展与展望
• 赵智韬,崔林丽,唐娉,王桥,张正

• 摘要：近年来，随着深度学习、遥感技术等相关学科领域的发展，热带气旋强度估算的研究取得了快速进展，采用的数据源逐渐从单通道数据拓展到红外、水汽、微波等多通道数据，估算方法也从手工提取特征的主观估算方法发展到依靠深度学习模型自动化完成的客观估算方法。本文系统总结和评述了当前基于深度学习的热带气旋强度估算的相关研究进展，并且对基于深度学习的强度估算算法采用的数据源和数据集进行了简要归纳。最后针对今后的研究方向，提出热带气旋强度估算一方面要适应遥感大数据的发展现状，持续引入深度学习领域的新理论、新方法，综合利用多源数据提高精度和泛化能力；另一方面要关注热带气旋的气象学特征和机理，针对性地改善已有方法。未来，在气象大数据的背景下，预计深度学习方法在热带气旋强度估算领域会有新的突破。
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  摘要(561)

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• （海岸带遥感专刊）海岸带遥感研究综述：进展、机遇和挑战
• 孙伟伟,陈超,付波霖,孟祥超,贺双颜,李东,胡亚斌,侯西勇,任广波,杨刚

• 摘要：海岸带是陆地和海洋相互作用的地球生态关键带,汇集了大量的物质和能量,正经历着高强度人类活动、全球气候变化和物种入侵的叠加影响,面临着前所未有的挑战。遥感科学与技术是全面、系统深入监测海岸带资源、生态、环境的有效手段。本文从海岸带独特性和遥感技术优势出发,借助Web of Science和CNKI数据库,分析了海岸带遥感国内外研究现状,探讨了海岸带遥感所面临的科学技术问题,综述了研究进展,明确了机遇与挑战,讨论了未来发展方向。本文能够为科学认识海岸带遥感中存在的问题,把握海岸带遥感发展方向提供参考。
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  摘要(180)

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• 卫星红外数据火山热点识别算法研究进展
• 赵峰华,高明,朱琳,孙红福,郑伟,刘诚,李欣瑜,刘涛,翁泽峰

• 摘要：使用卫星红外数据识别火山热点可以实现安全且低成本的监测全球火山活动。本文综述了卫星红外数据在火山热点识别中的算法研究进展，特别强调了算法的分类和发展历史。这些算法主要基于火山活动时热点所在像元中红外通道亮温升高的原理，根据考虑火山及其周围地物的空间和时间特性来识别火山热异常，算法大致分为四种主要类型：空间特征算法、时间特征算法、综合特征算法和人工智能算法。从算法分类、特性、适用范围、局限性方面，厘清了当前国内外利用遥感的方式进行火山热点识别的现状，为理解和改进火山热点检测技术提供了全面的分类和评估，对火山热遥感前沿理论和技术发展具有重要意义。
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  摘要(599)

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• 地理加权建模理论与技术框架
• 卢宾宾,葛咏,秦昆,董冠鹏

• 摘要：根据地理学第二定律,空间数据及其变量关系的异质性或非平稳性特征逐渐成为空间计量分析的重要内容之一。结合第一定律所阐释的空间依赖性原理,涌现了以地理加权回归分析技术为代表的一系列地理加权建模技术,功能层面覆盖描述性、探索性、解释性和预测模拟等不同分析需求层次。本文系统梳理了地理加权建模技术理论与技术框架,归纳了其共性特点与核心准则,从前提假设、距离度量、权重计算和带宽优选四个方面阐述了地理加权建模技术的基础构成,并从四个分析需求层次讨论了不同地理加权模型的潜在适用范围。但是,现有地理加权建模技术在理论基础、完备性、互补性和时空拓展方面仍然存在一定问题,距离成为一个完整的空间异质性量化分析框架仍然任重而道远。
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  摘要(715)

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• 基于降尺度GOSIF数据的煤层气富集区植被SIF时空变化研究——以沁水盆地南部为例
• 赵聪,许伟,张兆旭,吴自华,韩谷怀,秦其明

• 摘要：煤层气是一种存在于煤层及其周围岩层中的自生自储式非常规清洁能源。研究表明，油气富集区烃类物质会沿着上覆盖层的断裂、节理、微裂隙及孔隙向地表渗漏，这被称为烃微渗漏现象。煤层气富集区的烃微渗漏，改变了土壤的化学组成和化学环境，影响植物根系的呼吸作用，进而阻碍植被叶绿体合成，抑制植被光合作用，最终导致日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll Fluorescence，SIF）的异常变化。因此，植被SIF的异常变化，是煤层气潜在富集区遥感勘查的主要依据之一。本文以山西省沁水盆地南部（沁水县）为研究区，使用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的SIF降尺度方法，得到了2000年至2020年之间研究区的1 km SIF数据，并在此基础上将研究区植被分为农田、草地和林地三种类型，分类讨论了煤层气富集区植被SIF时空变化特征。最后，通过对比研究区与对照区，分析并阐明煤层气富集区植被SIF异常变化的可能原因。本文研究结果表明：三种植被类型中，林地的SIF平均值最高，其次为草地，农田的SIF平均值最低；2000年至2020年研究区内各植被类型均表现出SIF明显增长的趋势，研究区植被6月-9月SIF增速分别为0.0058、0.0052、0.0036、0.0021 W·m-2·μm-1·sr-1·a-1；煤层气富集区受人工因素影响较小的林地SIF值明显低于对照区，2000年至2020年SIF年平均增速也低于对照区，这表明林地受到煤层气富集区烃微渗漏的胁迫作用与其它影响因素相比，可能性更大。这实证了煤层气富集区的烃微渗漏可能对植被SIF有显著影响。
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  摘要(788)

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• EllipticNet：基于椭圆方程的遥感有向目标检测
• 涂可龙,卿雅娴,李真强,杨超,祁昆仑,吴华意

• 摘要：遥感有向目标检测是计算机视觉领域内一项具有挑战性的任务，传统的水平框表示法无法精确定位尺度各异、方向任意且密集排列的遥感目标。目前广泛采用的五参数有向框表示法，由于方向角的周期性和边的交换性问题，增加了模型训练的复杂度。为了解决上述问题，本文提出了一种基于椭圆方程的遥感有向目标检测模型（Elliptical Equation-based Remote Sensing Oriented Object Detection Network，EllipticNet）。首先，EllipticNet将方向角的预测问题解耦为两个子问题：定量角度回归和旋转方向分类，从而克服五参数有向框表示法的边界不连续性问题；结合椭圆的长短轴以及中心点预测，实现遥感有向目标的精确表示。其次，本文设计了一种椭圆约束的损失函数，通过增强椭圆参数之间的内在几何关系，提高EllipticNet训练的鲁棒性。此外，本文还提出了一种逐层空洞空间卷积池化金字塔模块，显著提升EllipticNet对多尺度特征的表征能力。最后，在DOTA、HRSC2016和UCAS_AOD三个常用的公开遥感数据集上的对比实验表明，本文方法在性能和效率方面均具有竞争力，表明本文方法在遥感有向目标检测中具有一定的实用价值。
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  PDF(1229)

  摘要(818)

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• 海南岛可持续发展目标六（SDG 6）评估
• 韩志婷,廖静娟,张 丽,白林燕

• 摘要：水资源的可持续发展(SDG 6)是联合国其他目标能够实现可持续发展的基础。海南岛地处热带,拥有丰富的海水资源,但是淡水资源环境却比较脆弱。本文基于联合国可持续发展评估体系,结合海南岛的实际情况,对可持续发展目标六的指标进行本地化,收集市县两级的统计数据和遥感数据,引入 Co$ting Nature 生态系统服务模型中的自然水质足迹(NFWQ)指标,构建更完善的可持续发展评估框架。通过对海南岛市县的评估发现：(1)SDG指数得分(0-100分)表明,海南岛的可持续发展水平得到了显著提高,2015 - 2021年,海南岛大部分市县SDG 6得分呈螺旋式上升趋势。(2)2015 - 2021年,在18个市县中,省会海口市和旅游城市三亚市的SDG 6 指数总得分最高。屯昌县、五指山市和琼中黎族苗族自治县的增长速度排名前三,分别为：91.4%、74.2%和73%。(3)海南岛整体SDG 6发展水平分布不均匀,呈现出中东部高、南北稳定、西部低的空间格局。本文引入的生态系统服务指标和海南岛市县级的本土化评价体系,为海南省落实国家“十四五”规划,打赢“六水共治”攻坚战提供决策支持。
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  摘要(1125)

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• 面向嵌入式平台的光学遥感飞机目标快速检测算法
• 秦煜,陆陈鑫,刘艳丽,吴庆学,张琦,张小贝

• 摘要：针对目前深度学习检测算法在遥感图像在轨实时处理任务上综合性能不平衡，且在星载嵌入式设备上难以部署的问题，本文基于YOLOX-s算法，提出一种面向嵌入式平台的光学遥感飞机目标快速检测算法LAD-YOLOX（Lightweight Aircraft Detection YOLOX）。首先，在硬件感知网络的设计上，基于ShuffleNetv2设计了超轻量、高精度的骨干模块ES-Block（Enhanced ShuffleNet Block），重构原有的主干特征提取网络。其次，引入GSConv构建轻量级颈部特征融合网络GS-Neck，使得前后端结构的参数量配比均衡，降低了计算复杂度的同时精度损失更小。然后，设计轻量级解耦合检测头网络结构，进一步提升飞机目标分类和定位的特征编码，降低模型参数量，提升检测性能。最后，为LAD-YOLOX算法替换置信度预测损失函数Varifocal Loss及边界框定位损失函数SIoU Loss，提高了模型训练的收敛速度和推理时的精度。仿真实验结果表明，所提算法在RSOD遥感数据集上，检测精度损失极低，计算量压缩为原始YOLOX-s模型的43.72%，检测速度提高24 FPS。在XILINX EK-U1-ZCU102-G评估套件上完成算法部署及加速，对自制飞机数据集的检测速度至少可达到26.53 FPS，能够满足在轨实时、准确检测飞机目标的需求。
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  摘要(897)

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• 联合空地LiDAR的红树林单木生长参数提取方法
• 张菁锐,任广波,吴培强,张程飞,刘善伟,马毅

• 摘要：红树林是生长于热带、亚热带海岸潮间带的木本植物群落，是重要碳汇生态系统。激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是获取林木三维结构参数进行生物量估算的重要技术手段。针对仅利用机载LiDAR难以完整描述出红树林三维结构的问题，本文以广东湛江英罗港和广西茅尾海红树林保护区为研究区，利用无人机载和手持式LiDAR获取的点云数据，提出了一种红树冠层下部约束聚类分割方法，实现了对木榄、红海榄、桐花树等不同类型红树的单木分割以及树高、冠幅的提取，并与传统单木分割算法进行了对比分析。结果表明：联合空地LiDAR数据，本文提出的单木分割算法在不同类型红树单木分割中均取得了最高的单木检出率，较传统的冠层高度模型分割法提升了13.4%~26.7%。有效提高了红树树高的提取精度，三种红树树高参数提取值与实测值之间的R2提高了1.8%~42.2%，RMSE减少了3.4%~55.3%。红树冠幅分割结果存在提取值偏小的规律，将能够表征红树冠层交叠密集程度的点云密度变量作为修正因子，经修正，RMSE降低了45.25%~53.33%。
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  摘要(884)

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• 基于文献计量学的遥感地表温度研究分析
• 刘纯,包雯慧,吴骅,段四波,曹彪,殷志祥,吴鹏海

• 摘要：地表温度是区域和全球地表物理过程中的关键参数,基于遥感的地表温度研究得到国内外学者的广泛关注。本文基于Web of Science 核心数据库,利用VOSviewer和CiteSpace软件对1985-2023年间收录的关于遥感地表温度的论文进行文献计量研究,分析了文献数量、研究机构和国家、作者、发文期刊和关键词等信息,并结合当前研究热点展望未来趋势。结果表明：(1)遥感地表温度近年来呈现快速增长的趋势,中美两国在该领域研究贡献尤为突出。中国学者在遥感地表温度领域发挥着中流砥柱的作用,各机构间展现了密切的合作关系,并呈现出国际化的研究格局；(2)遥感地表温度的研究领域由基础学科逐渐转向应用学科,在载文期刊中,Remote Sensing以714篇的发文量位居第一,而Remote Sensing of Environment的总被引次数遥遥领先；(3)MODIS、Landsat等地表温度数据被广泛使用,研究爆发词由早期的植被指数、土壤等转移到机器学习、局部气候带等新领域。重建、降尺度与时空融合等方向成为遥感地表温度领域近十年的新兴研究热点。
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  PDF(1724)

  摘要(734)

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• 微波亮温和发射率概念介绍
• 边钊

• 摘要：1
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  摘要(122)

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• 冻结条件下黑土的L波段微波辐射响应特性实验研究
• 孙孟琦,寇晓康,姜涛,靳梦杰,闫爽

• 摘要：在冻结参量探测中，L波段穿透性更强，相比其他微波波段更具优势，但当前对于L波段微波辐射响应深度研究相对较少，冻结条件下土壤的微波辐射响应特性还有待于进一步明晰。对此，本研究以东北典型冻土区中的黑土为研究对象，在冬季自然冻结条件下，使用频率为1.414GHz的双极化L波段微波辐射计对不同初始含水率的黑土进行近场试验，通过试验结果分析黑土在冻结过程中以及冻结后的微波辐射响应深度变化。结果发现：在冻结过程中，10%和30%含水率的土壤L波段微波响应深度均大于5cm，与此同时，土壤含水率依然对亮温起主导作用。在冻结之后，初始含水率通过影响未冻水含量进而影响L波段微波辐射响应深度，试验测得，初始含水率分别为0%（寒土）、10%的黑土冻结后微波辐射响应深度分别约为105cm和50cm，初始含水率为20%，30%的黑土冻结后微波辐射响应深度分别在35~50cm和25~35cm之间。除此之外，试验同时证实了冻土微波辐射响应深度高于基于模型计算的穿透深度。以上研究结论对于冻土参量遥感反演领域具有重要参考价值。
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  摘要(83)

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• 多源卫星数据反演湖泊水色指数一致性校正研究：以青藏高原典型湖泊为例
• 谭章茹,王胜蕾,李俊生,张方方,张兵

• 摘要：湖泊水体颜色作为水体光学特性的直观反映，是湖泊生态系统的重要气候变量。近年来，基于卫星遥感反演湖泊水色的Forel-Ule指数 (FUI) 被广泛用于指示大区域湖泊生态与水质的时空变化。多源卫星协同观测可显著提升观测频率和时空覆盖范围，但其反演一致性问题亟需解决。本研究以青藏高原6个典型湖泊为研究区，基于Landsat 5/TM、Landsat 7/ETM+、Landsat 8/OLI和MODIS地表反射率产品，提出一种多源卫星数据反演湖泊水色指数FUI的一致性校正方法，以校正卫星光谱响应函数及地表反射率产品系统偏差导致的色度角和FUI反演差异。首先，采用水体模拟数据集的多项式校正方法，对各卫星传感器可见光波段反演的色度角进行光谱响应校正；其次，利用在6个湖泊获取的112,830组地表反射率同步观测数据对，构建MODIS与Landsat TM、ETM+、OLI反演色度角之间的线性回归模型，进行交叉定标校正；最后，基于同步观测数据对及长时间序列FUI多源数据反演结果，系统评估校正前后多源卫星数据在像元尺度和时间序列尺度上的一致性。结果表明，校正后色度角与FUI反演结果一致性显著提升 (R2 > 0.95，MAPE < 10%)，且4种卫星数据反演的湖泊年均FUI变化趋势一致。本研究为Landsat TM、ETM+、OLI与MODIS多源卫星数据协同反演湖泊水色参量提供重要方法依据。
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  摘要(88)

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• 基于图像分解去纠缠与边缘引导的遥感影像语义分割算法研究
• 连远锋,李科科

• 摘要：遥感图像具有目标尺寸差异显著、背景复杂多变的特点，存在地物光谱混淆和特征边界不清晰等现象，这增加了语义分割任务的难度。针对不同光照条件下遥感图像目标由于特征相互依赖而导致的语义分割困难问题，本文提出了一种基于去纠缠的遥感图像语义分割模型，该模型由光照反射去纠缠网络（LRD-Net）和多模态语义分割网络（MSS-Net）构成。首先，基于Retinex理论设计LRD-Net网络用于分解光学图像中的光照和反射特征，通过权重共享Transformer（WS-Transformer）提取目标的全局和局部特征；其次，引入多尺度噪声模块对光照分量进行自适应增强以提高模型的去纠缠能力，通过显著特征强化模块（SE）突出不同分量特征之间的差异信息；最后，使用边缘特征提取模块（EE）提高遥感目标的边缘识别能力，并通过多模态语义分割网络（MSS-Net）融合光照特征和反射特征提升语义分割性能。在通用数据集ISPRS Vaihingen和ISPRS Potsdam上评价指标mIoU分别达到84.60%和87.42%。实验结果表明，本文提出的模型在遥感图像语义分割任务中优于其他模型。
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  摘要(74)

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• 国产高分五号B星热红外数据地表温度反演方法研究
• 李风光,任华忠,赵艳华,王宝震,朱金顺

• 摘要：地表温度是地表能量收支平衡和水循环过程的重要参数。热红外遥感是当前反演地表温度最重要数据源，劈窗算法是当前使用最广泛的反演算法。本文借鉴高分五号地表温度反演劈窗算法形式，结合高分五号B星(GF5B)传感器波段光谱特性，构建了面向GF5B热红外数据地表温度反演的劈窗算法，并考虑水汽对地表温度反演的影响，进而获取了不同水汽条件下的劈窗算法系数。采用改进的NDVI-NDWI阈值法与水汽劈窗协方差-方差比法分别估算地表发射率和大气水汽含量。在四个不同地表类型的实验区对构建的算法进行地表温度反演应用，并利用HiWATER站点实测地表温度和MODIS地表温度产品进行反演结果验证。结果表明，白天和夜间反演地表温度的地面站点验证误差分别为1.88 K和0.99 K，夜间误差低于白天；与MOD11A1 LST交叉对比结果表明，除河北唐山实验区受云遮挡影响，交叉对比结果较差，其余三个实验区交叉对比的温度差异不超过1.5 K；表明了本文构建的劈窗算法具有较高的地表温度反演精度。
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  摘要(101)

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• 基于高斯混合模型的风云四号快速扫描成像仪晴空图像合成
• 邵佳丽,吴荣华,高玲,王志伟,韩书新,谢连妮

• 摘要：单日的晴空合成图像,对于日常的地表监测等业务应用具有重要意义,针对风云四号B星快速扫描成像仪的1分钟连续成像序列数据,本文提出了一种基于二元高斯混合模型的晴空图像合成算法。算法假设固定地点反射率时序数据由云-晴空两种类型数据构成,分别满足高斯分布；在初始化云-晴空二元高斯分布参数后,贯序处理时间序列图像,判识新影像像素分属的云-晴空类型,并更新该地点云-晴空两种类型的平均值、标准差等参数；贯序处理全部日内影像数据后,以晴空类型反射率的平均值作为该地点晴空合成结果的反射率估计值。方法具有线性的时间和内存空间复杂度,晴空合成图像的有效晴空像素比例和图像信息熵逐渐增加；与典型晴空算法相比,具有更高的区分云-晴空的稳健特性和对云边缘阴影的过滤能力。较高频次的单日晴空合成图像可应用于植被、水体监测等日常业务的生态遥感应用方向。
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  摘要(62)

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• 一种基于卷积自注意力网络的火星表面石块自动识别方法
• 曹学欢,彭嫚,万文辉,王彪,王晔昕,邸凯昌,李禄

• 摘要：火星表面广泛分布的石块对于火星探测车的安全行驶构成潜在威胁，同时石块的分布特性也为研究火星着陆区域的地质演化提供了重要线索。然而，火星探测车图像中的石块识别面临多重挑战：石块和背景边缘模糊导致轮廓提取困难，表面纹理特征相似性引发误判，并且现有的火星石块真实数据集稀缺制约模型训练。为了实现火星探测车图像中石块的精确识别，本文提出一种基于卷积自注意力网络的石块自动识别模型，实现图像的像素级分割。该模型采取编码器-解码器架构，其中编码器基于卷积神经网络提取图像特征，并嵌入改进的自注意力模块以增强模型对上下文信息的感知能力；解码器则负责将编码器提取的特征映射回图像空间，实现精准分割。为了验证模型性能，本文对“祝融号”火星车影像进行标注，构建了天问数据集，结合模拟石块数据集Synmars、Simmars6k、“好奇号”影像数据集MarsData-v2等多个数据集对模型的性能进行测试和验证。此外，本文还将该模型与DeepLabv3+、Unet++、Segformer、Marsnet等多种方法进行精度比较。采用平均像素精度、召回率、交并比等指标进行评价，结果表明该模型能够准确识别石块，其在模拟数据集上精度和召回率均达到90%以上，在真实数据集上的精度和召回率均最优。
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  摘要(115)

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• 融合改进Retinex图像增强与自适应标签分配的遥感目标检测
• 黄虎,郑虎男,唐非,李称意

• 摘要：旋转目标检测算法在遥感领域中有着广泛的应用。遥感图像中目标尺度变化大、目标密集分布、相似地物易混淆、背景复杂干扰多以及图像细节不足，现有的旋转目标检测算法通常存在较高的计算负担，并且在精度上仍有提升的空间。针对上述问题，本文改进当前领先的YOLOv9检测器，开发了一种高效而准确的遥感图像旋转目标检测器RSO-YOLO(YOLO for Remote Sensing Images and Oriented Bounding Box)。首先，提出了一种低照度遥感图像辅助数据增强模块，用于改善弱光、噪点、模糊和对比度不足等问题；其次，设计了一个解耦的角度预测头,使算法拥有对遥感目标方向的感知能力；然后，在模型中引入基于卡尔曼滤波的交并比（KFIoU）损失，以解决旋转目标表示引起的角度周期性问题，使用分布焦点损失（DFL）学习旋转边界框的分布，减少高斯建模方法中近正方形目标的角度不准确问题；提出一种面向旋转目标检测的动态标签分配策略，在分配过程中综合考虑了交并比（IOU）与类别得分(Scores)，从而构建更好的能够反映目标特性的样本空间；最后使用基于海林格距离的概率交并比（ProbIoU）进行非极大值抑制，减少非极大值抑制的计算负担。在DIOR-R公开数据集上开展实验，与多个典型的旋转目标检测方法进行了比较，本文方法综合检测精度为81.1%mAP，位居第一，且能够保证检测的实时性。使用辅助数据增强模块后可提高1.5%mAP。实验表明RSO-YOLO能够同时兼顾旋转目标检测的速度和准确性，使得模型在实际应用上相较于其他方法有一定的优势。
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  PDF(42)

  摘要(119)

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• 一种耦合空域重建的植被指数时空融合方法
• 唐以洁,王群明

• 摘要：高时空分辨率归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）数据于作物生长监测及参数反演等具有不可或缺的重要性。卫星遥感数据的红波段和近红外波段可作为NDVI的重要数据源。然而，由于卫星传感器功率的限制，所获取遥感数据的空间分辨率和时间分辨率之间通常存在相互制约，难以获得兼具高时空分辨率的NDVI数据。时空融合技术旨在融合具有高时间分辨率、但空间分辨率较低的NDVI数据和具有高空间分辨率、但时间分辨率较低的NDVI数据，以生成兼具高时空分辨率NDVI数据。然而，NDVI时空融合面临一较大挑战，即已知辅助数据所在时刻与预测时刻之间，地表覆盖通常呈现较大变化。为应对这一挑战，本文提出了一种耦合空域重建的时空融合方法（Spatio-temporal fusion then spatial reconstruction，STFSR）方法，用于NDVI的时空融合。STFSR方法充分利用了在时间上接近预测时刻，但含数据缺失（遥感影像云覆盖导致）的高空间分辨率数据来辅助NDVI时空融合预测。该类辅助影像的利用，有效减小了NDVI变化对时空融合的影响。在本文所选取的三个实验区中，所提出的STFSR方法被证明比常用的时空自适应反射率融合模型（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model，STARFM）和基于空间加权和虚拟图像对的时空融合（spatial weighting-based virtual image pair-based spatio-temporal fusion，VIPSTF-SW）方法，具有更高的精度。三个实验区中STFSR方法的平均均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）比STARFM和VIPSTF-SW分别降低了0.0217和0.0188，平均相关系数（Correlation Coefficient，CC）分别提升了0.0820和0.0742，相对全局综合误差（Relative Global-dimensional Synthesis Error，ERGAS）分别降低了4.3170和3.8535。此外，当辅助数据云区域面积增大时，STFSR方法虽在精度上呈现下降态势，但整体上仍优于STARFM和VIPSTF-SW方法。STFSR方法为高时空分辨率NDVI数据的生成提供了一种新的思路，且鉴于其原理与优势，该模型于其他高时空分辨率植被指数数据，例如增强型植被指数（EVI）和叶面积指数（LAI）的生成亦具有可观的应用潜力。
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  摘要(110)

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• HY-1C/D卫星数据的辽东湾海冰识别与估算研究
• 李玲,锁子易,石立坚,王卿,焦俊男,唐君,陆应诚

• 摘要：海冰是海洋环境监测的重点对象，光学遥感能为海冰的精细化监测提供技术支持，实现海冰的动态监测与量化估算。中国海洋水色业务卫星星座——海洋一号C/D卫星（Haiyang-1C/D, HY-1C/D），搭载有适用于海冰监测的海岸带成像仪（Coastal Zone Imager, CZI）和水色水温扫描仪（Chinese Ocean Color and Temperature Scanner, COCTS），具备开展海冰业务化监测应用的能力。本研究以2021年12月至2022年3月中国渤海辽东湾海冰为例，收集了冰期内的HY-1C/D卫星影像数据，开展海冰识别与估算研究，评估CZI与COCTS数据对海冰的识别效能，分析海冰、海水、云等典型目标在光学（可见光-近红外）和热红外波段的影像特征；面向光学遥感影像中海冰识别易受到云干扰这一困扰，基于COCTS载荷热红外、近红外及红光波段数据，通过海冰与云的亮度温度及光谱反射差异实现云信息的区分和剔除；针对50 m空间分辨率CZI光学影像中的海冰海水像元混合问题，通过海冰密集度反演提高海冰面积的估算精度，并与哨兵2号卫星（Sentinel-2）多光谱影像数据（MultiSpectral Instrument，MSI）结果进行对比验证。研究结果表明：本研究方法针对HY-1C/D卫星影像数据中的海冰识别提取具有较高的精度和抗干扰能力，可为国产海洋光学卫星的海冰监测业务化应用提供方法参考。
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  摘要(467)

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• 基于U-Net++模型的多源数据高时空分辨率积雪面积重建-以祁连山区为例
• 高博,郝晓华,和栋材,赵琴,纪文政,任鸿瑞,李弘毅,刘艳,朱平

• 摘要：明确山区季节性积雪的时空变化对山区水资源管理、水文过程和生态保护至关重要，高时空分辨率的积雪面积数据是监测山区积雪变化的重要手段。然而现有的积雪面积遥感产品，受传感器性能限制，高时间和高空间分辨率无法兼得，难以准确捕捉高度异质的山区斑状积雪的细微变化。本研究选取祁连山北麓山区，利用MODIS和Landsat-8两种卫星数据，发展了基于U-Net++网络多源数据融合获取高时空分辨积雪面积的方法，使用高分辨率的Landsat数据和Sentinel数据对新发展的方法进行验证，并与融合高时空反射率数据间接重建积雪面积的STARFM和DMNet时空融合算法从不同角度进行对比验证。验证结果表明：（1）基于U-Net++网络的30 m空间分辨率积雪面积重建算法有效恢复了山区积雪的细节特征。算法精度较高，总体精度为90.4%，制图精度为89.9%，用户精度为88.4%，Kappa系数为0.80。重建结果鲁棒性较好，在不同积雪覆盖度、不同地表下垫面和不同云量的条件下，总体精度相差小于3%，且均高于88%。（2）相较于STARFM和DMNet时空融合间接重建积雪面积的方法，本算法总体精度提高了8.7%和5.2%，制图精度提高了24.1%和18.4%，Kappa系数提高了0.20和0.12。总体而言，本研究开发的基于U-Net++网络的30m空间分辨率逐日积雪面积重建算法，可以有效重建高精度高时空分辨率积雪面积数据，对山区径流模拟、积雪水储量估算和灾害防治等具有重要意义。
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  PDF(387)

  摘要(210)

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• 基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除
• 郑其光,王仁芳,邱虹,王峰,高广,吴敦

• 摘要：受成像环境、传感设备等因素的限制，高分辨率卫星遥感影像存在云干扰的现象，其严重影响了影像质量及后续的智能解译。深度学习因其强大的特征学习能力，近年来在在遥感影像去云中得到了广泛应用。针对现有遥感影像去云方法往往难以更好地保留图像边缘纹理细节的问题，本文提出一种基于注意力机制的生成对抗网络去云算法。首先设计傅里叶残差模块同时集成云层影像的低频和高频残差信息；然后利用注意力机制从通道和空间两个角度进行特征关注而获得云层空间分布信息，并引导云层去除；最后在构造的联合损失函数约束下训练模型，确保生成图像和真实影像在内容上的一致性。在遥感影像数据集RICE上的实验结果表明，本文提出的基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除方法能够有效地保留影像边缘纹理细节，且达到了优异的定量指标和视觉效果。
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  PDF(1316)

  摘要(1121)

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• 领域特征参数融合的点云轮廓特征点提取方法
• 刘书南,陈西江,吕楚男,郑益平,付合

• 摘要：点云轮廓特征点是确定物体几何形状的关键，在目标检测和定位等邻域发挥着重要作用。本研究的目的是直接利用点云邻域特征来提取点云轮廓特征点。首先，利用Cholesky分解确定主、次特征向量，并分别构建基于主、次特征向量作为法向量的折边和边界点提取的邻域特征投影平面。然后，通过构建点的邻域维度特征信息熵模型来确定最佳的邻近点数，分析投影平面上目标点与邻域点构成的向量夹角分布特性，并基于方位角的特点，提出基于邻域特征分布的边界点精细提取方法。最后，提出基于四元素的投影平面上邻域点的二维视图形成方法，建立二维视图下基于点到直线距离及直线两侧点数偏差的多参数的折边点提取模型。实验结果表明，本文方法优于有序点霍夫变换法，面分割法和二值图像法。在抗噪声性能方面，本文方法能够在不同噪声情况下提取出轮廓特征点，且稳健性优于二值图像法、区域聚类曲率法和区域增长法。另外，本文方法的准确率、召回率及F1分数都高于90%，本文方法的F1分数比区域聚类曲率法高了4.2%，比霍夫变换法高了32.4%。而且，本文方法不仅适用于规则平面形状的建筑，也适用于不规则曲线形状建筑的轮廓特征点提取。
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  PDF(208)

  摘要(618)

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• 基于阴影方向先验的高分辨率遥感影像地物阴影检测方法
• 祁昆仑,马欣悦,金准,卿雅娴,李真强,杨超,吴华意

• 摘要：地物阴影的标注成本昂贵且难以全面覆盖高分辨率遥感影像蕴含的丰富信息，其训练样本的匮乏，严重限制了监督学习模型的性能。针对上述问题，本文提出了一种基于阴影方向先验的高分辨率遥感影像地物阴影检测方法，该方法探究了阴影方向先验对于遥感影像地物阴影高级语义特征表达的有效性，并基于阴影的方向性先验构建了遥感地物阴影检测辅助任务，实现自监督的遥感地物阴影检测方法。本文方法设计了一种方向变换无关性噪声处理机制和一种自监督阴影检测的数据增强策略，进一步提升深度神经网络对于地物阴影关键特征的学习能力。在AISD数据集上的实验结果表明，本文方法仅使用少量的标签即可显著提升地物阴影检测精度，并且地物阴影的边界更加平滑和规整，更接近于地面真实情况。
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  PDF(353)

  摘要(887)

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• 基于双阶段高阶Transformer的遥感图像场景分类
• 吴倩倩,倪康,郑志忠

• 摘要：Transformer模型因其强大的全局特征建模和长距离依赖关系的表征能力现已广泛应用于遥感图像场景分类领域，但遥感场景图像存在空间结构复杂、目标尺度变化大等挑战，直接采用ViT（Vision Transformer）中固定尺寸的图像分块方式和深度特征表示不能有效刻画遥感场景图像的空间特征信息。针对上述问题，本文提出一种基于双阶段高阶Transformer（Two-stage High-order Vision Transformer, THViT）的遥感图像场景分类方法。该方法以LV-ViT-S网络为主干网，包含粗-细动态分类阶段，该阶段通过将遥感图像分割为较大尺度的图像块或根据类注意力机制和信息区域提取模块进行遥感图像再分块，完成易分类遥感场景图像和复杂遥感图像的场景分类。粗-细动态分类阶段可通过阈值调节。同时，为了提升深度特征的可判别性，THViT引入布朗协方差高阶特征表示，从统计学角度，有效捕获遥感场景图像的判别深度特征表示。另外，为了克服Transformer网络仅使用分类Tokens作为分类特征的局限性，本文将分类Tokens和高阶特征Tokens同时输入Softmax分类器，提升遥感图像场景分类性能，并验证了高阶特征Tokens对遥感图像场景分类的有效性。实验结果表明：与CFDNN、GLDBS、GAN、GCN、D-CapsNet、SCCov、ViT、Swin-T、LV-ViT-S和SCViT等相关算法对比，THViT在NWPU45（NWPU-RESISC45 Dataset）和AID（Aerial Image Dataset）数据集上均有较优异的性能表现。
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  PDF(1671)

  摘要(1019)

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• 面向土地空间参数大规模计算的遥感大模型研究
• 吴田军,骆剑承,李子琪,胡晓东,王玲玉,方之杨,李曼嘉,陆炫之,张静,赵馨,左进

• 摘要：大模型作为人工智能发展的新浪潮，对于科研范式、生产方式、产业模式的革命性影响不可低估，投入大模型研究已是必然选择。在地理智能计算领域，大模型的科学设计与应用实践还相去甚远。本文秉承“解构复杂地表系统，求解精准土地参数”宗旨，提出在多源多模态观测数据支撑下开展土地空间对象化建模。在此基础上，梳理了土地利用、土地覆盖变化、土壤、土地资源、土地类型/应用等五“土”合一的土地空间参数体系，并针对参数的大规模求解设计了集“符号系统-感知系统-控制系统”三个核心系统于一体的遥感大模型。以农业生产空间的土地利用参数求解为应用案例开展初步实验，实践表明所提框架思路在提升土地空间大规模参数精准解算方面具有较大潜力，有助于服务精细化土地信息产品的智能定制，深化对土地空间的认知。最后，从模型的适应性/稳健性、结果的可解释性/可信度等方面对土地空间参数计算的大模型研究进行了展望。
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  PDF(73)

  摘要(213)

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• 多源遥感数据驱动下耦合深度学习与积雪微波辐射传输模型的降尺度雪深反演算法
• 赵子胜,郝晓华,任鸿瑞,罗斯琼,戴礼云,邵东航,冯天文,赵琴,纪文政,刘艳

• 摘要：高时空分辨率雪深数据对水文建模和灾害预报至关重要。目前，高时间分辨率雪深通常源于被动微波数据，而其较粗的空间分辨率还无法满足区域水文和灾害研究的需求。本研究基于被动微波和光学等多源遥感数据，提出一种耦合深度学习模型（FT-Transformer）与积雪微波辐射传输模型（Snow Microwave Radiative Transfer, SMRT）的降尺度雪深反演算法。使用深度学习映射AMSR 2亮温差（Brightness Temperature Deviation, TBD）、积雪覆盖日数）Snow Cover Days, SCD）和积雪面积比例（Snow Cover Fraction, SCF）等特征与雪深的复杂非线性关系，耦合SMRT拟合等效雪粒径（Effective Snow Grain size, ESG）实现降尺度反演雪深，使用北疆39个站点数据进行模型训练和验证，获取了北疆500 m降尺度雪深。验证结果表明：引入SCD独立验证RMSE优化了18%，有助于提高模型的空间泛化能力；ESG显著优化了深度学习反演雪深的精度，RMSE为6.82 cm，较未添加ESG的模型提升了15%，同时大幅度改进了深雪低估。进行时间序列分析，发现ESG符合实测雪深的变化趋势，能够约束优化模型反演雪深的稳定性。最后对比已有的AMSR 2、ERA5-Land和SDDsd雪深产品，本研究降尺度雪深精度最优，RMSE为6.51 cm，雪深空间分布也更为精细，体现了山区复杂的雪深异质性。本研究探索了积雪微波辐射传输模型结合深度学习在降尺度雪深反演的可行性，为获取区域降尺度雪深产品提供了保障。
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  PDF(82)

  摘要(508)

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• 三维解析辐射传输模型ESRT原理及其异质森林冠层光谱模拟应用
• 李骁尧,饶月明,张卓立,魏胜蓉,秦朋遥,谭炳香,符利勇

• 摘要：森林场景中的复杂空间异质性会影响冠层反射特性，如何处理异质性问题是辐射传输建模领域的难点。为克服经典解析模型简化场景导致的精度受限问题以及计算机模拟模型在大场景模拟中的运行效率受限问题，我们基于随机辐射传输理论开发了三维解析辐射传输模型ESRT，然而ESRT模型在不同复杂森林场景的应用尚待挖掘，需要更多的野外实测数据进行模型验证与评估。本文介绍了ESRT模型的基本原理和输入输出参数，并基于21个混交林样地和50个虫害胁迫样地调查数据，探讨模型模拟不同类型异质森林冠层光谱的能力，并分析混交、虫害程度对森林冠层光谱的影响。结果表明，相比原版SRT模型，扩展的ESRT模型模拟混交林、虫害胁迫林分冠层光谱与样地实测光谱有更好的一致性，模拟精度更接近三维计算机模型；针阔混交比、受害叶片的垂直分布均会影响冠层光谱信号。ESRT模型提供了面向多种异质森林场景的辐射传输模拟框架，平衡了三维结构的模拟精度与经典解析模型的模拟效率，更适合大尺度的复杂林分模拟。研究可为ESRT模型的复杂森林场景监测应用提供一定的理论基础。
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  PDF(1283)

  摘要(824)

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• 关注语义一致性的遥感影像变化检测
• 吴虎承,王仁芳,邱虹,王峰,高广,吴敦

• 摘要：遥感影像语义变化检测在生态环境、土地利用、土地覆盖监测等方面发挥着重要作用。近年来基于深度学习的变化检测方法是遥感智能解译关注的热点，然而现有的三分支语义变化检测方法缺少对变化分支和语义分支一致性建模，导致双时相语义变化检测的自相矛盾。针对该问题，本文提出一种基于孪生CNN与Transformer的遥感影像语义变化检测算法。在编码阶段，首先设计孪生ResNet34网络提取影像的多尺度特征，并嵌入差异增强模块来提高变化信息的关注度；然后利用语义标记器将特征图映射为紧凑的语义Token，并通过Transformer编码器联合双时相语义和变化信息来建模“语义-变化”一致性。在解码阶段，通过Transformer解码器利用跳跃连接，将不同细粒度的语义信息融合，生成细化的语义特征图；经过上采样恢复、掩码相乘得到双时相语义变化结果。在遥感语义变化检测公开数据集SECOND上的实验结果表明，本文提出的算法能够有效地关注变化区域，保持变化结果和语义结果的一致性，且达到了优异的评价指标和视觉效果。
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  PDF(1560)

  摘要(1072)

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• 多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割
• 陈满,黄勇杰,徐磊,潘志松

• 摘要：遥感图像的实例分割能够同时实现感兴趣物体的目标级定位与像素级分类，是一项重要且极具挑战性的任务。当前大多遥感图像实例分割方法依赖精细的像素级注释，其制作成本高昂。此外，遥感图像混杂的前背景和复杂的目标轮廓同样增加分割的难度。为了迎接这些挑战，本文构建出一套适用于遥感图像弱监督实例分割任务的先验信息驱动体系，并提出一种基于多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割网络。具体地，将遥感图像弱监督实例分割任务中的先验信息按照其来源分为任务先验和图像先验，其中任务先验源自与实例分割紧密相关的边界框检测任务，图像先验来源于对图像本身信息的归纳与挖掘。进一步地，设计框-掩码投影一致性约束、像素区分难度表征函数和中心位置先验约束三个具体组件实例化任务先验信息，驱动网络确定掩码的尺寸并使其充分关注图像中的重点像素和区域；设计邻域视觉一致性约束和梯度一致性约束两个组件构建图像先验信息，使网络高效地进行前背景区分且适应遥感图像中复杂的目标轮廓。在光学和SAR遥感图像数据集上的实验结果表明，所提方法无需任何像素级注释即可实现52.5和54.1的AP值，优于现有的弱监督分割方法，且达到全监督Mask R-CNN的89.3%和84.3%。该方法能够为遥感图像的细粒度解译提供一种高性能且低成本的解决方案。
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  PDF(1066)

  摘要(847)

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• 基于多源时序遥感产品的非洲森林损毁成因识别与分析
• 刘文迪,张肖,刘良云

• 摘要：明确森林损毁成因对于制定森林保护政策至关重要，当前准确且全面地识别森林损毁驱动因素仍面临巨大挑战。本文选择森林损毁现象严重、驱动因素多样化的非洲，采用全球30 m地表覆盖动态监测产品、人类足迹数据、火灾数据、森林管理数据、气象数据等多源空间数据集，构建了基于决策树规则的森林损毁驱动因素分类框架，将非洲森林损毁归因于五种人为因素和三种自然因素。基于目视解译样本的精度评估结果显示，驱动因素分类结果的总体精度约95.38%。驱动因素分析结果表明：（1）2000至2020年间非洲近86.73%的森林损毁由人为因素导致，且这一比例持续上升，而自然因素仅占13.27%；（2）农业用地侵占和林业砍伐是最重要的两类驱动因素，分别导致了44.02%和11.40%的森林损毁；（3）几乎所有人为因素导致的森林损毁速度都翻倍增长，并呈现加速趋势。因此，迫切需要采取更具针对性和更有力的森林保护行动，以实现2030年之前遏止森林面积持续下降的可持续发展目标。
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  PDF(26)

  摘要(50)

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• 国产航天宏图一号SAR卫星数据 干涉测量重建DEM精度验证与分析
• 张双成,王铭辉,杨娜,路聚峰,王杰,何晓宁,禹文强

• 摘要：2023年3月30日，由国内商业航天企业航天宏图信息技术股份有限公司（以下简称航天宏图）运营的航天宏图一号卫星（PIESAT-1）成功发射，为国产SAR卫星的发展注入了新的动力，作为“女娲星座”首发星，其具备高精度地形测绘、高分宽幅成像、高精度形变监测等能力。但目前关于该卫星的相关研究较少，亟须探索其真实的测图能力。本文利用星载合成孔径雷达干涉测量（InSAR）生产数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）技术流程，针对PIESAT-1独特的“1主+3辅”车轮编队构型进行相应技术调整。首先，选取了山地、丘陵、平原三种特殊的地形为研究对象，结合PIESAT-1卫星在轨测试期间获取的单视斜距复影像干涉对（L1B）数据，利用InSAR技术提取DEM， 并以ICESat-2控制点和Copernicus DEM作为参考，验证PIESAT-1的地形测绘精度。结果表明，在山地、丘陵和平原三种地形条件下，PIESAT-1 DEM产品的垂直精度均高于Copernicus DEM，RMSE值分别为4.8727m、7.8329m、0.9857m；同时，PIESAT-1 DEM产品在空间分辨率上优于Copernicus DEM产品，能够更清晰地描绘地形的细节特征；本文还考虑了植被对DEM产品精度的影响，在高植被区域，植被所产生的误差不可无视。通过本文实验表明PIESAT-1用于全球地形测绘任务时，独特的编队方式使其在空间分辨率、测绘效率、测量精度上均占据巨大优势，这为“女娲星座”的业务化应用提供了重要参考。
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  PDF(62)

  摘要(79)

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• 基于三分支集成网络的高分辨遥感图像语义分割
• 单慧琳,王兴涛,刘文星,孟祥源,王志浩,张银胜

• 摘要：语义分割在遥感场景理解中起着至关重要的作用,其目的是为遥感图像中的每个像素分配类标签。然而遥感图像拥有复杂的前景和背景信息,已有的语义分割网络,如双模态分割方法,分别提取图像特征,故存在特征融合困难与特征过于单一等问题。因此,本文提出基于三分支集成网络的高分辨遥感图像语义分割算法。首先为语义特征和空间特征分别设计了不同的特征提取分支,以充分利用图像的语义和空间信息。其次,提出一致性分支的概念,旨在学习语义和空间一致性的特征,防止在特征融合过程中出现特征过于单一的问题,从而提高网络的分割性能。最后,提出多尺度特征融合模块对三分支特征进行加权融合。此外,由于遥感图像不同的增强视图表示完全不同的对象,本文提出一种关注空间一致性的随机采样裁剪数据增强方法,并加入了混合损失函数,解决数据集中类别数量不平衡问题,有效缓解因遥感数据集数据量过小而导致的过拟合问题。实验结果表明,本文所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的平均交并比达到87.84%和87.49%,证明本算法能够高效地提取并融合高分辨率遥感图像的语义和空间特征,从而提高遥感图像分割的准确率。
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  PDF(60)

  摘要(114)

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• 一种基于Sentinel-2时间序列数据的水稻提取方法
• 娄轶峰,黄可,杨刚,孙伟伟,邵春晨,刘围围,王利花,胡静

• 摘要：水稻是世界上最重要的粮食作物之一，它提供了全球近50%人口的食物来源。此外，水稻的生长需要大量水资源并且稻田淹水是甲烷排放的主要来源之一。因此，掌握水稻种植的分布区域对粮食安全和生态环境十分重要。为了快速准确绘制水稻分布图，本研究基于NDVI与MNDWI时间序列，构建了新型光学水稻指数（New Optical Paddy Rice Index，NOPRI）。并在4个具有不同气候以及水稻种植模式的区域进行了应用。结果表明，NOPRI能够准确生成水稻分布图，总体精度在0.945以上，F1分数在0.907以上。与现有方法和数据集的相比，NOPRI在地物异质性较大的区域具有更高的适用性。由于NOPRI的构建简单，阈值稳定，因此其具备大尺度的水稻制图能力。
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  PDF(45)

  摘要(117)

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• 多源卫星有效波高产品的时空等效融合方法研究
• 谢航,李秀仲,徐莹,胡暐平,朱东

• 摘要：有效波高(SWH)的融合是随着海洋卫星数量的增加而产生的必然需求,融合产品的质量对有效波高的应用具有重要影响。卫星数量、融合时空窗口、结果时空分辨率及其准确度之间存在相互制约关系。本文基于时空反距离加权法,通过研究时空维度变化对误差水平的影响,提出了一种新的有效波高融合方法。使用9颗卫星观测的SWH数据进行了融合试验,并与哥白尼海洋环境监测服务(CMEMS)提供的网格化L4级产品以及NDBC浮标进行比对与验证；通过系统研究,确定了不同卫星个数对应的最佳时空窗口配置,给出了时间和空间反距离加权时对误差影响的等效关系。结果表明,新的融合方法在充分获取无缝隙SWH的基础上,也得到了更准确的SWH融合产品。本文的研究不仅为有效波高的全球应用提供了新的方法,也为多源遥感数据的处理和融合提供了重要参考。
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  PDF(72)

  摘要(103)

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• 卫星反演云粒子有效半径与飞机探测对比检验
• 徐小红,刘贵华,戴 进,岳治国

• 摘要：利用改进的卫星3.7 μm通道云粒子有效半径（re）反演算法，基于MODIS和AVHRR观测数据反演了云粒子有效半径（re_o），对比分析了22架次飞机探测获得的大陆性积云的云粒子有效半径，检验了反演算法的可靠性和准确性。检验结果表明：re_o与飞机探测re的一致性很高，反演误差小于2.4 μm，与国际上海洋性层积云的反演误差2 μm接近；re_o与飞机探测re的相关系数达0.79，线性拟合斜率为0.81，而对应的MODIS云产品粒子有效半径（re_p）与飞机探测结果的相关性较低，最大相关系数和线性拟合斜率分别为0.43和0.32，相对而言，re_o的准确性更高；re_o随温度（高度）的分布与飞机探测re随温度的变化趋势吻合。这些表明re_o反演算法可靠，反演精度较高。当卫星天顶角较大时，可能导致有效半径的过估，应用中需考虑卫星天顶角的影响，避免卫星观测位置的过度偏离，以确保反演精度。
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  PDF(62)

  摘要(109)

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• WHU-RuR：高分遥感影像农村(高标准农田)道路提取基准数据集
• 王宁静,王心宇,潘洋,卢晓燕,姚顽强,钟燕飞,龚健雅

• 摘要：高标准农田建设是提高我国粮食生产能力和保障粮食安全的关键举措。其中，农村（高标准农田）道路，例如田间道和生产路，是高标准农田基础设施建设的核心内容之一。如何利用高分辨率遥感卫星影像快速准确地提取农村道路，对于高标准农田建设的监测与监管具有重要意义。近年来，针对城市道路提取的深度学习方法与基准数据集发展迅猛，但受限于城市道路与农村道路的巨大分布差异，面向城市道路提取的训练模型难以直接应用于农村道路提取任务。本文从基准数据集出发，系统构建了首套高分遥感影像农村（高标准农田）道路提取基准数据集（WHU-RuR），覆盖我国华北、华中、华东、西北和西南的七省的典型农村区域（湖北省、湖南省、陕西省、四川省、安徽省、河南省和河北省），包含训练集与测试集共25922对高分遥感影像与道路样本（空间分辨率0.3m，空间尺寸1024×1024）。本数据集为目前农田覆盖率最高、农村道路类别最多、农村背景最复杂以及数据量最大的开源数据集。同时，为了验证WHU-RuR数据集的可用性，本文测试并全面分析了前沿深度学习道路提取方法在农村道路提取任务上的效果。实验表明，WHU-RuR数据集可基本满足农村道路提取需求，在高标准农田监测与监管领域具有重大应用潜力。数据集链接：https://doi.org/10.57760/sciencedb.09181。
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  PDF(146)

  摘要(978)

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• 基于FY-3/MWRI数据的中国区域2010-2021年地表冻融数据集
• 王健,蒋玲梅,武胜利,张成,陈尔学,赵磊,范亚雄,孙凌,张鹏

• 摘要：地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域表现不稳定，精度尚不能满足实际应用需求。本文利用再定标的风云3B (FY-3B)和风云3D (FY-3D)微波成像仪数据，以利用结合边缘检测算法和冻融判别式算法发展得到的动态冻融判别式算法为主算法，以季节阈值算法为辅助算法制备中国地区2010-2021年的地表冻融状态数据集。数据集精度验证结果显示：本研究生产的地表冻融数据集在不同季节以及不同气候区精度表现稳定，利用分布在青藏高原、东北根河和华北塞罕坝地区的地面观测站点实测5 cm土壤温度数据验证此冻融数据集的整体精度在86%以上。在对此数据集进行充分验证的基础上，基于2011至2020年的10年中国区地表冻融数据进行了地表冻融的时空变化分析，并分析了地表冻融变化与植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）和植被总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）之间的相关性。分析发现植被NPP/GPP与地表年融化首日和年冻结天数呈负相关，决定系数在0.52～0.72之间，地表融化开始日期越早，年冻结天数越少，植被年NPP/GPP越高，表明本数据集在评估植被生态系统碳储量及气候变化方面具有一定的潜力，本数据集还可为大区域土壤侵蚀、气候变化、水文过程等研究提供高精度的地表冻融状态数据。数据集以H5文件格式存储，下载DOI:10.11888/Cryos.tpdc.300445。
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  摘要(168)

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• 基于资源1号卫星影像的天然次生林土壤有机碳反演
• 甄贞,丁建业,赵杨,赵颖慧,魏庆彬

• 摘要：森林土壤有机碳（Soil Organic Carbon，SOC）是反映森林土壤质量的重要标准，很大程度上影响森林树木的生长，对林业的可持续发展起着十分重要的作用。探索应用高光谱影像反演天然次生林土壤有机碳含量的可能性至关重要，可以为长时间序列、大尺度的森林土壤有机碳估测提供技术支持。本研究以天然次生林SOC为研究对象，在东北林业大学帽儿山实验林场随机抽取67个样点，分别采集0-5cm、5-15cm、15-30cm土壤并实测SOC含量，并取三层均值作为0-30cm SOC含量。基于资源1F高光谱影像，计算光谱曲线的一阶微分、二阶微分、倒数对数、植被指数特征，并结合数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）、土壤水分和森林地上生物量（Aboveground biomass, AGB）数据集，使用递归特征消除法进行特征筛选。应用随机森林（Random Forest, RF）、极端梯度提升（extreme Gradient Boosting, XGBoost）、支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）、最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regression, OLS）四种模型，分别对SOC进行估测，并选择最佳模型反演帽儿山实验林场不同深度SOC含量。结果显示：在土壤分层反演模型中均为XGBoost估测精度最高，0-30cm、0-5cm、5-15cm、15-30cm四层模型R2分别为0.54、0.54、0.46和0.30，RMSE分别为21.28g/kg、44.25g/kg、15.72g/kg和12.56g/kg。反演得到的帽儿山林场天然次生林0-30cm、0-5cm、5-15cm和15-30cm、四层的SOC平均值分别为67.20g/kg、88.87g/kg、46.92g/kg、40.12g/kg，森林SOC含量随土壤深度增加而减小。不同林分类型的SOC含量存在差异，SOC含量排序从大到小为阔叶林、针阔混交林、针叶林。高光谱影像所包含的波段信息为模型的建立提供了可能，但是过多的波段数量造成了数据冗余，导致模型估测精度的降低，采用递归特征消除法可以筛选出最佳特征组合，有效降低特征数量，提升模型估测精度。710-850nm波段的微分特征对天然次生林SOC的反演较为有效，地形因子对于15cm以上的SOC影响较大，土壤水分和地上生物量对于5-15cm层SOC影响较强。应用高光谱影像结合DEM、土壤水分及地上生物量数据可以有效地反演天然次生林SOC，为基于多期高光谱影像的长时间序列、大尺度的天然次生林SOC反演提供技术支持。
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  摘要(188)

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• 基于深度学习的南海海表温度重构及其时空变化研究
• 孙志伟,李云波,张殿君,孙绍杰,陈思宇

• 摘要：海表温度（Sea Surface Temperature，SST）是研究海洋动力学、海洋-大气相互作用和气候变化的重要指标之一，影响海洋生态系统的平衡和演变。传统的SST获取方式虽然精确，但受限于采样点的数量和覆盖范围，难以满足大尺度、高分辨率的海洋研究需求，而卫星遥感数据可覆盖全球海域，更新频率高，在海洋研究中应用广泛。但是卫星遥感数据在采集过程中，受到天气条件、卫星扫描轨道范围和卫星传感器运行故障等因素的影响，导致SST数据常常存在缺失，一定程度上限制了数据的使用。因此，对遥感数据进行重构以提高其利用效率，获得高质量全覆盖的数据集，对海洋研究及业务化应用具有重要意义。本研究通过引入Inception模块嵌入深度卷积自编码器（DINCAE），提出I-DINCAE模型用于FY-3C卫星南海海表温度产品的数据重构。同时结合研究区多年的实测数据，运用DNN模型对新模型重构的温度数据进行校正。采用11993个独立实测数据点的数据集进行检验，结果表明重构SST与实测SST的RMSE为1.27℃，MAE为0.96℃，R2为0.84，而经过DNN模型校正后，RMSE降至0.57℃，MAE降至0.43℃，R2提高至0.92。基于校正后的海表温度数据，从时间和空间两个维度分析了南海在月度和季度尺度上海表温度的时空分布和变化特征。结果表明：在季节尺度上，南海的SST变化特征明显，表现为夏季SST达到最高值，冬季SST降至最低；在月尺度上，南海SST的变化呈现出正（余）弦波动形式，SST通常在6月份达到极大值，在1月份达到极小值。本研究不仅揭示了南海海洋环境的独特性，也为理解南海海洋生态系统和气候变化提供了重要依据。
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  摘要(179)

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• 结合Sentinel-1时序数据与MultiRocket-RF模型的小微湿地提取研究
• 俞钦平,林文鹏,史怡雯

• 摘要：在较大范围中更准确地提取小微湿地，对于进一步加强生态文明建设具有重要意义。本文结合物候特征与SAR影像特性建立了湿地的分类体系，并运用MultiRocket-RF时序分类模型基于地物在不同物候期对Sentinel-1雷达波束的散射差异实现湿地提取。此外，在以5hm2为面积阈值界定小微湿地的基础上，提出了一种缓解湿地斑块粘连问题的方法，以减少小微湿地被误分为非小微湿地。最后，以长三角生态绿色一体化发展示范区为例，分析与验证了小微湿地提取模型的有效性。结果表明：（1）SAR时序数据与MultiRocket-RF多元时序分类模型的结合能够较好地适应基于物候的湿地分类体系，对各类湿地的提取效果优良，总体精度达93.6%，Kappa系数达0.888，Macro-F1得分达0.804，尤其对于小微湿地中的淹水草本与木本植被、季节性淹没区的提取更具优势；（2）对湿地斑块粘连问题的缓解能够提升对小微湿地的提取精度，虽然Kappa系数没有显著变化，但Macro-F1得分由0.798提升至0.804，且混淆矩阵中各类小微湿地的提取准确率整体更优；（3）模型较适用于提取1hm2以上的小微湿地，而由于斑点噪声、几何失真等影响，对于1hm2以下小微湿地提取的效果欠佳。本文在拓展SAR数据应用领域的同时，也为小微湿地的提取提供了一种新的技术思路。
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  摘要(223)

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• 华北平原地下水储量变化及多源影响因素分析
• 彭晓枫,房世波,韩佳昊,于艳茹,吴东

• 摘要：地下水作为华北平原农业、居民用水的主要供水源之一，探究华北平原近二十年来的水资源变化情况，对于华北平原水资源管理提供了有力的参考价值。利用GRACE CSR Mascon RL06重力卫星数据、GLDAS模型数据以及农田灌溉用水量数据研究了华北平原2002-2022年水储量变化的时空特征变化，并采取了奇异谱分析法（Singular Spectrum Analysis，SSA）对GRACE Mascon重力卫星数据进行插值填补，结合降水站点数据、小麦分布数据以及夜光辐射强度分布数据分析了降水量、农业用水以及居民用水对该区域的水储量变化的影响。研究表明：（1）华北平原地下水储量变化在2002-2011年与2012-2019年分别以速率为-0.19 cm/a、-1.69 cm/a下降，后以4.78 cm/a的速率在2020-2022年期间上升；（2）空间分布上，华北平原地下水储量变化在2002-2022年间东北部呈上升趋势，西南部呈下降趋势，北部较南部降幅更为显著；（3）农田灌溉用水量春夏平均值为2.42 cm/month，最大值为5.00 cm/month；（4）2002至2022年的年降水量空间分布不均导致华北平原北部的地下水储量变化的下降幅度更为显著；农业用水与居民用水的增多加剧了华北平原北部的地下水储量变化的下降趋势；（5）月降水量的增加对地下水产生正向的影响，与地下水储量变化差值为同向变化关系。本文阐释了华北平原的近年来地下水储量变化的时空趋势变化，并揭示了多源影响因素（降水、农业用水和居民用水）对华北平原地下水储量变化的影响。
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  PDF(308)

  摘要(734)

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• 北京市水生态空间健康遥感评价体系（生态系统遥感专栏）
• 陶果丰,薛万来,袁博,李添雨,李文忠,李杰,赵琳琳,崔宇然,徐为业,魏香琴,贾坤

• 摘要：科学合理地评价水生态空间健康状况，对于保护水生态系统的核心结构和服务功能具有重要意义。目前，区域水生态空间的综合性评价研究较少，且评价指标体系存在指标类型单一、受限于地面观测等问题。因此，本研究基于遥感视角，构建了全方位涵盖生态空间物理结构、水文水质要素、陆域岸线植被要素的北京市水生态空间健康评价指标体系。同时，综合层次分析法与熵权法开展主客观结合的指标赋权，创建了水生态空间健康遥感评价体系，并基于综合评价指数将水生态空间分为健康、良好、一般、较差四个等级。本研究以北京市永定河、潮白河、昆明湖、密云水库等十个典型水体为例，开展了综合性的水生态空间健康评价，结果表明：（1）评价体系能够合理评价水生态空间健康状况，其中水文水质要素对水生态空间健康影响最大，陆域岸线植被要素次之，生态空间物理结构影响最小；（2）北京市十个典型水体中，永定河、圆明园湖的水生态空间健康评价等级为良好，其余水体为健康，建议未来对永定河、圆明园湖开展针对性的生态修复。
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  PDF(1128)

  摘要(994)

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• 星载Ku波段雷达星下点降雨识别流程构建
• 胡暐平,谢航,李秀仲,徐莹,何宜军

• 摘要：Ku波段雷达探测波束在经过降雨区域时，由于雨滴对微波能量的吸收或散射，其回波信号会发生衰减，从而改变雷达的后向散射系数，最终使观测结果产生偏差，因此降雨识别对提高雷达观测结果的精度具有重要意义。根据本文研究，2018年发射的中法海洋卫星CFOSAT(China–France Oceanography Satellite)所搭载的海浪波谱仪SWIM(Surface Wave Investigation and Monitoring)对降雨事件的发生频率存在低估。本文对一种基于MP(Matching Pursuit)算法的降雨标识方法进行了改进，以高度计回波估计的误指向角和雷达后向散射系数的沿轨波形作为改进后算法的输入，并增加了滑动窗口对沿轨波形的处理。将改进后的降雨标识与相同时空范围内Jason-3的降雨识别结果以及GPM(Global Precipitation Measurement)的后处理高精度全球降水产品进行了对比，结果显示，相比SWIM 6.0.3版本的2级产品中的降雨标识，本文的降雨标识对降雨具有更高的准确度。
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  PDF(326)

  摘要(734)

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• 基于随机森林方法的森林火险遥感监测
• 徐雨飞,孙睿,黄薪豫

• 摘要：近年来森林火灾发生频繁，给人们正常工作生活以及自然生态系统带来了很大的影响。火险的评估对森林火灾的预防，消防资源的配置有着重要的意义。本文通过收集国内的历史森林火灾事件，综合不同地区的气象因子、植被指数、地形因子等，利用随机森林方法，建立了一个综合的火险评估模型。研究中，火灾事件结合FIRMS数据选取，火灾影响因素则由不同数据产品计算得到，气象因子、地形因子、植被指数分别利用ERA5-land数据、SRTM DEM产品和MODIS反射率产品MCD43A4计算得到。从测试案例结果来看，所建立的火险评估模型准确性比较高，ROC曲线下面积达到了0.84，在火险时序预测以及火险空间分布评估方面都取得较好的效果。虽然火灾发生的区域不同，影响火灾发生的因素也不同，但是火险值均在火灾发生前一周较高，其他时间火险值较低；火险空间分布比较合理，火灾发生区域的火险值从火灾发生前两个月至火灾发生当天逐渐升高。本文建立的火险评估模型涉及指标较全面，可以比较准确评估火险情况，同时可以应用在中国不同地区，部分解决地域限制性问题。
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  PDF(906)

  摘要(1071)

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• 集成主体边缘分离和多尺度信息提取的双分支建筑物提取网络
• 宋宝贵,邵攀,邵文,张晓东,董婷

• 摘要：针对形状尺度多变和边界提取不够准确两个建筑物提取难题，提出一种集成主体边缘分离和多尺度信息提取的双分支建筑物提取网络。首先，利用解耦思想和光流技术，设计一种主体边缘分离分支，从而获取建筑物的主体和边缘特征，增强对建筑物边界的表征能力。然后，基于空洞卷积、深度可分离卷积和注意力机制，构建一种轻量级多尺度信息提取分支，来充分提取不同尺度的建筑物特征。最后，借助所获取的主体和边缘特征，给出一种主体和边缘特征辅助增强的损失函数，优化网络训练过程。两组常用公开建筑物提取数据集上的实验结果表明，所提出建筑物提取网络可行有效。
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  PDF(302)

  摘要(299)

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• 长时间序列鄂尔多斯市光伏电站的土地利用动态演变规律及情景模拟研究
• 郭祺钰,李康宁,陈云浩,蒋金豹

• 摘要：太阳能作为清洁能源,通过减少碳排放,助力实现碳达峰和碳中和目标。光伏电站利用太阳能光辐射发电,是清洁能源的一种重要形式,通过光电转换技术将太阳能转化为电能,实现低碳、无污染的发电过程。将光伏电站纳入土地利用分类有助于全面评估土地资源利用和生态环境影响。然而,现有研究缺少针对光伏电站的长时序土地利用演变研究,且没有基于不同的政策情景对光伏电站建设进行预测。本文基于2000年-2023年间的Landsat5数据和GF2数据对鄂尔多斯市的光伏电站进行目视解译生成土地利用类型图,并在全市范围内分析光伏电站的面积变化、类型转化及空间变化。此外,本文通过绘制高斯投影椭圆,通过投影椭圆的重心演变分析了2000年-2023年间每五年鄂尔多斯市光伏电站的时空变化特征。最终通过PLUS模型分析驱动因素并进行不同政策情景下鄂尔多斯市土地利用类型的未来预测。研究结果表明：2000年-2011年与2011年-2023年相比,鄂尔多斯市土地利用变化的区域空间格局基本一致,但区域变化呈现了新的特征,2011年开始有土地利用类型转变成光伏电站。此外本文基于PLUS模型分析进一步显示人口增长、地表温度、土壤热通量、政策及降水量是造成鄂尔多斯市土地利用变化的主要驱动因素,且对2030年三种政策情景下的土地利用类型进行预测,三种政策情景下鄂尔多斯市建筑、林地、水体、耕地、草地和光伏电站面积均呈现增加的趋势。不同情景下对鄂尔多斯市土地利用类型进行预测为鄂尔多斯市土地规划、资源管理和环境保护提供科学依据。
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  PDF(168)

  摘要(385)

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• 基于局地气候分区的南京夏季地表热环境研究
• 管骁,江斯达,田家,田庆久

• 摘要：在全球变暖和城市化快速发展的背景下，城市热环境广受关注。本文基于局地气候分区（Local Climate Zone, LCZ）体系，利用Landsat影像反演地表温度，从类间、类内两个视角研究了南京市主城区夏季热环境动态变化特征。结果表明：(1)LCZ类间热环境表现出较大差异，较高的建筑密度表现出较高的平均地表温度，随着建筑高度的下降平均地表温度逐渐升高。并且，大型低层建筑（LCZ 8）在夏季一直呈现出较高的平均地表温度；(2)各建筑类型平均地表温度高于研究区整体平均地表温度，各自然地表覆盖类型除裸土或沙地（LCZ F）外，平均地表温度表现低于研究区整体平均地表温度；(3)LCZ类内热环境分析结果表明，密集型中层建筑（LCZ 2）、密集型低层建筑（LCZ 3）、重工业区（LCZ 10）和裸土或沙地（LCZ F）对温度变化表现出较大的敏感性。
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  PDF(170)

  摘要(484)

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• 基于神经网络的星载GNSS-R海面高度反演误差补偿模型
• 马德皓,于先文,王昊,郭树森

• 摘要：在现阶段星载GNSS反射信号(Global Navigation Satellite System-Reflectometry，GNSS-R)海面高度反演的误差研究中，使用经典误差模型对反演结果修正后仍存在较大误差。针对该问题，提出一种基于神经网络与注意力机制结合训练的误差补偿模型，通过误差补偿模型对海面高度反演结果进行修正，并使用DTU验证模型来评估修正精度。利用风云三号E星的星载GNSS反射信号中的DDM(Delay-Doppler Mapping)数据进行实验，结果显示：GPS(Global Positioning System)反射信号的数据使用误差补偿模型修正后的MAE(Mean Absolute Error)为1.74米，BDS(Beidou Navigation Satellite System)反射信号的数据使用误差补偿模型修正后的MAE为0.97米，相较经典误差模型修正精度提升了约80%；同时，本文模型相较于使用随机森林算法和CNN算法训练的模型精度稍有提升。实验证明，提出的误差补偿模型有效的修正了星载GNSS-R海面高度反演误差。
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  PDF(584)

  摘要(657)

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• 白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡 InSAR形变估计及时空变形规律分析——以大弯子-骑骡沟段为例
• 郑冠峰,邢学敏,沈绍罗,胡勇峰,敖志勇,朱珺,龙京建,王家豪

• 摘要：白鹤滩水电站为世界第二大水电站，对其周边潜在失稳边坡开展长期变形监测和时空变形规律分析具重要意义。本文将InSAR技术用于白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡时序形变估计，以探究其在库水位和降水变化联合作用下的时空变形规律。针对传统InSAR线性形变模型中较少顾及环境因素影响的局限，本文提出改进的时序InSAR库岸区形变估计方法。这一方法在形变建模环节以周期模型为基础模型，融入降水因子以充分顾及库岸区域所受库水位变化和降水影响；在形变估计环节通过组建时序相位方程组解算形变速率、高程改正值和降水因子参数，进而实现潜在失稳边坡时序形变估计。实验以白鹤滩水电站库岸区域大弯子-骑骡沟段为例，获取了为期31个月的时序形变结果。研究发现此区域形变以线性趋势为主导，伴随库水位变化体现周期变化特征，并相对旱雨季过渡月有2个月的滞后效应；近江区域坡体形变大于远江区域，最大累积形变达到-155 mm；隧道下游出口段和中段特征点上的形变差异最高达98 mm，是大弯子隧道洞壁产生裂缝的主要原因。利用残余高通形变验证改进模型的建模精度，结果显示改进模型相比传统InSAR模型精度提升12.5%；利用现场GNSS监测结果验证形变的外部精度为±1.7 mm。研究结果可为白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡长期变形监测预警提供参考。
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  PDF(604)

  摘要(534)

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• 冠层尺度高光谱分数阶微分估测薄壳山核桃叶片氮素含量（第一届中国生态系统遥感学术研讨会专栏）
• 徐佳佳,于磊,傅根深,燕李鹏,黄庆丰,唐雪海

• 摘要：氮素是蛋白质和叶绿素等物质的组成元素，对植物生长发育起着关键作用，氮素含量指示着植物营养状况及长势变化。利用高光谱技术无损、高效地估算植物生理生化指标，可以为植物生长发育过程中养分和健康状况评估提供可靠的数据收集方法。本文以薄壳山核桃（长林和建德系列）为研究对象，室外随机采集53株薄壳山核桃350~2500 nm范围的冠层高光谱，首先运用分数阶微分(FOD)进行光谱预处理，进一步联合两种两波段光谱指数探明薄壳山核桃叶片氮素含量(LNC)与光谱的响应关系，最后利用变量组合集群分析算法(VCPA)筛选建模变量，分别构建冠层FOD单波段及FOD联合两波段光谱指数的极端梯度提升算法(XGBoost)估算模型，得到基于本试验条件下LNC适宜的估算模型。结果表明，与原始光谱相比，FOD预处理后的冠层光谱与薄壳山核桃LNC的相关性提升效果较好，提高了0.152；FOD结合两波段光谱指数（归一化和差值光谱指数）比单波段在提高光谱特征与目标成分的相关性效果更佳，分别提高了0.250和0.277；VCPA变量选择方法最终筛选的光谱变量组合子集中同时包含强弱信息变量，对提升估算模型精度具有重要的作用；最优氮素估算模型是1.5阶微分结合两波段差值光谱指数(DSI)模型，模型预测集R2 P = 0.75，RMSEP = 1.32 g?kg。本文一方面证实了高光谱快速无损估算薄壳山核桃LNC的可行性；另一方面，分数阶微分结合两波段光谱指数可以显著提高光谱特征与目标变量的响应关系，丰富了高光谱数据处理方法，为植物养分监测开拓一种新的思路。
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  PDF(205)

  摘要(742)

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• 顾及地理位置特征的近海水深遥感反演方法
• 高二涛,周国清,李佶洋,李淑娴,付波霖,李淑瑾,雷文正,徐嘉盛

• 摘要：高效准确地获取高空间分辨率的浅海水深能够为海上航运、海洋资源普查与保护等提供数据支持。本文提出了一种引入地理位置特征作为建模要素的水深反演方法，构建了基于BP神经网络的水深反演模型。分别利用Sentinel-2、Landsat-9等不同的遥感影像，在中国涠洲岛海域和美国莫洛凯岛海域对本文提出的方法进行精度和适用性检验。结果表明：在模型筛选过程中发现，机器学习模型建模精度高于所有经验模型，其中BP神经网络模型建模精度最高。引入地理位置特征后可以很好地提高水深反演精度。经过实验验证，涠洲岛地区反演精度R2从0.7666提升到0.9952，RMSE从2.5016m减小到0.3578m。作为验证实验的莫洛凯岛地区R2也达到了0.9939，RMSE从3.0165m减小到1.0189m。表明本文构建的水深反演模型精度高、可靠性强、可移植性好，可以有效地用于浅海测深。在加入地理位置特征后，同时加入植被指数特征并没有取得更好的结果，反而使模型的建模精度略有降低，说明盲目地增加建模要素并不能提高模型精度，应分析各要素之间的自相关性，进行综合分析取舍建模因子。
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  PDF(574)

  摘要(671)

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• 基于时序InSAR的广州市地铁沿线地表形变时空监测与归因分析
• 纪政楠,杜亚男,廖春华,师延泽,冯光财,俞文熙,李晓诗

• 摘要：广州作为珠三角的核心城市之一，一直在经济建设与交通运输方面扮演着重要的角色。然而，随着大规模工程建设的推进和人类活动强度的增加，地质灾害问题也日益凸显。因此，高精度的形变监测和归因分析对于保障城市社会经济发展和公共安全显得尤为重要。本文收集了覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A数据，利用IPTA时序InSAR技术获取了广州市的地表形变时间序列，并结合GIS空间分析技术和皮尔逊相关性统计定量分析了形变背后的影响因素。同时，本文还引入实地调查数据，分析了地铁沿线缓冲区距离选择对各影响因素与地表形变之间相关性的影响。结果表明：1）广州市地表形变分布较为分散，主要表现为地铁沿线和居民区的局部形变、垃圾填埋场大量级形变以及大面积农田区形变。最大形变位于李坑垃圾填埋场，形变速率达到-54.5 mm/yr；2）地铁沿线的显著形变（<-20mm/yr）主要集中在地铁4号线、9号线、14号线、6号线和18号线，其中6号线柯木塱站最大形变速率可达-39.5mm/yr；3）地铁沿线沉降与运营时间呈现一定的负相关（r=-0.53）;4）地铁沿线沉降与距离成负相关，与路网密度和建筑荷载成正相关，相关性多小于0.2；5）广州市地铁沿线缓冲区选择的最佳距离为1000米，而路网密度与建筑荷载对缓冲区的选择不敏感。
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  PDF(180)

  摘要(562)

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• 遥感估算中国三大粮食作物蒸散耗水时空变异特征
• 卢静,蒋敏,郑超磊,贾立

• 摘要：深入了解作物在不同生长阶段的需水规律及其时空差异对制定合理的灌溉方案和提高水资源利用效率等具有重要意义。本研究基于高时空分辨率的遥感蒸散发和作物物候数据，针对中国的三大粮食作物——玉米、水稻和小麦，开展了不同农业区、不同时间尺度以及不同物候期的蒸散耗水特征研究，分析了2001~2019年中国三大粮食作物的蒸散发耗水变化规律。研究结果表明：在中国的三大粮食作物种植区，年蒸散耗水量呈现由南向北逐渐减少趋势，灌溉显著增加地表蒸散发，在依赖灌溉的北方干旱半干旱区、黄淮海平原区以及黄土高原区，年蒸散量超过降水量。2001~2019年，大部分种植区的年蒸散耗水量呈现增加趋势，北方增速明显高于南方，蒸散耗水量的年内变化时空变异在冬季比夏季更显著。玉米和水稻在生长季蒸散耗水量总体大于小麦，单季稻生长季蒸散耗水量大于早稻和晚稻，春小麦大于冬小麦。玉米生长季蒸散耗水量的年际增速大于小麦和水稻，作物单个生长季的蒸散耗水量占年总量的比例在北方高于南方。三大粮食作物在关键物候期的日蒸散耗水量差异显著，玉米在抽穗期的日蒸散耗水量明显高于三叶期和成熟期；小麦在抽穗期和成熟期的日蒸散耗水量总体相当，高于返青期或出苗期；早稻在抽秧期、抽穗期、成熟期的日蒸散耗水量呈逐渐增加趋势，而晚稻呈相反趋势；单季稻在抽穗期的日蒸散耗水量最大，其次是插秧期。尽管蒸散发与物候的遥感监测存在一定的不确定性，但遥感对于大区域范围作物生长阶段的蒸散耗水监测具有显著优势，可为制定更加精准的灌溉方案、种植制度等提供科学依据，在保证国家粮食安全同时，更加有效地保护和利用水资源。
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  PDF(211)

  摘要(837)

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• SWSACNet：面向多源影像的震后倒塌建筑物变化检测网络模型
• 龙颖,窦爱霞,王斐斐,王书民

• 摘要：针对不同时相的非同源遥感影像存在的空间异质性问题，本文对全变网络模型（Fully Transformer Network，FTN）进行改进，提出一种端到端的、基于滑窗式特征增强和卷积注意力混合机制的倒塌建筑物变化检测网络模型（Sliding-Window-Shift Attention Convolution mix Network, SWSACNet）。SWSACNet基于FTN的模型框架，使用ACmix（Attention Convolution mix）高效识别非同源影像对中的倒塌建筑物特征，并通过滑窗相似度特征匹配减弱非同源影像中位置偏差的影响。以2023年2月6日土耳其Mw7.8级地震为例，通过获取震前高分二号、Google影像和震后北京三号影像构建倒塌建筑物变化检测数据集，对SWSACNet、FTN等五种变化检测模型进行训练和震区倒塌建筑物提取测试。实验结果表明，SWSACNet识别精度F1 score达80.8%，mIoU为67.8%，均优于其他四类模型。SWSACNet在应用于Fevaipasa、Nurdagi和Islahiye三个测试场景中，模型平均识别精度F1 score为60.84%，表明模型在泛化性能上有待提升。
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  摘要(911)

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• 基于高分辨双分支结构的耕地潜在非农化行为深度学习监测方法
• 刘圳,刘德儿,赵尘

• 摘要：耕地的数量是保证农业可持续发展的基础,快速、精准监测耕地非农化行为对我国粮食生产和安全具有重要意义。为精准监测乱占耕地进行非农建设的行为,本文提出一种准确的高分辨率遥感图像耕地非农化行为分割的新方法。首先,根据多时相遥感数据构建亚米级的潜在非农化区域的建筑物样本数据集；然后,使用本文设计的耕地非农化行为监测深度学习模型(DHRformer)完成对潜在非农化区域内建筑物的提取。DHRformer模型由高分辨率网络及双分支解码结构组成,通过多尺度融合和扩张策略增强非农建筑的特征信息,从而获得更丰富的非农建筑细节信息；最后,选取怀化市鹤城区为研究区域,使用本文提出的DHRformer模型与几种流行的语义分割方法进行对比。实验结果表明,本文方法对潜在非农化建筑的分割和边缘表征具有更好地表现,在F1-score、mAcc及MIoU精度指标分别达到89.81%、89.37%和80.35%,分割精度优于现有方法。因此,本文方法在耕地非农化行为监测任务中具有较高的实用价值。
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  PDF(748)

  摘要(776)

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• InSAR非零闭合相位产生机制及其对形变测量影响规律研究
• 龚志强,董杰,廖明生

• 摘要：作为先进雷达遥感技术，时序合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）可高精度测量微小地表形变，在地学参数反演、基础设施监测等领域获得广泛应用。非零闭合相位（Nonzero Closure Phase，NCP），亦称相位偏差，打破了InSAR数据处理中相位一致性假设，导致常规小基线集（Small Baseline Subset，SBAS）InSAR方法的形变结果中出现系统性偏差，研究NCP特征及其去除方法是近年来雷达干涉测量领域的研究热点问题之一。首先，本文从数学物理方面系统性地阐述非零闭合相位产生机制和来源，进一步明确InSAR潜在误差源；然后在已有研究基础上，分析相位偏差与不同多视比下地物类型关系；最后，创新探究NCP在不同时间基线组合和干涉对数量两方面对常规SBAS形变测量结果的影响规律。研究表明：不同地物相位偏差表现不一致，植被覆盖类地物易受相位偏差影响，建成物地物受影响较小；除特殊多视比情况，不同多视比相位偏差无显著差异；不同时间基线组合情况下形变结果存在明显差异，短时间基线组合的形变偏差比长时间基线组合更大，引入长时间基线干涉对可有效缓解相位偏差影响，但增加短时间基线干涉对数量无显著效果，总体上，增加平均时间基线可进一步缓解相位偏差直至效果稳定。本文研究为常规SBAS方法的基线选择和相位偏差改正提供了详细的技术参考。
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  摘要(906)

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• 基于卫星观测动态水体面积视角的水文干旱与气象干旱的响应关系分析
• 熊旭倩,周杰,郭栋梁,谭文霞,崔祎霖,卢静,贾立

• 摘要：卫星遥感技术对地表水的快速获取和高精度监测是理解水文干旱发生机理和演变规律的重要途径，不断增多的全球动态地表水体覆盖产品为研究地表水体动态变化与干旱的响应关系提供了宝贵的契机。本研究以长江中游区域及其4683个流域单元作为研究对象，基于全球动态地表水体产品数据集GLAD-GSWD，采用动态水体指数DWI（Dynamic Surface Water Index）量化流域1999-2020年水体面积的季节性异常变动信号，探讨了基于卫星观测的动态水体面积表征的水文干旱与气象干旱的响应关系，并对其进行了不确定性分析。结果表明：（1）DWI能够有效刻画出长江中游区域及其流域单元的干湿状态变化。在长江中游区域，DWI时间序列与四个时间尺度（1，3，6和12个月）的标准化降水指数SPI（Standardized Precipitation Index）时间序列波动基本一致，且均呈显著正相关关系，其中与SPI6的相关系数最高（r=0.484，p<0.01）。88.2%的子流域DWI与SPI呈显著正相关，响应时间以6至12个月为主；（2）DWI和SPI相关关系的不确定性主要来自两个方面。一是数据质量，包括流域单元内季节性水体面积过小和有效观测数据过少等；二是流域尺度，统计分析的流域尺度越大，流域水体受气象要素异动的影响越直接，相关关系越强。以子流域为监测对象，以动态水体为监测数据的水文干旱监测指标构建方法，能够实现在连续的空间上进行水文干旱监测，对遥感动态水体产品服务于区域乃至全球水文干旱监测与评估具有重要参考价值。
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  PDF(286)

  摘要(722)

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• 激光雷达生物量指数计算落叶松小班地上生物量
• 杜黎明,庞勇

• 摘要：激光雷达生物量指数（LiDAR Biomass Index，LBI）能够基于机载激光雷达数据计算单株树木的地上生物量，并被证明在单木及样地尺度上具有较高的生物量计算精度，但其大范围生物量制图的能力尚未被充分应用。本文以我国北方广泛种植的落叶松树种为例，利用LBI计算了森林小班内每株单木的生物量并累加得到了对应小班的生物量，结合作业设计调查数据验证了计算精度。同时，结合其他林场现有的落叶松生物量AGB_LBI模型评估了不同区域相同树种模型的通用性，并与常用的变量回归法 (LiDAR metrics-based regression, LMR) 进行了对比。结果表明，LBI能够以较高精度实现小班尺度的森林生物量计算，采用选自不同区域的样本单木对AGB_LBI模型进行校准，计算的生物量与实测数据进行对比，R2在0.86到0.88之间，相对均方根偏差（relative Root Mean Square Difference，rRMSD）在33.51%到40.23%之间；LBI方法采用35株单木建模计算的生物量与LMR方法采用30+的样地（包含大于3000株单木）建模计算的生物量整体精度相当，且LBI在不同林场的相同树种之间的通用性更强。最终，本文利用AGB_LBI模型进行孟家岗林场西部区域每个小班内单木生物量的计算并实现了落叶松生物量制图，激光雷达计算的生物量分布与地面调查的生物量图具有相似的趋势，二者在20m×20m的尺度上获取了较高的一致性（R2=0.75, RMSD=1.55 t）。本研究在区域范围内验证了LBI方法估算小班尺度森林地上生物量的能力，表明其具有在大范围开展森林地上生物量估算的潜力。
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  PDF(320)

  摘要(864)

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• 格陵兰北部冰前河网遥感观测与形态特征分析
• 刘金昱,陈定华,王裕涵,易晓东,朱雨欣,杨康

• 摘要：每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（~100,132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊（Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes，CPRNs&ILs）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1，CALC-2020，Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与孤立湖泊遥感信息，河网遥感信息提取的总体精度为93%±2%，优于上述4种对比数据集（总体精度为83%-89%），能够更为准确地反映研究区冰前河网，尤其是细小河流在消融期的空间分布；（2）格陵兰北部2020年消融期共发育995个冰前河网，总河长为26,605.6 km，水体总面积为1,832.6 km2，能够汇流90.5%的冰面融水进入海洋，剩余仅有9.5%的冰面融水通过入海冰川进入海洋，冰前河网主导着格陵兰北部冰面融水的汇流；（3）冰前河网等级差异明显，最高等级为5级，1-2级河网数量占比超84%，数量有限的40个（4.0%）4-5级高等级河网主导着河网长度（占比52.9%）、水体面积（63.9%）、汇水面积（54.1%）与汇流冰面融水径流量（69.3%）。总体来看，研究生产了一套10 m分辨率的格陵兰北部连通冰前河网与孤立湖泊遥感数据集，揭示了格陵兰北部冰前河网空间分布广泛、高等级河网呈主导作用、冰面融水汇流能力强等特征。研究综合遥感影像与DEM，提取并分析了整个格陵兰北部的连通冰前河网遥感信息，提升了对格陵兰融水从冰面到冰前汇流过程的理解，为分析入海融水对冰盖物质平衡和北极海洋环境的影响提供了数据支撑。
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  PDF(773)

  摘要(742)

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• 方向自适应的OPTICS山地林区地表及冠层表面检测方法
• 谢俊峰,杨晓梦,徐超鹏,张丽斌,芦祎霖,莫凡,吕鑫,刘仁,曾俊泽

• 摘要：针对新一代冰、云、陆地高程卫星(Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2, ICESat-2)/先进地形激光高度计系统(Advanced Topographic Laser Altimeter System, ATLAS)在山地林区信号提取精度不高导致地表及冠层表面检测困难等问题，本文提出了一种方向自适应的点排序识别聚类结构（Ordering points to identify the clustering structure，OPTICS）山地林区地表及冠层表面检测方法，首先利用随机抽样一致（(Random Sample Consensus, RANSAC）分段曲线拟合初始地表，用于构建方向自适应的椭圆搜索域替换传统OPTICS的圆，形成方向自适应的OPTICS，并结合大津法（Nobuyuki Otsu method, OTSU）提取地面信号，以信号提取与地表拟合迭代获取精细地表；随后，参考精细地表消除地形对点云影响，采用垂直椭圆的OPTICS提取植被信号并检测冠层表面。以黑龙江孟家岗林场、辽宁抚顺林区ATLAS为研究对象开展实验，并利用人工标注样本及无人机产品验证精度。结果表明，本文方法提取地表与植被信号精度（F值）达到0.97，相较于基于椭圆的OPTICS，精度提升了约0.07；另外，本文方法检测的地表及冠层表面高程均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）分别为1.08m、2.33m，相较于ATL08的1.92m、3.29m，精度提升明显。故本文方法提取植被信号、检测地表及冠层表面的精度更高，更适用于山地林区等坡度变化较大的区域，可为后续森林空间结构反演提供可靠的数据基础。
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  PDF(865)

  摘要(834)

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• 智能海岸与区域高质量发展——第二届全国海岸带大会暨智能海岸论坛总结
• 颜凤芹,苏奋振,秦松,黄翀,陈军,孙伟伟,付东杰,李贺,王志华,陈子颖

• 摘要：2024年9月27—29日,第二届全国海岸带大会暨智能海岸论坛在北京国家会议中心顺利召开。会议以“智能海岸与区域高质量发展”为主题,组织了5个大会主旨报告、8个大会特邀报告和243个分会场口头报告。会议期间,来自24个省市、135家单位的约500名专家学者围绕海岸带大数据与时空智能、海洋数字孪生与人工智能、地理大模型与海岸带辐合应用等二十余个重要议题展开深入交流,探讨海岸带科学研究与工程应用的长足发展。本文对第二届全国海岸带大会暨智能海岸论坛的成果进行了综述与思考。首先介绍了会议概况,包括组织、参与情况及主题议程和大会报告专家观点等。然后从海岸带数字技术与智能应用等六个方面详细阐述专家观点,重点介绍新方法和前沿方向。最后,对当前成果存在的技术、跨学科与协同等层面的问题与挑战进行总结,提出未来发展方向建议。
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  摘要(84)

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• 基空间非对称拉普拉斯全变分高光谱图像去噪
• 司伟纳,叶军,姜斌

• 摘要：真实的高光谱图像(HSI)容易遭受高强度混合噪声的破坏,如何精确地对噪声进行建模在后续处理任务中至关重要。基于非对称拉普拉斯噪声建模方法取得了较好的混合噪声去除效果,该类方法考虑到噪声的重尾性和非对称性,对不同波段的不同噪声进行建模。但忽略了HSI梯度基空间U的内在分布特征,导致噪声残留。针对此问题,提出一种基空间非对称拉普拉斯全变分(BSALTV)的HSI去噪模型。梯度基空间U充分保留了原始梯度图的先验信息,能够更好地反映HSI梯度的稀疏先验分布特征,并且在不同波段上呈现出独特的非对称分布。通过对梯度基U和噪声的非对称分布进行探索,精确挖掘了图像的全局低秩信息和不同波段的噪声分布特点,从而在保持图像边缘和纹理的同时减少噪声,避免了图像失真和过度平滑。最后,通过ADMM算法求解模型,在合成和真实数据集上的大量实验结果表明,所提方法优于对比的其他先进的降噪方法。
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  PDF(362)

  摘要(329)

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• 基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络
• 董文倩,王浩,曲家慧,侯少雄,李云松

• 摘要：高光谱图像分类旨在为高光谱图像中每一像素赋予所属类别,是遥感领域中的一项重要应用。近年来,对比学习由于其良好的挖掘数据关键特征的能力,被广泛运用于高光谱图像分类任务中。但是目前自监督对比学习范式大多采用两阶段方案训练网络,在预训练阶段难以避免将同一类的物体定义为负样本,往往导致类内差距变大。此外,对比学习算法一般采用裁剪、旋转等数据增强方式生成正样本,生成正样本的多样性较为受限。针对上述问题,本文提出了一种基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络。具体而言,本文提出了多尺度对比特征学习网络逐层次提取光谱特征和多尺度空间特征,构建了类级对比策略将来自同一类别的不同尺度样本给予紧密一致的表示,进一步拉近特征空间中正样本之间距离,使类内数据更加聚集。然后,提出了空谱混合概率导向融合分类网络,设计了自适应机制动态调整特征融合的权重,挖掘光谱与空间信息的潜在关联,从而实现精准的分类结果。在Houston 2013、WHU-Hi-LongKou和Pavia University高光谱数据集上的试验结果表明,本文方法与其他主流深度学习方法相比表现出更加优越的分类性能。
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  PDF(157)

  摘要(583)

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• TROPOMI NO2间接估算化石能源CO2日排放量
• 陆凌霄,秦凯,科恩杰森,李晓璐,周春艳

• 摘要：为实现“双碳”目标，利用卫星遥感技术估算化石能源消费二氧化碳（CO2）排放量至关重要。然而，由于CO2在大气中的存活寿命长，且现有CO2卫星传感器的空间覆盖度有限，直接采用卫星观测反演的CO2柱浓度数据估算其排放量难度较大。鉴于化石能源消费同时排放CO2和氮氧化物（NOx），NOx存活寿命短且利用卫星遥感估算其排放量具有较好的可行性。本文选择28个东部城市和1个西部能源金三角地区为研究对象，开展了基于TROPOMI NO2柱浓度间接估算化石能源CO2日排放量研究。首先，本文使用2019年的TROPOMI NO2对流层柱浓度数据产品和质量守恒模型估算得到NOx日排放量及不确定度。其次，分析多尺度排放清单模型构建的排放清单数据库（MEIC）中CO2与NOx的排放量关系。最后估算获得化石能源消费的CO2日排放量。结果表明：估算结果与MEIC清单中的CO2排放空间分布一致，但其更高的空间分辨率和时间频次能够揭示由于统计资料缺失的新兴及小型的排放源。东部城市以北京为例，在市中心周围的城郊地区遥感估算结果高于MEIC清单约104%，这表明随着东部城市的快速扩张，出现较多的新兴排放源。能源金三角以榆林为例，在该地区的电厂、钢铁厂以及煤矿区，存在部分排放源的排放量在MEIC清单中仅占整体排放量的10%，而在估算结果中该比例为37%，表明一些未纳入排放清单的小型电厂和工业源能够被卫星遥感捕捉到。研究结果可为我国化石能源碳排放核算提供技术支持。
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  PDF(333)

  摘要(834)

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• Transformer与CNN融合的双分支网络在遥感图像阴影检测中的应用
• 王一帆,黄鲜,王建林,周彤,周文俊,彭博

• 摘要：遥感图像中的阴影对图像解读和地物要素提取至关重要，但它们也可能成为干扰因素。当前，尽管深度学习在遥感图像阴影检测中取得了一定进展，但仍面临漏检、误检以及网络模型复杂等挑战。为此，本研究提出了一种融合Transformer与卷积神经网络（CNN）优势的双分支阴影检测网络。该方法采用双分支结构，从全局和局部两个层面深入挖掘信息，实现特征的有效整合，以更精确地捕捉阴影特征。此外，通过引入阴影预测模块和联合损失函数，进一步提升了阴影检测的准确性。在航空影像阴影数据集AISD（Aerial Imagery Shadow Dataset）上的实验结果表明，该方法显著提高了阴影检测的准确率，达到97.112%，并成功降低了误检率（BER降低了0.389），充分验证了其有效性。总之，本研究提出的双分支遥感图像阴影检测网络为减少小面积阴影的漏检与误检提供了新的有效手段，对遥感图像解译和地物要素提取具有重要意义。
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  PDF(609)

  摘要(482)

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• 基于双支路生成对抗网络和Transformer的全色与多光谱遥感图像融合
• 姬云翔,康家银,马寒雁

• 摘要：多光谱遥感图像具有能够反映丰富地物特征的光谱信息，但其空间分辨率较低，纹理信息相对不足。相反地，全色遥感图像的空间分辨率高，纹理信息丰富，但缺乏能够反映地物特征的丰富的光谱信息。通过图像融合技术可以将二者进行集成，以达到各自的优势互补，从而使得融合所得的图像能够更好地满足下游任务的需要。为此，本文提出了一种无监督的基于双支路生成对抗网络与Transformer的多光谱与全色遥感图像融合方法。具体地，首先采用引导滤波将源图像（源多光谱和全色遥感图像）分解为呈现图像主体信息的平滑分量与体现图像纹理、细节信息的细节分量；然后，将分解得到的多光谱和全色遥感图像的平滑分量进行级联，将二者分解得到的细节分量也进行级联；其次，将级联后的平滑分量和细节分量分别输入至双支路生成器的平滑支路和细节支路中；接着，针对平滑分量与细节分量各自不同的特性，分别采用Transformer网络和卷积神经网络进行特征信息提取，以便从平滑层分支和细节层分支中分别提取得到全局光谱信息和局部纹理信息；最后，通过生成器和双判别器（平滑层判别器和细节层判别器）之间不断地对抗训练，得到同时具有丰富光谱信息与高空间分辨率的融合图像。通过在公开的数据集上与多个有代表性的方法进行定性与定量的对比实验表明，本文所提方法具有一定优越性，即在主观视觉效果和客观评价指标上均取得了较好的融合效果。
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  PDF(316)

  摘要(357)

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• FY-4A/AGRI反射波段的深对流云辐射定标方法研究
• 张北,胡秀清,周为伟,沙金,陈林

• 摘要：风云四号A星(FY-4A)先进的静止轨道辐射成像仪(AGRI)已进入设计寿命末期阶段，部分太阳反射通道的辐射性能出现明显退化，影响了定量遥感产品应用精度。本研究采用基于深对流云(DCC)的定标跟踪方法对AGRI反射波段辐射响应变化进行定量评估。为提高评估的精度和稳定性，研究了DCC方法对红外亮温阈值、像元邻域空间均一性条件和DCC角度分布模型(ADM)的敏感性。结果表明：对于红外亮温阈值，可见光通道DCC反射率均值的敏感性低于概率密度函数(PDF)峰值反射率；而在短波红外通道，DCC PDF峰值反射率的敏感性略低于反射率均值。在可见光-近红外波段采用CERES ADM模型能较好地校正DCC反射率各向异性的影响，且明显优于Hu模型,但两种ADM模型在短波红外波段均无明显校正效果。基于上述敏感性研究优化了DCC方法中的阈值选择和ADM策略，对2017年3月至2023年4月FY-4A/AGRI反射波段的辐射响应进行跟踪评估。结果发现：0.47μm、0.65μm和2.25μm通道出现显著退化，总衰减率分别为45.55%、26.22%和6.362%，该结果为AGRI反射波段定标系数更新提供了参考依据。
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  PDF(163)

  摘要(380)

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• 陆地生态系统碳监测卫星全波形激光雷达森林冠层高度反演精度分析
• 陈继溢,李国元,彭军,刘诏,周晓青

• 摘要：陆地生态系统碳监测卫星（Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite，TECIS）是我国首颗以激光雷达为主载荷，以高精度监测陆地生态系统碳储量、森林资源和森林生产力为主任务的遥感卫星，可服务国家“双碳”战略、全国重要生态系统保护和修复重大工程监测评价等工作。本文详细评估了陆地生态系统碳监测卫星激光测高全波形数据不同RH（Relative Height）指标表征森林冠层高度的能力，对比了固定增益和可变增益全波形森林冠层探测能力的差异，分析了坡度对冠层高度反演的影响。选取加拿大魁北克试验区的六轨数据进行试验分析，结果表明以RH0为冠层高度起算基准时，将明显高估冠层高度，提高计算背景噪声阈值的背景噪声标准差倍数有利于提高冠层高度精度，但效果有限，而以RH5为冠层高度起算基准将大大提升冠层高度精度，更大的RH起算基准如RH10以上则会低估冠层高度。陆地生态系统碳监测卫星固定增益全波形数据，以RH5为冠层高度起算基准，6倍背景噪声标准差计算背景噪声阈值，剔除少量异常激光点后，森林冠层不同百分比的高度反演精度的RMSE在3.58 m~4.23 m之间，ME小于1.0 m，MAE介于2.52 m~3.21 m之间。可变增益与固定增益全波形数据反演冠层高度的精度相当，但计算背景噪声阈值的背景噪声标准差倍数比固定增益更小。以RH5为冠层高度起算基准显著优于波形分解的最后波峰位置，并且受地形坡度的影响更小。可变增益和固定增益的配置有利于提高数据有效率。相关结论将有利于支撑陆地生态系统碳监测卫星激光测高数据在森林冠层高度反演中的应用。
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  PDF(167)

  摘要(470)

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• FARSITE和Cell2Fire森林火灾蔓延模拟系统对比及重初始化研究
• 辛淇,袁媛,周君晗,李子扬,周增光

• 摘要：基于遥感数据的林火蔓延模拟是根据遥感技术获取可燃物、地形和火点等数据，结合林火蔓延模拟模型预测森林火灾蔓延态势，对森林防火救灾工作具有重要参考意义。本文使用Cell2Fire和FARSITE两种林火蔓延模拟器，对四川凉山和内蒙古那吉林场的2场森林火灾进行模拟，对比了2种模拟器模拟精度。同时，针对连续模拟精度不高的问题，提出一种基于BAI光谱指数与区域生长的过火区重初始化方法，能够自动提取过火区，结合卫星火点数据重初始化林火蔓延模拟器，进而提高连续多天的模拟精度。实验结果表明：（1）FARSITE和Cell2Fire模拟结果较为相似，大多数情况下FARSITE模拟精度略高于Cell2Fire；（2）与连续模拟和VIIRS重初始化模拟方法相比，所提出的过火区重初始化方法能改善长时间模拟误差累积问题和因缺少前期火点导致的模拟不充分问题，使用过火区重初始化方法的Cell2Fire和FARSITE模拟结果精度最高，说明对于提高模拟结果准确性来说，选择合适的模拟方法可能比选择模拟器更重要。
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  PDF(1707)

  摘要(677)

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• 基于SWOT卫星模拟数据的湖泊水储量观测能力分析：以青藏高原湖泊为例
• 梁炜轩,冯伟,孙明智,钟敏

• 摘要：湖泊作为地表水的重要组分，在全球水循环中发挥着关键作用，同时也是全球气候变化的“哨兵”。于2022年12月发射的地表水和海洋地形（SWOT）卫星将首次对全球湖泊进行二维宽刈幅观测。为了在今后更好地应用SWOT卫星数据，本文将先行对SWOT卫星的应用潜力进行综合模拟和评估。本文使用法国国家空间研究中心（CNES）水文模拟工具，对位于青藏地区的拉昂错、玛旁雍错、昂拉仁错和仁青休布错四个湖泊进行了SWOT卫星观测数据的模拟研究，评估SWOT卫星观测湖泊水面高、湖泊面积以及湖泊水储量的能力。模拟研究表明，针对青藏地区的四个典型湖泊，SWOT卫星观测湖泊平均水面高的精度优于0.02 m，模拟水面高序列与真实序列相关系数超过0.9，能够较好地反映湖泊水面高随季节的变化；SWOT观测湖泊面积的误差大部分在10%以内。SWOT卫星在湖泊水量反演中有很大的应用前景。SWOT估计水面高和面积所产生的误差对湖泊静态水量估计的影响较小，而湖底地形的估计误差对湖泊静态水量估计的影响较大，所以获取更高精度的湖泊深度先验数据是未来获得更高湖泊水储量的关键。
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  PDF(378)

  摘要(927)

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• 风云三号气象卫星风场测量雷达在轨性能初步评价
• 商建,窦芳丽,刘丽霞,袁梅,尹红刚,孙凌,胡秀清

• 摘要：风场测量雷达是我国风云系列气象卫星的第一部主动遥感仪器，是国际上第一部星载双频双极化散射计，采用先进的扇形波束圆锥扫描体制，通过地球系统的后向散射测量获取全球海面风场、土壤湿度和海冰覆盖等地球物理参数。本文介绍了风场测量雷达的测量原理、信号特性与主要性能指标，给出了风场测量雷达数据预处理方法；根据卫星发射后的测试数据，初步分析了仪器在轨工作性能。分析结果表明，风场测量雷达在轨状态良好，性能指标达到预期，为其数据的遥感应用、同化应用与天气预报奠定了基础。
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  PDF(174)

  摘要(512)

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• FY-3D/MWRI雪深产品在伊春地区的验证与分析
• 王一欣,蒋玲梅,杨建卫,崔慧珍,郑照军

• 摘要：雪深是描述积雪的重要参数，高精度的雪深产品对天气预报、水文、地表过程等研究有重要作用。国家卫星气象中心自2019年4月起发布了风云三号D星（FY-3D）微波成像仪（MWRI）的被动微波全球雪深/雪水当量产品。相比于FY-3B算法，FY-3D业务化雪深算法在东北林区引入森林覆盖度对森林影响进行了经验校正。为了检验其算法改进效果及业务化产品在东北林区的精度，本文利用黑龙江省伊春市林区的雪线实测数据和气象站点雪深观测数据对FY-3D业务化雪深和雪水当量产品进行了验证，并对验证结果进行了分析。验证表明，FY-3D雪深产品与雪线实测数据、气象站点观测数据的RMSE分别为5cm和13.2cm，FY-3D雪水当量产品与雪线实测数据的RMSE为2.1mm。分析表明FY-3D雪深产品在林区的不确定性主要来源于半经验算法难以消除森林对微波辐射亮温的影响。尽管经过森林辐射校正可以增强亮温梯度与雪深的相关性，但是森林辐射校正的经验性又增加雪深反演结果的不确定性。该工作可为后续基于国产FY-3D亮温数据改进林区雪深反演算法提供参考.
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  PDF(811)

  摘要(632)

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• 风云二号与GPM卫星降水反演的误差组分定量解析
• 沈哲辉,雍斌,徐辉,吴昊,丁明泽

• 摘要：明确误差特性(包括系统和随机成分)是改进卫星降水反演算法及发展误差校正技术的基础。以中国自动站融合降水数据集作为参考,在小时尺度上对风云二号卫星反演降水产品(FY-2G与FY-2H)与国际主流的GPM降水产品(IMERG-Final与GSMaP-Gauge)进行系统及随机误差的分解。从空间、时间、雨强、高程四个角度诠释4套降水产品的系统及随机误差的表现。结果表明：(1)FY-2G和FY-2H在中国大陆的系统误差与IMERG-Final与GSMaP-Gauge非常接近,其中以IMERG-Final的系统误差最小。FY-2G和FY-2H仅有红外数据参与降水反演,而IMERG-Final和GSMaP-Gauge的降水反演中不仅有红外数据参与,更包含了精度更高的微波数据。然而FY-2G和FY-2H的系统误差达到了GPM降水产品的水准,这主要是由于FY-2H与FY-2G融合了相对更密集的地面站点数据。(2)4卫星套降水产品中,GSMaP-Gauge在中国大陆的随机误差最低。FY-2G与FY-2H与GPM降水产品的差距主要体现在随机误差上,尤其是IMERG-Final与GSMaP-Gauge在东部季风区和北方干旱区夏季的随机误差远低于FY-2G和FY-2H。(3)IMERG-Final在不同高程分布上的系统误差明显小于其他三种降水数据,而GSMaP-Gauge、FY-2G、FY-2H在不同高程分布上的系统误差则差距不大。4套降水产品在不同高程分布上的随机误差差异较大,其中GSMaP-Gauge的随机误差都保持最低。IMERG-Final则仅在海拔低于3000米时随机误差低于FY-2H与FY-2G,归结于IMERG-Final在青藏高原存在较大的不确定性。总体上,IMERG-Final与GSMaP-Gauge在中国大陆的表现优于FY-2G和FY-2H,风云二号卫星反演降水产品与国际主流的GPM降水产品相比仍存在一定差距。
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  PDF(84)

  摘要(338)

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• 人工智能应用于遥感智能解译的七大准则
• 李德仁,郭昊南

• 摘要：近十余年来,我国遥感卫星技术快速发展,建立了基本完善的遥感对地观测体系。遥感大数据要与新一代人工智能技术集成融合,使其成为新质生产力发展的新动能。概述了人工智能技术应用于遥感科学的研究现状,分析了当前遥感智能解译研究的不足,展望了遥感大数据智能解译应用的发展,得出了人工智能应用于遥感智能解译的七大准则。
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  摘要(121)

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• 基于像元邻域边界方形度的分类栅格数据空间信息度量方法
• 康乾坤,周晓光,侯东阳,罗思龙

• 摘要：分类栅格数据的类别编码值仅代表语义类型,不具备数值含义,导致当前空间信息度量算法难以应用于分类栅格数据。针对此问题,本文从特征相似性与多样性视角出发,提出基于像元邻域边界方形度的分类栅格数据空间信息度量方法。该方法通过计算像元邻域边界与方形之间的相似性程度,定量度量分类栅格数据中同质像元所表达的空间形态信息；通过邻域内异质像元的多样性概率熵定量度量分类栅格数据中异质像元所表达的空间结构信息；以邻域内异质像元的空间占位所能实现的最大多样性熵值作为权重,综合计算分类栅格数据的空间信息量。最后,从类别编码值的变化、热力学一致性及破碎度影响三方面,开展了多组对比实验与应用示范。结果显示论文方法的度量结果不受类别编码值变化的影响,与热力学一致性和栅格数据破碎度呈现强相关关系,相关系数均大于0.98。实验结果与应用示例表明该方法能够有效度量分类栅格数据的空间信息。
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  摘要(62)

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• 基于CMIFM的跨平台超分辨率高光谱影像重建及光谱定量评估——以岩溶湿地为例
• 孙习东,付波霖,李华剑,贾明明,孙伟伟,武炎,宋奕基

• 摘要：高光谱遥感时序精准监测湿地植被和水体状况已成为准确评估和全面监测岩溶湿地生态系统状况的重要基础。然而，现有星载高光谱影像的空间分辨率较低，难以捕捉湿地植被复杂的空间细节，已有超分辨率重建方法无法实现卫星和无人机跨平台影像重建，且难以实现对大范围湿地场景的时序监测。为了解决上述问题，本文提出一种跨平台的多尺度影像特征映射模块CMIFM（Cross-Sensor Multiscale Image Feature Mapping Module）。该模块统一了无人机高光谱影像AHSI（Aerial hyperspectral image）和星载高光谱影像SHSI（Spaceborne hyperspectral image）的空间尺度，根据携式地物光谱仪ASD（Analytical Spectral Devices）的实测数据将AHSI和SHSI映射在同一个光谱特证空间中，进而整合AHSI和SHSI的空谱特征信息，构建影像特征数据集。通过使用超分辨率网络（ESRGAN和SwinIR）实现SHSI的高质量影像重建。同时，本文采用最新的深度学习（DATFuse）和传统的融合方法（GS），对比在湿地场景下，Sentinel-2和OHS-02重建影像和融合影像中植被群落和水体的光谱和空间质量。研究结果表明：（1）基于CMIFM的超分辨率网络能够通过学习AHSI特征，实现跨平台提升SHSI中湿地植被和水体的空间纹理细节信息，在视觉感知和定量指标方面均优于GS影像融合方法，重建影像的平均PSNR和SSIM精度分别为11.06和0.3102；（2）重建影像中狗牙根、华克拉莎和芒草3种典型湿地植被群落以及水体的光谱特征和实测ASD数据相比具有高稳定性和保真性，且光谱波段的平均RMSE和R2精度值高于DATFuse和GS融合影像；（3）CMIFM+ESRGAN和CMIFM+SwinIR方法在空谱重建性能上具有较强的泛化能力，能够在AHSI未覆盖的区域中完成影像的重建，平均PSNR和R2分别为12.74和0.1897，接近AHSI覆盖区域的精度数值范围。（4）本文验证了基于CMIFM模块的超分辨率技术在复杂湿地高光谱影像重建中的可行性。
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  摘要(549)

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• 基于Landsat 8卫星时序影像的森林病虫灾害时空监测
• 张浩芫,李世明,齐志勇,刘晴,庞勇,李增元

• 摘要：由于气候变化和人类活动等多种因素的共同作用，森林病虫灾害干扰的频率和规模不断增加，严重影响了森林生态系统的结构和服务。准确地识别区域性森林病虫灾害扰动，分析其爆发的时空特征对于森林生态系统的保护具有重要意义。本研究基于Landsat 8卫星年度时序数据，以辽宁省朝阳市为研究区域，全面分析了森林冠层时序光谱特征对火灾、砍伐和森林病虫灾害的可分离性，调整LandTrendr算法的控制参数提升了森林弱扰动信息提取的“敏感性”，采用随机森林算法提取了2013至2023年的森林病虫灾害扰动时空信息。结果表明：(1)中分辨率卫星影像的时序光谱特征能够有效地区分朝阳市森林病虫灾害与火灾、砍伐两类森林扰动，可以作为区域性森林病虫灾害识别依据。(2)时序卫星影像可以有效地提取森林扰动时空信息并用于森林病虫灾害识别，本研究的森林扰动识别和病虫灾害监测总体精度分别为0.893和0.891，Kappa系数分别为0.785和0.850。(3) 朝阳市森林扰动以病虫灾害为主，森林病虫灾害主要发生在西部的建平县和凌源市，发生面积占全市病虫灾害发生面积的67.97%；朝阳市森林病虫灾害在时间维度上存在“间歇性”爆发现象。研究结果可以为森林经营管理提供数据支持，为不同森林扰动的分类以及森林病虫灾害时空监测提供方法借鉴。
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  摘要(636)

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• 无人机遥感下的东北薄层黑土区切沟三维形态时空演变分析
• 柯力玮,杨久春,王佳琦,李颖

• 摘要：耕地是农业生产的核心资源，而切沟的出现对耕地质量和粮食安全造成了极大威胁。切沟三维形态时空演变分析实际上是对切沟侵蚀过程的描述，明确其过程有助于耕地沟道侵蚀水土保持措施的精确布设。本研究基于无人机遥感生成的多年正射影像与精细DEM数据，对吉林省长春市九台区二道沟进行三维形态时空演变分析，通过目视解译结合辅助数据进行切沟二维参数提取，确定切沟多年间的整体发展情况；建立量化表达切沟三维形态的沟壑形态指标体系，并对二道沟最活跃的东部大沟头在2017-2021年间的三维形态变化进行分析；获取并统计了九台市气象站点在五年内降雨相关的多种指标，对典型东北薄层黑土区切沟降雨与沟道侵蚀的关系展开讨论。结果表明位于薄层黑土区的二道沟在五年间沟头范围稳定发展，沟头前进3.01m，新蚕食耕地39.57m2；沟头最大侵蚀1.56m，最大沉积1.76m，其中沟头阳坡处侵蚀情况最严重；侵蚀性降雨次数与降雨次数是影响该区域沟头扩张的主要因素。基于无人机遥感的切沟三维形态演变过程能够实现对薄层黑土区的切沟侵蚀过程的刻画，对于未来水土保持措施精细化布设具有指导作用。
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  摘要(772)

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• 基于城市绿度空间精细景观格局的热环境效益研究
• 张琳琳,吴嘉豪,孟庆岩,汪雪淼,杜弘宇,潘婧

• 摘要：绿度空间是城市生态环境的重要组成部分,开展绿度环境效益评价研究可为城市环境精细化监管提供参考。本研究基于高分六号卫星数据,利用遥感技术对海南省典型城市绿度空间产生的热环境效益开展了综合评价。首先利用多尺度分割和随机森林算法将研究区植被划分为乔-灌-草三种类型,基于Pearson和地理探测器研究绿度景观格局与地表温度间的驱动因子特征,最后基于优选的因子指标采用层次分析法构建绿度空间环境效益评价指数(GEBI),评估了海口市和三亚市的绿度环境效益。结果表明：1) 海口市植被类型以灌木为主导,三亚市植被类型以草地及灌木为主导；2) 绿地降温效应与绿地面积与多样性、景观斑块形状与密度等因素相关,绿地景观越破碎和分散,斑块形状越不规则,绿地降温效应越差；3) 研究区GEBI均表现为高值区和低值区交错分布,海口市GEBI热点和冷点区域分布在北部,三亚市GEBI热点区域主要分布在西部和东南部,冷点区域范围较小。研究可识别绿度环境脆弱区和优势区,为推动城市绿色可持续发展提供方法范式。
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  摘要(117)

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• 基于树顶点多约束的地基点云热带红树林单木分割
• 刘王军,陈一平,王朝磊,张吴明,王成

• 摘要：热带红树林是生产力最高、最富有生物多样性的森林资源之一，红树林森林资源调查能为森林资源的科学管理和保护提供数据支撑，准确的单木分割是二类森林资源调查的前提。地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning, TLS）能够提供海量、高精度的三维点云数据。然而，点云数据存在无规则、近密远疏且因遮挡导致的数据残缺等问题。并且，红树林场景复杂，冠层交错，树木互相遮挡，现有研究方法不适用于红树林TLS点云。本研究创新性地结合深度学习与传统算法，提出了一种针对红树林复杂场景TLS点云的高精度单木分割框架。该框架首先利用深度学习网络 RandLA-Net进行地面滤波和样地枝叶分离，其次通过连通域分割方法进行主干分割，最后通过提出的基于树顶点多约束模块实现单木分割。本文选取了中国海南七个红树林样地进行算法的精度评价，并与两种经典算法进行对比分析。实验结果显示，本文方法的总体精度达到0.87，大幅高于两种经典算法，证明了本文方法的有效性和可靠性。
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  摘要(493)

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• 融合全局特征YOLOv8n网络的稀土矿区复垦植被检测方法（矿区遥感）
• 李兴梅,李恒凯,刘锟铭,王秀丽

• 摘要：离子吸附型稀土矿因溶浸开采造成土壤污染，导致复垦植被长势差、成活率低，利用无人机影像监测有助于科学监管。然而矿区复杂环境下导致复垦植被整体特征差异较大使得无人机影像自动识别困难，识别准确率低。为了提高对无人机影像中矿区复垦植被单棵植株快速、精确的自动识别和定位，提出了融合全局特征YOLOv8n网络的矿区复垦植被检测方法（YOLOv8-AS）。该方法在YOLOv8n的基础上做了以下改进：（1）使用降采样模块ADown进行特征卷积操作，降低标准卷积随模型训练深度加深过程中导致的特征损失；（2）采用SPPF-GFP（Spatial Pyramid Pooling Fast-Global Feature Pool）模块进行特征提取，提高模型对整体特征差异较大的复垦植被的检测能力。结果表明：在自建复垦植被数据集上，YOLOv8-AS相较于YOLOv8n的mAP@0.5和mAP@0.5-0.95分别提升1.6%和2.4%；YOLOv8-AS的模型大小、参数量和浮点计算量较YOLOv8n分别下降了11%、10%和9%。YOLOv8-AS算法的mAP@0.5和mAP@0.5-0.95分别达到了91.1%、46.8%，相较于SSD、Faster R-CNN、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv7和YOLOv7-tiny模型mAP@0.5分别提高了14.07%、23.32%、1.2%、2.3%、3.3%、2.9%和1.2%。此外，YOLOv8-AS能够针对小目标、简单和复杂场景进行快速、精准地检测复垦植被，同时较好地提升了对复垦植被单棵植株的识别和定位能力。该方法可为矿区生态恢复提供准确有效的技术支持。
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  摘要(267)

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• 联合UAV-LiDAR点云和SSAFormer的红树林群落精细分类
• 付波霖

• 摘要：红树林是最富有生物多样性、生产力最高的海洋生态系统之一，整合高分辨率遥感影像和深度学习的红树林群落精细分类已成为当前研究的热点和难点。本文提出一种新颖的深度学习分类网络模型SSAFormer（Swin-Segmentation-Atrous-Transformer）进行红树林群落精细分类。该模型以视觉变压器的变体Swin Transformer为主干网络，在主干网络加入了CNN（Convolutional Neural Network）架构中的空洞空间卷积池化金字塔ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）提取更多尺度特征信息，在轻量级解码器中嵌入了特征金字塔FPN（Feature Pyramid Network）结构来融合低层和高层丰富的语义特征信息。本文利用GF-7（Gaofen-7）多光谱影像和UAV-LiDAR点云构建了三种主被动特征数据集，并对比分析SegFormer和本文改进的Swin Transformer算法的分类结果，进一步论证提出的SSAFormer算法对红树林群落的分类性能。研究结果表明：（1）相比于SegFormer和改进的Swin Transformer算法，SSAFormer实现了红树林的精细分类，总体精度OA（Overall Accuracy）提高了1.77%~5.3%，Kappa系数最高为0.8952，平均用户交并比MIou（Mean Intersection over Union）最大提升了7.68%；（2）在GF-7多光谱数据集上，SSAFormer算法实现了91%最高总体精度（OA），在UAV-LiDAR数据集上SSAFormer算法平均用户交并比（MIou）提升至57.68%，在加入光谱特征的UAV-LiDAR数据集上，SSAFormer算法平均用户交并比（MIou）的均值提高了1.48%；（3）UAV-LiDAR数据相比于GF-7多光谱数据平均用户交并比（MIou）最大提高了5.35%，总体精度（OA）的均值提升了1.81%，加入光谱特征的UAV-LiDAR数据分类精度（F1-score）提高了2.6%；（4）提出的SSAFormer算法实现了海榄雌分类精度（F1-score）97.07%最高，桐花树分类精度（F1-score）达到91.99%，互花米草分类精度（F1-score）达到93.64%，桐花树的分类精度（F1-score）的平均值在SSAFormer模型上达到了86.91%最高。上述结论证明了本文所提出的模型能够有效提高红树林群落分类精度。
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  摘要(433)

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• 亚热带森林多平台激光雷达点云数据集—以广西高峰林场主要树种为例
• 蔡尚书,孔丹,斯林,张珂殊,刘清旺,张庆军,李振,齐志勇,孙华,庞勇

• 摘要：共享多平台激光雷达点云数据对于开展森林生态以及激光雷达算法研究具有重要意义。为此，中国林业科学研究院资源信息研究所发布了亚热带林区的有人机、无人机和地基多平台激光雷达森林样地点云，以及地面调查基准数据集。数据集在中国广西国有高峰林场获取，包括桉树、杉木和马尾松3个树种，共25块样地。地面调查数据包括样地位置、树木位置、胸径、树高、枝下高和冠幅。该数据集可用于剖析不同平台激光雷达表征森林三维结构信息的特点，评估点云配准、单木分割等点云处理算法性能，分析森林结构参数提取的适用性，为区域、样地和单木尺度森林研究提供重要参考。此外，本研究发展了一种基于地基激光雷达点云的地面调查方法。该方法根据树干点云标记树木位置，并基于树木位置图进行每木检尺，记录树木参数，避免了实地单木定位和标记步骤，提高了作业效率，为林业地面调查提供一种新思路。
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  摘要(287)

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• 机载高光谱与LiDAR单木树种分类精度的影响因素分析
• 荚文,庞勇,李增元,孔丹,梁晓军

• 摘要：精确的单木树种信息对于森林资源监测、经营管理、生态系统评估和生物多样性研究至关重要。基于机载高光谱和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据的结合，为森林树种分类带来了新的机遇。虽然近年来已有许多基于高光谱和LiDAR数据的小范围树种分类研究，但在实际更大范围的森林场景中，由于树种类型多样和林龄结构复杂，对影响机载高光谱与LiDAR数据分类精度的因素及其定量研究仍然不足。本文以塞罕坝机械林场为例，设计了四种分类策略，探讨了机载多航带影像光谱一致性校正处理、树高特征引入以及单木冠层信息对人工林树种精细分类精度的影响。这四种策略分别为：①未经过二向性反射率分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）校正的多航带影像衍生的植被指数，②经过BRDF校正后的多航带影像衍生的植被指数，③BRDF校正影像衍生的植被指数+树高特征，④BRDF校正影像衍生的植被指数+树高特征+单木冠层信息。研究表明，（1）基于单木分割信息的树种分类可有效地减少同一树冠内多像元对应多树种的分类错误，对树种分类精度提升贡献十分显著（10.74%）; （2）通过对机载影像进行辐射一致性校正，虽然降低了多航带影像间由于太阳-观测几何造成的同一树种光谱反射的差异，但对树种分类精度的提升有限（3.48%）；（3）在不同树种具有相似的垂直结构，或者同一树种分布在多个林龄阶段的地区，冠层高度（Canopy Height Model, CHM）对树种分类精度的提升贡献几乎可忽略（0.67%）。综上所述，虽然结合机载高光谱和LiDAR数据的树种精细分类在较大范围人工林中表现出良好的应用价值和潜力，但仍需对众多影响因素进行深入分析与优化，以便为更有效地开展森林资源高效监测、管理和其他林业遥感应用奠定科学基础。
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  摘要(480)

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• 高时空分辨率遥感影像结合面向对象方法的滨海盐沼植被物候监测
• 李金源,柯樱海,闵钰魁,卓昭君,张梦瑶,沙敬涵,韩潇然

• 摘要：盐沼植被物候的准确监测对“蓝碳”生态系统碳循环研究至关重要。高时空分辨率的卫星遥感技术使得精细化的植被物候监测成为可能，但同时也不可避免地存在“椒盐噪声”。本研究以黄河口湿地为研究区，结合高时空分辨率遥感数据和面向对象方法，开展滨海盐沼物候监测研究。首先基于吉林一号影像进行多尺度分割，提取盐沼植被对象。随后以对象为基本单元，基于时序PlanetScope影像，采用S-G滤波、Double-logistic模型以及动态阈值法提取物候参数，获得生长季开始日期（SOS）、生长季结束日期（EOS）以及生长季长度（LOS），并从时序NDVI拟合精度、物候参数提取结果的空间异质性以及与物候相机观测的一致性三方面开展结果评价。结果表明：（1）相比像元尺度，基于对象的时序NDVI拟合均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、以及平均绝对百分比误差（MAPE）均较低，RMSE<0.05、MAPE<15%和MAE<0.035的区域面积分别增加了11.46%、12.93%和10.72%，表明基于对象的时序NDVI拟合精度更高。（2）基于对象和基于像元的物候参数提取结果在空间分布上较为一致，二者都能体现盐沼植被物候的空间异质性，但基于对象的物候参数在空间上更为平滑，有效缓解了像元级物候参数在小尺度上的变异性。利用半方差函数量化局部物候参数的空间异质性，发现基于对象的物候参数所得的块金值（C_0）和偏基台值（C）明显低于基于像元的物候参数所得的结果。（3）基于对象的物候参数与物候相机获取的物候参数具有较高的一致性（SOS一致，EOS、LOS仅相差一天），而对象内像元的物候参数存在较大的差异。本研究表明，面向对象的影像分析方法有效降低了高分辨率遥感影像带来的椒盐噪声，在盐沼湿地高分辨率物候提取方面具有良好的应用潜力。
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  摘要(128)

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• 基于机载红外激光海陆混合波形的潮滩水边线提取方法
• 赵兴磊,高剑飞,周丰年

• 摘要：在海陆交接区域，激光光斑中可能同时存在海洋和陆地，从而产生海陆混合波形。如果能准确识别出海陆混合波形，则可以利用这些混合波形来提取水边线的精确位置。本文顾及海陆混合波形的存在，提出一种基于机载海洋激光雷达(Airborne oceanic LiDAR, AOL)红外激光的海陆混合波形识别方法，并进一步提出利用海陆混合波形的水边线提取方法。首先，综合提取AOL红外激光全波形特征并进行特征降维；其次，对AOL波形进行模糊分类，得到隶属度矩阵，根据Otsu最大类间方差法确定海陆混合波形；再次，利用DBSCAN密度聚类算法对误分类的海陆混合波形进行识别和剔除；然后，结合海陆混合波形对应激光点的位置信息，利用PAEK平滑算法得到水边线位置信息。最后，对激光雷达方程进行扩展，给出红外激光海陆混合雷达方程的表达形式，并采用雷达方程理论分析和实测波形数据验证相结合的方式对海洋、陆地、海陆混合波形进行差异分析，为红外激光光斑内海陆并存引起的海陆混合波形研究提供理论基础。利用Optech CZMIL系统采集的实测AOL数据集验证了本文红外激光海陆混合波形法以及海陆混合雷达方程的正确性和有效性。与传统的AOL高程阈值法相比，本文提出的AOL混合波形法将水边线提取偏差的均值和标准差分别降低了24.07%和9.76%，SSIM指数提高了0.031，为AOL潮滩水边线提取提供了一种全新方式。
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  摘要(156)

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• InSAR时序形变数据的自监督对比学习聚类方法
• 吴晗飞,俸彬,李梦华,杨梦诗,张震,唐伯惠

• 摘要：时间序列InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术能够大范围获取形变，在地质灾害监测、城市基础设施安全评价、矿区边坡监测等应用中取得了大量成功的应用。然而，时序InSAR技术获取的海量形变时间序列给形变场的解译带来了巨大的挑战。海量时序形变的自动分类，对于解译形变信息、及时发现危险信号具有重要意义。本文提出了一种基于自监督对比学习的InSAR时序形变深度聚类方法。通过引入了自监督对比学习框架，增强了模型在无标签数据上的聚类能力。针对时间序列数据增强方法在捕捉时间序列变换不变性方面的不足，本文提出了一种基于旋转形状一致性的数据增强策略。该策略通过对原始时间序列数据进行不同角度的旋转，有效保持了时间序列的形态相似性，提升了聚类的准确性和鲁棒性。在验证数据集上本文提出的方法在最佳聚类精度和归一化互信息值方面分别较传统 K-means 方法提升了 25.8% 和 16.3%。与 K-shape 方法相比，本文方法在捕捉时间序列特征与时间序列相似性度量方面表现出更好的准确性。此外，我们利用2020年1月至2022年10月间覆盖云南省个旧市卡房尾矿库的哨兵1号升轨数据集所提取出的时间序列形变验证本文所提出的方法。我们对获取的时间序列形变进行了聚类分析，得到了可靠的分类结果，表明该方法可有效的对InSAR形变时间序列进行分类。
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  摘要(84)

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