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• 基于哨兵二号卫星多光谱遥感图像的细小水体提取方法研究
• 吴庆双,汪明秀,申茜,李俊生,张方方,姚月

• 摘要：基于卫星遥感的水体提取算法主要针对大中型湖库或者是大型河流，应用于细小水体时容易出现误判。哨兵二号卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10、20、60米，双星时间分辨率5天，时间和空间分辨率较高，因此本文采用了哨兵2绿光波段（560nm）、红边波段（705nm）、近红外波段（842nm、865nm）和短波红外波段（2190nm）的遥感反射率，提出了一种新的水体指数算法（Vegetation Red Edge based Water Index，简称RWI）。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率，从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法，包括改进的归一化差异水体指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）、多波段水体指数MBWI（Multi-Band Water Index）、自动水提取指数AWEI（Automated Water Extraction Index），以人工目视解译的水体结果为准，对比以上几种算法得到的水体提取结果，得出RWI、MNDWI、MBWI、AWEIsh、AWEInsh的误差分别为3.6%, 4.2%、12.2%、8.8%、19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高。从影像提取结果来看，本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳，而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。同时，在2016年1月~2018年12月时间范围内筛选选取了共43景无云的哨兵2影像，利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区三个区域的细小水体分布开展了多时相分析。观察后发现每个时相的结果均十分良好，细小水体的边界区分度较高，基本没有错提、漏提，算法具有良好的适用性和稳定性。
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  摘要(1613)

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• 基于机载高光谱热红外数据的地表温度和发射率反演与应用（综合试验）
• 聂婧,任华忠,郑逸童,刘洪成,朱金顺

• 摘要：机载高分辨率遥感是高分对地观测的重要部分，其中高分辨率高光谱热红外数据的光谱发射率可以用于矿物识别，是对可见光遥感地物识别的有效补充。机载高光谱热红外传感器（TASI，Thermal Airborne Hyperspectral Imager）在8-11.5μm范围内设置了32个波段，在国内外常被用于地表热辐射信息、矿产资源探测等领域。本文利用2018年10月在新疆富蕴县研究区的TASI航空飞行数据，首先基于再分析大气廓线NCEP数据与MODTRAN实现了TASI高光谱热红外数据的大气校正，并在基础上发展了温度与发射率分离方法（TES，temperature and emissivity separation method）反演研究区地表温度与发射率，采用多波段热辐射计CE312测量的地面发射率对反演结果进行了有效验证，结果表明波长大于9.6 μm的波段的发射率误差约为0.01。最后，结合反演的TASI发射率光谱曲线，采用光谱角度匹配方法提取了研究区高岭石的空间分布。研究工作涉及的相关算法与应用成果为高分辨率热红外载荷数据的应用提供了相关参考。
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  摘要(338)

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• 基于模糊层次分析法的高分卫星自然资源调查需求满足度评估
• 郭丁,李姗姗,陈宗信,王力

• 摘要：随着高分辨率对地观测系统建设的发展,高分对地观测数据应用特别是自然资源调查领域的应用成效显著。然而高分对地观测数据应用来源众多,且其应用方式各异,如何对需求其进行规范化和结构化的需求综合及聚类,进而开展卫星观测能力对于用户需求的需求满足度进行评估,是当前高分对地观测系统建设的关键。本研究基于层次分析法开展自然资源遥感调查的需求建模与评价研究,以可见光近红外类型的自然资源遥感调查需求为主要研究对象,提取自然资源遥感监测普遍共有的需求指标和参数构建四元需求模型,然后利用层次分析中的凝聚层次算法对自然资源调查需求进行建模后的需求综合,最后利用模糊层次综合法评估高分卫星对自然资源调查的需求满足度。评估结果显示除R37、R43和R93聚簇需求外,其余聚簇的需求满足度都大于8,需求满足度优良率达到88%,这表明我国高分卫星能较好的满足大部分的自然资源调查需求,但还需要提升在生态评价等领域的对地观测能力。
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  摘要(22)

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• 全球降水计划IMERG和GSMaP纯卫星降水产品在中国大陆的极端降水监测能力研究
• 丁明泽,雍斌,杨泽康

• 摘要：基于中国自动站与CMORPH融合降水数据集,综合评估全球降水计划(GPM)下的IMERG与GSMaP的4套纯卫星降水数据,从极端降水指标、极端降水事件探测能力、对于不同历时的极端降水事件精度评估3个方面研究纯卫星降水产品在中国大陆监测极端降水的能力。依据极端降水的阈值将中国大陆分为三个区域进行研究,结果表明：①在RX1指标中,IMERG、GSMaP数据均在受季风影响的复杂地形区域呈现出明显的高估状态,在其余地区存在不同程度的低估现象；在R95pTOT指标中,卫星数据均表现较好,与地面参考数据具有较高的相关性。②在极端降水事件探测方面,4套纯卫星产品在中国东北地区的表现均优于其他区域；GSMaP表现优于IMERG数据,具有较低的误报率,但对极端降水的反演精度较低。③在不同历时的极端降水事件精度评估中,IMERG、GSMaP卫星降水产品在历时较长的极端降水事件中的表现较好,具有更高的精度；对于极端日降水事件,卫星降水产品在高雨强下的误差显著性十分明显,远远高于复杂地形对卫星降水反演精度的影响,导致卫星降水在复杂地形区域(Ⅲ区)的表现优于其他区域。总体上,IMERG产品在中国大陆对极端降水的监测能力优于GSMaP产品,其中又以IMERG_Late表现最佳；4套卫星降水产品均能表现出中国大陆的极端降水区域特征,但在中国大部分区域呈现出低估状态,卫星降水产品对于雨强的误差订正仍是未来极端降水反演的重点与难点之一。
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  摘要(24)

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• 湖泊营养状态遥感评价及其表征参数反演算法研究进展
• 周博天,施坤

• 摘要：湖泊富营养化由于其可导致藻类水华暴发，引发生态系统灾变和饮用水风险，是中国乃至全球湖泊面临的主要生态环境问题。湖泊营养状态精准、实时、大范围的同步监测是准确掌握湖泊水环境变化特征，开展富营养化成因分析、评价评估、治理修复和管理考核的重要基石。相比地面调查的传统手段，遥感具有快速、大范围、周期性等优点，已经广泛应用于叶绿素、透明度和营养状态等多种湖泊水环境参数监测。通过深入分析近年来大量相关文献，本文系统总结了现有湖泊营养状态遥感估算和评价方法，介绍了表征湖泊营养状态关键参数反演算法的研究进展，最后从遥感大数据视角对湖泊富营养化研究的发展提出了建议与展望。
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  摘要(25)

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• 基于集合卡尔曼滤波方法的高时空分辨率山区地表反照率反演
• 郑凯旋,林兴稳,闻建光,郝大磊

• 摘要：高分辨率地表反照率遥感产品以其空间分辨率高的优点,目前正成为区域能量平衡和气候变化研究的主要数据源。现行的高分辨率地表反照率遥感反演算法及数据产品均假设地表平坦且均一,缺乏对地表异质性和地形复杂性的考虑,将适用于平坦地表的反演算法应用于山区将存在一定的误差。改进的直接算法为反演山区高分辨率地表反照率提供了可能,将直接反演算法与山地辐射传输模型结合,可以反演山区地表反照率产品。但该算法受到下垫面积雪、云污染等影响,反演的影像时域不连续,且存在着较多的缺失值,无法构建时空连续的地表反照率产品来支撑山区地表能量平衡相关研究。针对这一问题,本文以高分四号(GF-4)卫星数据为例,首先基于改进的直接反演算法反演山区地表反照率,利用地面辐射通量站点观测数据和MODIS BRDF/Albedo产品构建先验知识背景场,采用集合卡尔曼滤波方法对反演的山区地表反照率进行时空填补,构建了时空连续的地表反照率反演方法,并生产了2016-2017年的山区地表反照率产品。研究结果表明,反演的时空连续高分辨率地表反照率产品与地面站点观测数据的一致性较好。不同坡度地面站点的验证结果显示,反演的时空连续地表反照率产品在平坦地表下RMSE小于0.01,坡度较大的站点下RMSE为0.0163。本文描述的山区地表反照率时空填补技术也可以应用到其他定量遥感产品,为这些产品在山区地表下的填补技术提供有效参考。
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  摘要(23)

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• 逐小时100米分辨率的无缝地表温度降尺度方法研究(热红外遥感专刊)
• 王爱辉,杨英宝,潘鑫,章勇,胡解君德

• 摘要：地表温度（land surface temperature, LST）是全球气候变化研究的关键参数，遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种可行的手段，但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据，限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据，且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据有效时刻分布的影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型（diurnal temperature cycle，DTC）偏差系数解算的LST降尺度框架，采用FY-4A、MODIS和Landsat8的地表温度数据生成晴空及多云条件下逐小时100米的无缝LST数据。框架主要包含三部分：（1）FY-4A的无缝LST数据获取；（2）年尺度高空间分辨率LST数据生成；（3）逐小时100米分辨率无缝的LST数据集重建。实验结果表明，本文提出的方法具有更高的降尺度精度，可以获得晴空及多云条件下无缝的高时空地表温度数据，且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。
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  摘要(21)

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• 长波红外空间光学遥感器高精度辐射定标技术研究（热红外定量遥感）
• 赵艳华,王浩,李云飞,李岩,张秀茜

• 摘要：为了满足我国环保、国土、农业、气象、减灾等行业对地表温度遥感高精度监测的需求，近些年来我国长波红外空间光学遥感器空间分辨率从公里尺度提高到十米尺度分辨率，定量化应用的需求也越来越高。高精度的辐射定标是保证红外数据定量化应用的关键，本文通过全链路分析了影响辐射定标精度的因素，结合某型号任务的研制过程的具体实际，分析了主要影响因素的优化方法，包括星上定标方案优化、提高星上定标黑体控温精度和标定精度、提升长波探测器性能、提高长波探测器焦面控温精度等措施提高相机的性能和输出稳定性，并通过该型号真空辐射定标试验对辐射定标精度、系统定标响应情况进行了验证，试验结果绝对辐射定标精度为0.8K@300K，达到国内空间分辨率小于100m的同类长波红外空间光学遥感器的较高水平。本文介绍的长波红外空间光学遥感器性能提升方法可为今后同类遥感器的研制及辐射定标提供参考借鉴。本文提供的定标试验验证结果也可以为同类红外卫星在轨应用提供参考。
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  摘要(15)

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• 高光谱遥感影像降维：进展、挑战与展望
• 苏红军

• 摘要：高光谱遥感影像数据具有高维特征、信息冗余、不确定性显著、小样本、空谱合一等特征，对其进行数据处理面临巨大挑战，高光谱遥感影像降维是高光谱遥感的重要研究方向之一。本文对当前高光谱遥感影像降维的相关研究进展进行了综述，在介绍高光谱遥感数据特点的基础上，重点从特征提取和特征选择两方面对高光谱遥感影像降维的最新研究和前沿进展进行了系统性综述；并从特征可分性、特征质量评价、特征数目确定、多特征优化以及需求驱动的特征选择等方面分析了高光谱遥感影像降维面临的挑战。随着智能化高光谱遥感的发展，高光谱遥感影像智能降维成为未来的发展方向，同时其发展将兼顾多特征质量评估与优选、搜索策略优化、满足应用需求等多目标的需求；随着高光谱遥感数据获取能力的提升和深入应用，高光谱遥感影像降维将会发挥重要而不可替代的作用。
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  摘要(30)

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• 基于共生神经网络的高光谱图像相对含水量反演及精细分类(AI专刊)
• 梁雪剑,张晔,张钧萍

• 摘要：深度学习在高光谱图像处理领域的研究应用不断深入发展，基于深度学习的高光谱图像分类达到了较高的分类精度。目前的分类模型多利用高光谱的图谱特征，但对光谱的诊断性特征及先验信息利用不足，对空谱特征提取过程难以实现有效协同，因而导致分类类别即类内分类不够精细。为了解决以上问题，本文提出一种以多标签数据为输入的共生神经网络模型，在高光谱图谱特征提取的基础上融合光谱诊断特征，实现相对含水量反演及精细分类。首先通过构建一种新的红边斜率光谱指数实现高光谱图像相对含水量的表征，利用本文提出的自适应分级算法完成相对含水量反演并建立对应的等级标签，与地物种类标签共同构成多标签高光谱数据集。之后构建共生神经网络架构及内部变维特征提取模块，利用多标签数据提取高光谱图像中空间、光谱和相对含水量的融合特征，提高深度模型对不同含水量地物的区分能力和对所提取特征的协同表达能力，降低模型的复杂度与计算量，完成基于多标签数据集的相对含水量反演引导分类的过程，在扩大传统类间距离的基础上进一步扩大类内距离，从而实现高光谱图像的精细分类。使用实验室采集数据和四个公开的高光谱数据集Lopex、Indian Pines、Pavia University和Salinas进行实验验证。结果表明，本文提出的红边斜率光谱指数可以有效表征地物的相对含水量信息；相对含水量反演引导的分类模型对类内分类精度有较明显的提升，对总体分类结果有一定的改善；与其他机器学习和深度学习分类算法相比，本文算法取得了较好的分类结果，提高了深度分类模型的分类性能和精细程度，实现了精细分类。
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  摘要(27)

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• 从无人机到卫星——基于机器学习的温带疏林草原木本和草本植被盖度估算
• 李晓雅,田昕,段涛,曹晓明,杨凯捷,卢琦,王锋

• 摘要：分布于我国半干旱区的温带疏林草原生态系统，是森林到草原之间过渡的一种生态系统类型，是在独特的气候和地形条件下发育于沙地的地带性顶级植被群落。疏林草原具有乔木、灌木和草本植被混合生长的特点、空间异质性高。植被遥感监测难度大，至今仍是全球范围内最不精确的土地覆盖类型。如何兼顾精度和范围，实现温带疏林草原区域尺度不同类型植物生长状态监测是当前干旱区植被遥感的热点和难点。本研究基于机器学习算法，通过近地面无人机遥感观测平台获取地表植被类型信息构建训练数据集，结合高分辨率卫星影像，建立疏林草原木本、草本植物覆盖度估算模型，实现了由无人机到卫星的温带疏林草原木本和草本植物覆盖度的同步估算，并比较了两种高分辨率卫星影像对疏林草原木本和草本植被覆盖度估算的差异。研究结果表明：（1）利用无人机近地遥感影像能够准确分类地表覆盖类型，为区域温带疏林草原木本、草本植物覆盖度估算模型提供大量精确的训练样本数据；（2）基于机器学习算法，利用高分六号（GF-6）和哨兵二号（Sentinel-2）两种高分辨率卫星影像建立的疏林草原覆盖度模型均可较好的实现木本、草本植物覆盖度的估算。其中，基于GF-6的疏林草原木本、草本覆盖度估计结果与无人机观测值的决定系数分别为0.72和0.66，均方根误差分别为6.76%和10.69%，估算精度分别为46.31%和77.88%；基于Sentinel-2的疏林草原木本、草本覆盖度估计结果与无人机观测值的决定系数分别为0.72和0.81，均方根误差分别为6.53%和8.20%，估算精度分别为54.30%和83.17%；（3）基于Sentinel-2卫星影像的疏林草原木本和草本植物覆盖度估算精度稍高于GF-6卫星，基于两个卫星影像的草本植物覆盖度的估算精度都要显著高于木本植物。本研究为实现疏林草原木本植物和草本植物覆盖度由景观尺度扩展到区域尺度的估测提供了新的思路，从无人机到卫星跨尺度协同观测的方法能够为区域温带疏林草原不同生活型植物生长状况监测提供有效的方法支撑，未来基于多时相的高分辨率卫星数据可进一步实现区域尺度温带疏林草原木本植物和草本植物的动态监测。
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  摘要(37)

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• 时间序列SAR图像不可移动文物水域淹没监测
• 吴樊,李娟娟,张波,王超,张红,陈富龙,李璐,许璐

• 摘要：全球气候变化引起的极端降雨、洪涝灾害是导致不可移动文物受损的重要破坏因素。合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)具有全天时、全天候、大范围周期性对地观测的优势，是大区域水体监测的重要手段，对不可移动文物水域淹没及风险监测具有重要意义。本文利用时间序列SAR图像提出基于残差U-Net的不可移动文物水域淹没及风险监测框架。首先，基于双峰阈值分割法结合专家知识辅助进行水体样本生成，提高样本制作效率；其次，引入残差模块建立U型卷积网络，综合残差结构及U-Net的特点，缓解梯度更新时的弥散、消失等现象，通过卷积层之间累加和跳跃链接，保留多尺度的地物特征信息，以实现水体快速、高精度的语义分割；最后通过将结果与不可移动文物点位进行空间叠加分析，实现对不可移动文物水淹状况的监测。选取鄱阳湖及南昌市昌邑北垱遗址作为试验研究对象。获取了21景覆盖鄱阳湖区域不同时相Sentinel-1SAR图像，并结合Sentinel-2光学图像进行结果分析与评价。实验结果表明：本文方法在鄱阳湖试验区对水体提取总精度优于95%，相较于FCN（Fully Convolutional Networks）与U-Net方法具有更好的精度。利用不同时相SAR图像获得时间序列水体分布范围变化图，与昌邑北垱遗址点位进行空间叠加分析，得到不可移动文物水域淹没长时间序列监测结果。实验结果表明本文提出的方法可以有效提取水体范围，对不可移动文物水域淹没及风险监测可以提供有力支撑。
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  摘要(32)

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• 潮汐和植被物候影响下的潮间带湿地遥感提取
• 智超,吴文挺,苏华

• 摘要：潮间带湿地具有重要的生态和经济价值，但受到全球变化影响，发生大面积退化甚至丧失。掌握潮间带湿地的时空分布特征，对海岸带资源的科学管理具有重要意义。由于受到多云多雨天气和潮汐动态淹没的影响，单时相遥感数据难以获取完整的潮间带湿地信息。因此，本研究开发了一种基于时序遥感指数的潮间带湿地分类算法，并以福建省亚热带海岸带为例，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，利用2017-2019年Landsat-8时序影像数据，提取潮间带光滩、高潮滩植被和低潮滩植被三种典型湿地类型，分类结果总体精度97.47%，Kappa系数0.96。该算法有效降低了亚热带海岸带地区多云多雨天气和潮汐动态过程对光学遥感技术应用的影响。结果显示福建省潮间带湿地主要分布在河口与海湾处，且自北向南呈下降趋势，高潮滩植被集中分布在南部泉州湾、九龙江口、漳江口，闽北分布较少。将本研究结果与国内外同类数据集进行比较，显示出一定的优势。该方法为大尺度潮间带湿地的高精度智能分类提供了可能，为海岸带资源的可持续管理利用及区域的高质量发展提供数据基础。
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  摘要(29)

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• 遥感知识图谱创建及其典型场景应用技术研究
• 张永军,王飞,李彦胜,欧阳松,魏东,刘晓建,孔德宇,陈瑞贤,张斌

• 摘要：相对于当前指数级增长的强大遥感数据获取能力，遥感大数据的智能处理和知识服务能力相对滞后，海量多源化遥感数据堆积与有限信息孤岛并存的矛盾日益突出，亟需有效的遥感领域知识建模技术来辅助挖掘遥感大数据的有用信息并形成知识服务能力。知识图谱技术以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，具有强大的知识建模与推理应用能力，在搜索引擎、电子商务、社交网络分析等领域已经得到成功应用。在通用知识图谱技术启发下，本文首次提出建立遥感领域知识图谱研究构想，可以为遥感领域知识建模与知识服务提供支撑。本文首先回顾通用知识图谱的发展历程，然后探讨遥感知识图谱的构建技术、遥感知识图谱驱动的典型地学应用案例，最后对遥感知识图谱的应用现状与未来研究方向进行分析论述。总体来说，遥感知识图谱的研究有利于更好的归纳遥感领域学科概念化知识、管理遥感大数据所蕴含的新增信息与知识，可以向多领域众多用户提供灵活便捷的遥感知识查询与知识服务能力，有助于全面提升海量多源遥感观测成果的应用能力，在全球遥感地表覆盖分类、气候变化、国际人道主义援助等方面都将发挥重要作用。
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  摘要(32)

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• 迁移学习方法提取高分1号影像汶川地震震后滑坡
• 李震,李山山,葛小青

• 摘要：2008年汶川8.0级地震触发了大量的崩塌滑坡地质灾害,导致强震区震后地质灾害频发，因其对生命和财产的巨大威胁而广泛关注,利用遥感等技术快速提取滑坡信息,对于减少灾害造成的损失具有重要的现实意义。本文提出一种迁移学习方法，从自然场景数据集中学习特征，迁移到滑坡提取中。该方法首先在ImageNet上预训练ResNet网络，然后输入滑坡区影像样本，将预训练网络及参数迁移至LinkNet上，最终实现滑坡提取。通过对2013-2015年三景影像的汶川地震震后滑坡提取实验进行分析及验证，结果显示，相较于传统支持向量机和其他深度学习方法，本文提出的迁移学习方法有较优的提取精度，有利于后续研判及决策。
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  摘要(25)

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• 城市区域几何效应的辐射校正及其温度遥感反演
• 狄宇飞,胡德勇,刘曼晴,陈姗姗,于琛,王一辰

• 摘要：开展适用于城市地区热红外遥感图像几何效应的辐射校正物理模型研究，对提升城区下垫面温度反演精度具有重要作用。本文利用天空视域系数（Sky View Factor， SVF，V）量化城区下垫面几何特征，并考虑几何特征对地物目标辐射传输的影响机理。将遥感传感器入瞳处的辐射亮度分解为地物目标发射辐射、地物目标反射辐射以及大气上行路径辐射三部分，并分析了各部分辐射在“城区——大气”界面的辐射传输过程，构建适用于城市下垫面的热辐射传输（Urban Thermal Radiation Transfer, UTRT）模型，可应用于城区热红外遥感图像的几何效应辐射校正。基于Landsat 8 TIRS（Thermal Infrared Sensor）数据，将UTRT模型应用于北京市典型城区地表温度的反演，并对UTRT模型和不考虑下垫面几何特征反演结果进行对比分析，结果显示：①研究区内UTRT模型反演结果数值上整体低于不考虑下垫面几何特征的反演结果，差值范围为0~1.57K，均值为0.44K；②通过对不同地表覆被类型的分析对比，模型结果差值较大的区域为建筑和裸地，其空间分布明显受V值的影响，在一定范围内，V值越大反演结果数值越低；③对UTRT模型天空视域系数和环境温度两个参数进行敏感性分析，在地表发射率较小的场景中V参数敏感性较强，由于环境温度与目标地物温度较为接近，其参数的敏感性较低。结论为：UTRT模型可为城市下垫面遥感图像几何效应的辐射校正提供解决方案，对比不考虑下垫面几何特征的模型，前者可以更好地应用于城区地表温度遥感反演。该研究对推进城市高分辨率热红外定量遥感具有发展潜力和应用前景。
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  摘要(14)

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• 1990-2020年粤港澳大湾区红树林动态变化遥感监测
• 袁艺馨,温庆可,徐进勇,王晨,赵晓丽,刘朔,解睿

• 摘要：粤港澳大湾区规划建设成为国际竞争力一流湾区和世界级城市群,资源集约利用、生态环境优美是国际湾区全面建成的重要方面之一。粤港澳大湾区拥有丰富的滨海红树林湿地,在消浪减风、保护生物多样性、净化海水及固碳等方面发挥重要生态作用。湾区红树林经历过人类开发活动的破坏,也受到了湿地保护政策指引下的良好恢复,但由于调查手段不一及监测时效性限制,目前仍缺乏标准一致的数据以科学客观地阐明粤港澳大湾区红树林湿地的历史变化与最新现状。本文利用现状监测和动态更新相结合的方法,构建了1990-2020年期间共计4个时段标准一致、前后可比的红树林分布与变化数据库；利用高性能云计算Google Earth Engine平台(GEE),提出了一种红树林现状快速更新方法。研究表明：(1)利用GEE平台可快速提取红树林初步分类结果作为动态更新的参考底图,大大提高了目视解译动态更新方法的速度,为红树林高效管理提供及时的数据支持。(2)粤港澳大湾区过去三十年的红树林面积净增长10.21km_²,红树林总体得到了较好的恢复和保护, 但是在1990-2000年期间,红树林是净减少的时期,净减少4.60km_²,主要是被新增养殖坑塘、人工用地占用；2000年以来,粤港澳大湾区红树林面积持续增加,红树林公园和自然保护区的建设对红树林存量面积起到了积极作用。(3)虽然红树林自然分布多见于潮间带,但是粤港澳大湾区2010年之后通过建设红树林公园恢复的红树林,有向内陆方向延伸建设的态势。
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  摘要(23)

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• 基于神经网络的太赫兹冰云探测反演算法研究
• 陈柯,张兰,张幼明,董杉彬,刘艳,吴琼,商建

• 摘要：太赫兹频段在冰云探测上具有独特优势，但是目前的太赫兹冰云反演算法将不同种类冰相粒子（主要是冰和霰）视为冰粒子统一计算。本文根据冰云太赫兹辐射特性实现了一种预分类的神经网络算法，能够从太赫兹亮温中分别反演得到冰、霰两种粒子的统计参数和廓线分布。首先基于WRF数值模式和ATMS载荷真实观测的冰云霰数据构建了包含冰、霰粒子密度廓线的混合冰云数据库，然后使用DOTLRT辐射传输模式模拟183GHz-874GHz七个频段的星载太赫兹冰云探测亮温，最后开展冰云参数探测仿真试验，验证反演算法性能。仿真试验中反演得到的冰和霰的路径总量均方根误差分别为8.97 g/m2和10.9 g/m2，等效粒径均方根误差分别为7.54μm和25.38 μm，反演的冰、霰密度廓线也具有较高的精度。研究结果表明本文算法能够以较好的精度从多频太赫兹冰云探测亮温数据中分别反演得到冰、霰两种粒子的路径总量、等效粒径、等效云高和密度廓线，突破现有研究仅仅计算单一冰粒子的局限，更加符合冰云真实情况。
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  摘要(28)

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• 基于场景子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别
• 赵银娣,卫虹宇,董霁红,董畅

• 摘要：（目的）露天煤矿区作为环境治理的主要对象需要对其进行监管，随着遥感技术的发展，基于高分辨率遥感影像对露天煤矿区场景进行识别成为可能。对露天煤矿区场景的子区域进行特征学习和识别，针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题，本文将多标签学习策略和地理学第一定律相结合，提出一种基于场景子区域多标签学习的场景识别算法。（方法）为了使露天煤矿区场景与其周边场景进行区分，设置了6类矿区标签和7类非矿区标签，将露天煤矿区场景和非露天煤矿区场景的子区域都标注13类标签构成多标签数据集。用基于多标签学习的Inception_v3模型训练多标签数据集，对输入的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类。为了对子区域包含的多标签预测结果进行分析从而识别出属于露天煤矿区场景的子区域，设计了一种场景子区域判定算法，对包含矿区标签的子区域利用矿区标签的标签相关性和标签完整性进行判定，识别出的子区域构成露天煤矿区场景。（结果）实验结果表明：在露天煤矿区场景子区域识别中，本文算法的F1分数为0.857，与单标签学习算法相比，F1分数最高提高了8个百分点；在研究区遥感影像上对露天煤矿区场景进行识别，本文算法的识别结果接近真值。（结论）综上，本文算法能够自动学习并提取子区域内多类标签的有效特征，在露天煤矿区场景中可以取得良好的识别效果。
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  摘要(37)

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• 一种结合置信度的多通道星载SAR在轨舰船低虚警快速检测方法（人工智能专刊）
• 郑儒楠,仇晓兰

• 摘要：舰船目标快速检测是星载合成孔径雷达的重要应用之一,也是SAR星上处理首先发展的应用方向。目前SAR舰船快速检测普遍使用的图像恒虚警(CFAR)检测方法中,低虚警一直是研究的重点,多通道SAR中舰船目标存在多通道虚假目标,进一步增加了虚警剔除的难度。为此,本文提出了一种基于置信度计算和SVM判别的低虚警CFAR舰船快速检测方法。首先,在传统CFAR算法中引入分块计算,同时针对目前舰船的长宽、面积等几何参数统计,设计舰船目标置信度计算方法,并对几何参数相近的虚假目标利用SVM分类器进行舰船目标与虚假目标的快速区分,并设计了CFAR检测总体流程。最后,采用GF-3卫星双通道模式实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间及目标检测性能对比。实验结果表明,在基于TX2构建的星上处理平台上,新方法运行时间比传统CFAR方法缩短30倍,具有良好的实时性,同时对舰船目标检测检测率达到97.8%的同时,虚警率控制在5.2%,具有良好的虚假目标剔除效果。#$NL
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• GeoCube: 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体
• 高凡,乐鹏,姜良存,曹志鹏,梁哲恒,上官博屹,胡磊,赵帅锋

• 摘要：随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此，本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体，相较于现有的数据立方体方法，本文强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架，同时建立与商业智能领域的数据立方体关联，为时空大数据建立统一的时空组织模型，支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比，结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。
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  摘要(23)

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• 基于新一代国产高光谱卫星ZY1E的典型内陆水体叶绿素a浓度反演
• 刘瑶,李俊生,肖晨超,张方方,王胜蕾

• 摘要：2019年9月12日成功发射的资源一号02D卫星（ZY1-02D）搭载了新一代可见短波红外高光谱相机（Advanced Hyperspectral Imager，AHSI），其丰富的细分波段和较高的空间分辨率在内陆湖库水质监测方面具有较大潜力，但数据可用性有待分析和验证。本研究以我国华东和华北平原的典型富营养湖库（太湖、于桥水库）和中营养湖库（小浪底水库）为研究区，开展基于ZY1-02D高光谱影像的叶绿素a浓度反演研究。以3个研究区在46个采样点地面测量的叶绿素a浓度和同步获取影像的遥感反射率作为数据源，基于5种典型的叶绿素a半经验模型进行了模型参数优化和叶绿素a反演精度验证。结果表明，基于中心波长为705nm和671nm的波段比值模型叶绿素a反演精度最高，模型R2为0.78，平均无偏相对误差（AURE）和均方根误差（RMSE）分别为13.5%和4.5mg/m3。研究表明，ZY1-02D高光谱数据在内陆水体叶绿素a浓度高精度反演方面具有重要潜力，但未来需要通过多星组网提升监测能力，以及发展针对于ZY1-02D水体图像的降噪和大气校正方法。
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• 基于Sentinel-3卫星双角度热红外数据的流域尺度地表蒸散发估算与验证研究
• 薛可嘉,卞尊健,何苗,宋立生,徐艳豪,蒋浩

• 摘要：双层能量平衡模型（Two Source Energy Balance, TSEB）常用于地表蒸散发的估算研究，对于干旱半干旱流域的水资源调控以及利用有着十分重要的意义。本文在流域尺度上分别利用Sentinel-3双角度观测热红外和近红外数据反演的地表温度（Land surfacer temperature, LST）和地表组分温度（Land surface component temperatures, LSCT）分别驱动TSEB模型，估算了黑河流域不同土地覆盖类型下的瞬时地表通量，并利用流域内上、中、下游通量塔地面观测数据验证了两种模型的地表通量。结果表明：两种模型都在一定程度上高估了净辐射和潜热通量，在植被稀疏的高寒草甸以及河岸林土地覆被类型下，TSEB-PT模型表现更好，随着植被覆盖度的上升，TSEB-2T模型的优势更加明显。研究结果为黑河流域水资源合理利用提供一定的保障以及为水资源管理者提供流域尺度上更加准确的植被水分利用的估计值，并且为后期模型的优化提供了理论基础。
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  摘要(17)

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• 热红外遥感器温度灵敏度提升手段简析
• 李晓曼,赵艳华,马文坡

• 摘要：热红外遥感相机主要使用遥感手段感应地物热红外辐射信息，可用于识别地物和反演地表温度参数。由于热红外遥感相机在夜间的工作工作能力优于可见光，且环境适应性好，已广泛应用于资源调查、生态环境监测、灾害评估以及军事目标探测识别等领域。随着工程应用及科学研究的不断深入，提升热红外遥感器的探测灵敏度需求日益迫切。热红外遥感器的温度灵敏度与遥感器自身收集目标能量的能力和遥感器系统噪声特性相关。其中，遥感器系统噪声由光子噪声（景物辐射和遥感器本体背景辐射共同到达焦平面处的光子的波动）、探测器组件噪声、电路噪声共同组成。在成像谱段、积分时间、探测器及视频电路参数固定的条件下，光学系统降温能够减小其自身背景辐射，降低光子噪声，提升系统的温度灵敏度。本文通过仿真分析量化了光学系统辐射与光路设计、光学系统工作温度以及探测器冷屏设置的关系，并以某热红外遥感相机为例验证了光学系统温度对热红外遥感器温度灵敏度的影响。文中的仿真分析方法和验证情况对于热红外遥感器的设计研制有参考意义。
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  摘要(22)

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• 基于多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究
• 祝新明,宋小宁,冷佩,胡容海

• 摘要：由于星载热红外传感器研发技术的局限性，单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据，对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异，降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此，本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例，通过引入多尺度地理加权回归MGWR(multiscale geographically weighted regression)来分析NDVI、DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异，提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法，并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明，基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系，其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响，DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与四种代表性方法相比，基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理，在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理；另外，对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言，利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度，在0-1 K误差级别下的面积占比均大于57%，均方根误差(root-mean-square error, RMSE)均小于2.85 K，决定系数(coefficient of determination, R2)均大于0.88。
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• SARBuD 1.0: 面向深度学习的GF-3 精细模式SAR建筑数据集
• 吴樊,张红,王超,李璐,李娟娟,陈卫荣,张波

• 摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是开展城市建筑区信息获取与动态监测的重要数据源。本文建立了一个面向深度学习建筑区提取的中高分辨率SAR建筑区数据集SARBuD1.0 (SAR BUilding Dataset)。该数据集包含了覆盖我国不同区域的27景高分三号精细模式SAR图像，并从中获取了建筑区共计60000个SAR样本数据，结合光学图像与专家解译，制作了与样本数据对应的标签图像。SARBuD1.0数据集包含了不同地形场景类型、不同分布类型、不同区域的建筑区。该数据集可支持研究者对建筑区进行图像特征分析、辅助图像理解，并可对当前热点深度学习方法提供训练、测试数据支持。本文以山区建筑为例，使用传统纹理特征与深度学习特征对建筑区进行了特征分析与比较，相比于传统的人工设计的纹理特征，卷积神经网络具有更深、更多的特征，利用网络模型浅层的不同卷积核采样可得到各种纹理特征，在网络的深层卷积结构中可获取代表着类别的深层语义特征，使得分类器能更好地检测并提取图像中指定的目标。基于本数据集利用深度学习方法对不同地形区域的建筑区进行提取实验。实验结果表明基于本数据集训练的深度学习模型，对建筑区提取可以取得良好的结果，说明该数据集可以很好支持面向大数据的深度学习方法。其他学者可以基于SARBuD1.0数据集开展建筑区图像特征分析与语义分割提取等方面的研究。
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  摘要(28)

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• 3D点云震害建筑物深度学习样本增强方法
• 崔驿宁,窦爱霞,杨慎宁

• 摘要：摘要：针对震后复杂场景LiDAR点云建筑物破坏类型的自动识别问题，为满足应急救援时效性、准确性需求，告别传统人工震害特征提取，充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息，进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别，构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌三种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响，并提出破坏建筑物样本增强方法，丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据，在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验，样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%，模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时，才能取得较好的分类识别效果。
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  摘要(40)

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• 融合周期递增余弦退火与空洞卷积的遥感影像语义分割方法
• 唐振超,韦蔚,罗蔚然,胡洁,张东映

• 摘要：高分辨率遥感影像语义分割是全要素地物特征自动提取和智能解译的研究热点。近年来,深度卷积神经网络在语义分割方向取得了大量成果,但遥感影像地物信息本身的复杂性限制了网络发挥。本文引入多尺度并行的空洞卷积帮助网络更大范围捕捉上下文信息,在不增加参数的情况下,网络对小目标和大目标对象均表现出较好的辨识能力。语义级特征的提取必然会导致空间分辨率损失,本文方法丢弃池化操作,并利用空洞卷积保持空间分辨率,对输出的分割结果使用全连接条件随机场融合图像级特征,弥补细节的位置信息,以此提高网络在遥感影像上的语义分割能力。网络的学习策略采用余弦退火方法调整学习率,本文引入周期递增的余弦退火策略可以让网络学习过程稳定,并获得合适数量的局部最优解,集成局部最优解进一步提升网络的像素分类能力。在Gaofen Image Dataset数据集上的实验结果表明本文方法能有效辨识复杂结构的对象,其总体精度与kappa系数均优于目前主流的语义分割模型。
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  摘要(35)

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• 季节偏差纠正下的遥感AOD产品降尺度BGIM算法
• 梁玉,邹滨,冯徽徽,刘宁

• 摘要：MODIS 3km DT(Dark Target)卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)数据产品已广泛应用于大气污染监测，但受反演方法限制，该数据产品像元缺失严重、时空覆盖度低、精度偏低。相比，MODIS 10km DT_DB_Combined AOD数据产品因融合DT和DB(Deep Blue)两种反演算法，一定程度上可弥补MODIS 3km DT AOD数据产品在时空覆盖度与精度方面的缺陷，但分辨率偏低。此外，受气溶胶组分来源的季节变化与地表反射率估算的季节性误差影响，MODIS AOD数据产品精度同时也存在季节性特征。 本文由此以京津冀为试验区，顾及AOD季节变化特性，开展MODIS 10km DT_DB_Combined AOD数据产品偏差纠正下的地统计反演模拟(Bias-corrected Geostatistical Inverse Model, BGIM)降尺度算法研究。试验同时引入AERONET地基观测数据和MODIS 3km DT AOD数据产品作为降尺度结果的绝对与相对验证标准。 结果表明：季节偏差系数纠正下生成的MODIS 3km DT_DB_Combined AOD与10km DT_DB_Combined AOD、3km DT AOD数据产品的绝对精度相当，验证R2分别为0.79、0.70、0.71；且相比MODIS 3km DT AOD数据产品，季节偏差系数纠正下的MODIS 3km DT_DB_Combined AOD数据与其相关系数可达0.93；在时间覆盖度和空间覆盖度方面可分别提升11.21%和11.44%，其中春、冬两季空间覆盖度提升效果尤为显著。 研究结果证实BGIM降尺度算法可有效估算MODIS 3km DT_DB_Combined AOD数据，提高MODIS 3km AOD产品的时空覆盖度，并同时抑制原有MODIS 10km DT_DB_Combined AOD数据产品的季节性高估现象。
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  摘要(93)

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• AMSR-E地表温度数据重建深度学习方法研究
• 苏扬,吴鹏海,程洁,殷志祥,马晓双,杨辉

• 摘要：地表温度对于全球气候变化等研究具有重要意义。被动微波遥感传感器AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）可以获得全天候地表温度，可作为多云条件下热红外地表温度数据的补充；但轨道扫描间隙限制了该数据在全球或区域尺度上的实际应用。鉴于地表温度的高时空异质性和AMSR-E LST轨道间隙数据的特点，本文提出了一种多时相特征连接卷积神经网络地表温度双向重建模型（MTFC-CNN），利用深度学习在处理复杂非线性问题上的优势，重建轨道间隙区域的地表温度值。将2010年中国大陆区域四季的AMSR-E LST数据，分为白天和夜晚，形成共八个数据子集进行实验。在模拟实验中,重建结果与原始反演地表温度值平均均方根误差在1.0K左右，决定系数R2在0.88以上，优于传统的样条空间插值和时间线性回归方法；真实实验结果具有较好的目视效果，且与对应MODIS LST产品对比发现，重建区LST值和未重建区LST值与MODIS LST产品间具有相近的平均均方根误差和决定系数。因此，本文提出的MTFC-CNN方法能有效重建AMSR-E LST轨道间隙数据，且优于传统方法。
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  摘要(43)

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• 卫星高度计融合产品的研发综述
• 刘磊,李志锦,费建芳,王辉赞,叶芳,张福颖,蒋星亮,史文丽

• 摘要：卫星高度计融合产品广泛应用于海洋环境监测、海洋中尺度系统研究和海洋数值预报等业务领域，具有极高的科学和社会价值。当前同时在轨运行并发布沿轨数据的高度计卫星维持在5~6颗，为了立足现有数量的观测卫星，最大程度地提取有效观测信息，本文以改进融合产品的有效分辨率并提升高度计产品质量为主线，详细介绍了现有卫星高度计融合产品的研发现状。前人的研究结果表明：卫星高度计融合产品的质量主要三个方面的影响：1. 制作产品所选择的卫星种类：因不同种类卫星的轨道高度、周期差异，导致获取的海表高度时空精度也存在不同；2. 高度计标准的选择：资料处理中的仪器参数、地球物理参数、环境校正、平均海面的构造等；3. 融合处理资料的方法：不同融合方法在背景场的选择、背景误差相关系数尺度的差异以及观测误差的处理等。针对众多学者关注的热点和亟需解决的难点问题，本文系统地介绍了当前卫星高度计融合产品的种类，对比分析产品质量。同时针对卫星高度计的融合方法，着重介绍了卫星高度计融合产品质量的提升途径。文中进一步强调了融合方法与有效分辨率的关系，为提升卫星高度计融合产品质量，提高融合产品的有效分辨率，扩大卫星高度计融合产品的应用范围提供参考。
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  摘要(62)

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• 基于FY-4A AGRI数据的晴空大气可降水量遥感反演
• 张环宇,唐伯惠

• 摘要：作为中国发射的风云四号系列首颗卫星，FY-4A搭载了先进的静止轨道辐射成像仪AGRI。本文利用AGRI传感器的中红外到热红外波段观测数据、ERA5水汽再分析产品以及全球无线电探空数据集IGRA等数据进行晴空大气可降水量反演研究。 在海洋表面，分别利用回归分析法与随机森林算法反演大气可降水量，反演结果与ERA5水汽产品相比，均方根误差为0.493cm和0.247cm。在陆地表面，利用随机森林模型反演大气可降水量，反演结果与ERA5水汽产品相比，均方根误差为0.155cm；与IGRA水汽产品相比，均方根误差为0.215cm。结果表明本文使用的随机森林算法可以有效地提升热红外遥感数据反演大气可降水量的精度。
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  摘要(41)

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• Landsat 8 地表温度产品降尺度深度学习方法研究
• 张义峥,吴鹏海,段四波,杨辉,殷志祥

• 摘要：以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中,但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此,本文以Landsat 8 ARD 地表温度产品为降尺度对象,以Landsat 8 OLI原始数据为潜在趋势面因子,构建地表温度降尺度残差卷积神经网络的深度学习框架；探索适用于Landsat 8地表温度产品空间降尺度的趋势面波段或组合,并在不同季节、不同地表类型下与经典传统方法进行定量比较。结果表明：深度学习框架下利用Landsat 8 OLI原始单波段作为趋势面因子就能有较好的降尺度效果,增加潜在趋势面因子的组合数量并不能提高降尺度效果。不同地表覆盖类型实验中,深度学习方法降尺度效果整体优于经典传统方法,且近红外波段为趋势面因子时效果最佳；不同地表覆盖类型的深度学习降尺度效果排序为：植被>建筑>水体,而经典传统方法则没有表现出明显的差异。不同季节实验中,深度学习方法在春夏冬三季的降尺度效果明显好于经典传统方法,两类方法的秋季降尺度结果相当。因此,提出的残差卷积神经网络深度学习框架对Landsat 8遥感地表温度产品具有较好的降尺度效果,整体优于经典传统方法且稳定性更强。
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  摘要(39)

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• 基于光谱库优化学习的光谱超分与分类精度提升
• 韩晓琳,张欢,孙卫东

• 摘要：光谱库优化学习是指依据日臻完善的光谱库可以涵盖高光谱图像中所有地物类别光谱信息的这一基本特性，将光谱库中的光谱数据作为训练样本，在严格理论推导下构建字典优化学习过程，使高光谱图像中的光谱能够在该字典下进行稀疏表示。本文提出了一种基于光谱库优化学习的光谱超分辨率重建方法，该方法在稀疏表示框架下，通过波段匹配，将光谱库映射为与待重建高光谱图像波段相对应的特定光谱库；利用映射后的特定光谱库与高分多光谱图像，从理论上推导、并构建了基于ADMM算法的光谱字典与稀疏系数优化学习过程；进而，实现了仅由一幅高分多光谱图像到高分高光谱图像的高质量光谱超分辨率重建。多种数据集上的对比分析表明，即使仅使用一幅高分多光谱图像，本文方法仍能恢复重建出高质量的高分高光谱图像，同时光谱超分辨率重建后的高分高光谱图像可显著提升地物分类精度。
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  摘要(40)

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• 移动地理信息系统技术发展的三个时代
• 乔彦友,常原飞

• 摘要：为了明晰的理清移动地理信息系统技术发展脉络，本文简述了信息技术变革是如何推动该技术向嵌入式时代、移动互联网时代、智能物联网时代不断演变，并依次分析了每个时代的技术架构及其典型应用，在此基础上提出了集成全球导航定位、5G、人工智能和计算机视觉等信息技术于一体的新一代移动地理信息系统概念，分析了其具备的泛在化、实时化、智能化特征，论述了支撑三大特征的跨平台内核、同步定位与全息高精度导航地图、语义地图和智能决策三种核心技术，总结其发展和应用的变化趋势，并对其前景进行了展望，对后续移动GIS的发展有一定的指导意义。
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  摘要(56)

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• 考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法
• 林英豪,金燕,沈夏炯,周黎鸣

• 摘要：地形校正可以削弱地势复杂区域由于地形起伏导致的地表接收太阳辐射不均匀和地表反射率失真的问题, 从而提升遥感影像质量和遥感信息提取的精度。但是, 现有地形校正模型存在过校正、波段间校正效果不稳定以及校正效果不理想等问题。本文根据Minnaert地形校正模型系数k和地物二向性反射特性的相关性, 对Minnaert模型进行改进, 提出了一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型（CMinnaert校正模型）, 并在地物预分类中采用地物一级分类和分植被疏密程度分类两种方式, 用以验证CMinnaert模型的稳定性并提出最佳地物类型划分方案。首先对待校正影像进行地物类型预分类, 其次逐波段针对各地物类型分别进行系数k的拟合求解, 然后使用各波段各地物类型的系数k对该范围的遥感数据进行Minnaert地形校正。以河南省商城县的Landsat 8/OLI影像为实验数据, 分别利用余弦校正模型、SCS校正模型、Minnaert校正模型、分坡度的Minnaert校正模型和CMinnaert校正模型对研究区影像进行地形校正, 通过目视对比和统计数据分析的方式, 评估各算法性能及地形校正效果。研究结果表明, 本文提出的CMinnaert校正模型有效地削弱了地形效应对遥感影像辐射亮度值的影响:与原始影像和其他四种地形校正结果相比, 进行地物一级分类的CMinnaert校正模型有效降低了各波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2,未出现过校正现象; 分植被疏密程度分类的CMinnaert模型在第1、5波段有效削弱了其他校正模型的过校正问题, 其余波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2是六种模型中最低的两种地物预分类方式的CMinnaert模型校正效果都较稳定且明显优于其他四种地形校正模型; 地物一级分类的CMinnaert模型与分植被疏密程度的CMinnaert模型目视比较、太阳入射角余弦相关性分析、辐亮度直方图和阴阳坡光谱特征分析结果基本一致, 考虑到CMinnaert模型的算法效率和实际应用能力, 本文建议在进行CMinnaert地形校正应用时采用地物一级分类的方式。
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  摘要(39)

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• 一种新型语义分割的建筑物提取方法
• 龙丽红,朱宇霆,闫敬文,刘敬瑾,王宗跃

• 摘要：高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域具有重要的理论和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中楼房语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet(D-UNet)。首先通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验,实验结果表明提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物分割,分割精度更高,优于其它方法,具有较高的实际应用价值。
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  摘要(65)

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• 基于MAX-DOAS和TROPOMI对北京冬季对流层NO2污染监测和对比分析
• 杨东上,罗宇涵,曾议,周海金,司福祺,窦科,詹锴,刘文清

• 摘要：利用不同监测平台对大气环境污染进行监测时，不同遥感数据之间的对比验证以及协同观测是准确评估大气污染变化的关键。本文利用北京站点布置的多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）光谱仪，反演了2018年11月至2019年2月北京站点冬季的对流层NO2垂直柱浓度，总结了北京冬季NO2的日变化和月变化规律。研究中首先利用MAX-DOAS测量光谱结合DOAS反演算法获取不同时刻对流层NO2垂直柱浓度，与TROPOMI过境时刻的NO2遥测数据的变化趋势和相关性进行比较，并对卫星过境时地基站点不同的数据平均时间，和星-地间平均采样距离进行敏感性分析，同时将双因素方差分析方法（Two-way ANOVA）应用于评估风场对区域NO2浓度变化的影响。结果显示北京地区11月的对流层NO2平均浓度高于冬季其他月份，最大时均浓度可达到4.04×1016 molec.cm-2，且冬季各月份下午对流层平均NO2浓度明显高于上午。利用TROPOMI和MAX-DOAS获得的对流层NO2具有较好的相关性（r=0.88），其中2018年12月星-地观测相关性可达到0.96，但TROPOMI的NO2浓度结果相对于地基MAX-DOAS观测结果均有不同程度的高估。同时星-地对比敏感性表明，在一定的采样范围内，随着平均时间和平均距离的增大，星-地NO2浓度检测相关性均表现为明显的增高，其中相关性对采样距离的敏感性较大，而浓度相对偏差对采样时间敏感性较大，这为数据对比时的合理采样间隔选择提供参考。此外，风场分析发现风速及风速和风向的交互作用是导致北京地区NO2浓度变化的重要因素之一。
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  摘要(84)

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• 2005-2016年南极冰盖物质平衡精细评估
• 林依静,程晓,刘岩,于志同,沈强,赵励耘

• 摘要：在全球变暖背景下，精细评估南极冰盖物质平衡可以深入探索南极冰盖变化对海平面上升的影响。基于最新的多源遥感冰盖产品，本文改进了通量法（IOM）在触地线处冰通量的评估方法，并逐年逐流域评估了2005-2016年南极冰盖物质平衡及变化，探讨了其变化的动力学和气候学原因。本文实现了触地线处冰通量的精细评估，与国际同期结果比较此方法结果更合理；同时，对比结果显示细微的数据差异和方法差异会造成IOM法物质平衡估算结果的明显差异。2005-2016年期间，南极年冰盖物质平衡基本处于物质流失状态，年均物质损耗量为109.1±34.9 Gt yr-1，年际间波动为±84.1 Gt yr-1。南极冰盖物质损耗由西南极主导，占总物质损耗量的65.1%；东南极整体处于正平衡状态，但威尔克斯地流域存在明显的物质损耗；南极半岛地区在零平衡状态下波动；岛屿冰通量首次被单独评估，处于负物质平衡状态。冰盖物质平衡变化从整体来看是由表面物质平衡主导的，受年际变化的气候学因素影响；从小尺度范围来看，冰架变薄、冰川崩解导致的触地线处冰通量的动力学变化影响了部分物质损耗严重区域的物质平衡变化，使其在崩解事件发生的年份流失的冰物质量增加。
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  摘要(61)

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• 利用无人机数码影像估算马铃薯株高和地上生物量
• 刘杨,黄珏,冯海宽,孙乾,杨贵军,杨福芹

• 摘要：株高和地上生物量(above-ground biomass, AGB)是作物长势监测的重要指标,因此快速获取这些信息对指导田间管理具有重要意义。该文于2019年3月-7月获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高清数码影像、实测株高(heigh, H)、实测AGB和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先基于无人机高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM),利用DSM提取出马铃薯的株高(Hdsm),然后选取26种数码影像指数和H、Hdsm组成新的数据集与马铃薯AGB进行相关性分析,筛选出前7个影像指数同Hdsm作为自变量构建5个生育期的AGB估算模型,最后选择多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)3种建模方法对同生育期不同估算模型进行对比,挑选出每个生育期马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测株高H高度拟合(R²=0.86,RMSE=6.36cm,NRMSE=13.42%)；每个生育期通过3种建模方法构建AGB模型,每种方法中数码影像指数融入Hdsm所得模型更佳；每个生育期中采用MLR以数码影像指数和Hdsm为变量的AGB模型(R²=0.61、0.74、0.77、0.72和0.60)效果优于SVM(R²=0.60、0.69、0.73、0.69和0.58)和ANN(R²=0.56、0.67、0.71、0.65和0.55)AGB估算模型。该研究可以为马铃薯长势实时监测和产量精准预测提供参考。
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  摘要(55)

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• 基于林区植被穿透率分析的多源DEM数据精度评价
• 蔡士雪,岳林蔚,尹超,邱中航

• 摘要：随着现代遥感观测技术的不断发展，目前已经有多个版本的公开高程数据集。然而，在林区，由于植被对电磁波的遮挡或吸收作用，遥感手段探测得到的高程不能反映真实的地表信息，存在系统偏差的影响。为了分析多源DEM产品在林区高程偏差的特性，本文选取了美国马里兰州和索诺马县为研究区域，对比不同地形、不同林区类型条件下雷达DEM产品SRTM1、TanDEM-X 90和光学DEM产品AW3D 30与裸地参考高程3DEP的差值，得到三类高程产品的林区穿透率，并结合林区类型、植被冠层高度、冠层覆盖度和坡度等辅助数据进行差异分析。结果表明，在所有研究区域中，C波段雷达数据SRTM1的整体林区穿透率最大，尤其是在马里兰州常绿针叶林，其整体穿透率可达0.771。而基于X波段雷达观测的TanDEM-X 90和光学数据AW3D 30的林区穿透率相当。三类高程产品在针叶林中的林区穿透率大于在阔叶林中的林区穿透率，且林区穿透率均随着冠层覆盖度的增加而减弱，其中TanDEM-X 90和AW3D 30的林区穿透率减弱幅度较大。除探测波长影响外，主要原因是TanDEM-X 90和AW3D 30都是由高分辨率数据采样得到，重采样前的高分辨率原始数据更容易检测到树木之间的开阔区域。因此，在林区中对SRTM1、TanDEM-X 90和AW3D 30三类高程产品进行应用时，应综合考虑传感器波段的穿透性、林区类型、冠层覆盖度以及坡度的影响，根据每个产品的林区穿透率去除植被冠层高度，以获取更加精确的地表信息。
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  摘要(73)

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• 火星伊西底斯平原的壁垒撞击坑：遥感分析及环境启示意义
• 芶盛,岳宗玉,邸凯昌,牛胜利

• 摘要：伊西底斯平原是我国首次火星探测任务“天问一号”预选着陆区之一，地表广泛发育指纹地形和壁垒撞击坑。壁垒撞击坑具有一层或多层流态化的连续溅射物，一般被认为是地下富含水/冰的地层(以下简称“地下水冰层”)与超高速撞击体作用的产物，是分析火星当前和过去地下水冰层的关键研究对象。基于高分辨率影像，本文采用影像解译、形貌分析、撞击坑统计定年等方法，开展了伊西底斯平原壁垒撞击坑的遥感综合分析。解译发现该平原目前共存在120个壁垒撞击坑，它们的最小直径为1.5 km，连续溅射物平均分布在撞击坑周围约1.3个半径范围之内，且外观不规则程度(弯曲度)高。采用撞击坑直径-频率分布定年方法确定了15个连续溅射物保存完整的壁垒撞击坑的绝对模式年龄(地质年龄)，发现它们全部形成于亚马逊纪。根据连续溅射物与指纹地形的空间叠加关系，本文推断构成指纹地形的锥状物形成于2.38-3.24 Ga(早亚马逊纪)。它们更可能是大量岩浆流过湿润或冰冻地面时下覆(融化)水分迅速气化而发生爆裂并冲破岩浆形成的无根锥/伪火山口。根据撞击坑直径和挖掘深度之间的经验关系，本文揭示伊西底斯平原有利于形成壁垒撞击坑的地下水冰层的平均埋藏深度至少稳定保持在1 km，并可能因火星自转倾角周期性变化对气候的影响而发生0.1 km的小幅上升或下降。本文研究成果对于重建伊西底斯平原地下水冰环境演变历史具有重要科学意义，并有望得到我国“天问一号”巡视器和轨道器次表层探测雷达探测结果的验证。
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  摘要(78)

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• 一种结合深度学习的高光谱与多源遥感数据融合分类方法
• 赵伍迪,李山山,李安,张兵,陈俊

• 摘要：高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征；同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共三个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征；然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取；最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。
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  PDF(88)

  摘要(270)

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• 受随机介质遮蔽目标的雷达成像方法效能比较
• 伊铁延,陈锟山,刘玉

• 摘要：为了综合分析受随机介质遮蔽目标雷达成像方法效能，本文系统比较了随机介质参数（散射厚度与吸收厚度）、天线布局方式（稀疏阵列的天线阵元间距及空间分布）对合成孔径雷达SAR、时间反转TR以及时间反转-多重信号分类TR-MUSIC这三种典型方法成像效能的影响。结果表明TR-MUSIC表现最优，SAR次之，TR较弱。随着光学厚度或单次散射反照率的增大，三种成像方法效能均发生退化，但TR-MUSIC总体而言相对受影响最弱。散射厚度是造成成像效能退化的主要原因，而吸收厚度的影响较为微弱。根据稀疏阵列下成像方法效能比较结果，利用TR-MUSIC可以抑制栅瓣特性的优势，使用特殊布局的天线可以同时降低雷达系统复杂度和减弱杂波信号，进而改善成像结果。本研究可为提高受随机介质遮蔽目标的雷达成像质量提供理论支撑。
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  PDF(981)

  摘要(1135)

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• 一种基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测模型
• 彭豪杰,周 杨,胡校飞,张 龙,彭杨钊,蔡心悦

• 摘要：针对PM2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘，而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题，综合考虑深度学习与随机森林的特点，提出一种基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度（AOD）遥感数据、气象再分析数据和PM2.5地面观测数据构建训练数据集，通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取，将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练，并使用随机森林回归算法得到PM2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性，以河南省区域2018~2019年的PM2.5浓度估算为例，将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN_LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等三种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明，在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度，其中以LSTM为特征选择器，RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型，在即使只有35%的数据作为训练样本时，整体预测实验中R2仍可达0.89，各季节预测实验中R2均在0.75以上。
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  PDF(112)

  摘要(57)

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• 全局局部细节保持的深度条件随机场用于高分辨率遥感影像建筑物提取
• 朱祺琪,李真,张亚男,李佳伦,杜禹强,关庆锋,李德仁

• 摘要：准确实时地获取建筑物分布图可以协助各国政府和非政府组织规划城市基础设施建设以及救灾工作等，具有十分重要的研究价值。条件随机场模型由于其较强的上下文信息建模能力，被广泛应用于建筑物提取任务中。然而，面对高分辨率遥感影像丰富的地物信息，基于条件随机场的提取方法存在建筑物边界模糊的问题。本文提出了一种膨胀分割条件随机场框架，该框架提出全局局部一体化D-LinkNet，在有效利用多尺度建筑物信息的同时保留局部结构信息，解决了传统条件随机场一元势能丢失边界信息的问题。同时，该框架融合分割先验以缓解建筑物类内光谱差异较大的影响，利用更大尺度的上下文信息来精确提取建筑物，并引入局部类别标记代价从而保持细节信息以获取清晰的建筑物边界。实验结果表明，该框架在WHU卫星和航空数据集上的精度评价指标均优于其它对比方法，其IoU分别达89.82%和91.72%，对于复杂场景下的建筑物信息能够获得较好的提取效果。
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  PDF(177)

  摘要(82)

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• FY3B/MWRI北极海冰密集度ASI算法反演研究
• 李乐乐,王晓雨,陈海花,苏洁,管磊

• 摘要：近年来，由于“北极放大”的气候效应，使得北极海冰变化受到了越来越多的关注。而作为海冰被动微波遥感的主要参数，海冰密集度能够表征海冰的主要状态，可用于指导极区走航以及进行不同尺度的海冰变化研究。通过该参数还可以计算出海冰面积、海冰范围等信息，对极区冰情预测以及气候变化研究具有重要意义。本研究探讨了如何利用FY3B/MWRI（FengYun-3B/MicroWave Radiometer Imager）较高分辨率通道数据来反演北极地区海冰密集度。基于ASI（ARTIST（Arctic Radiation and Turbulence Interaction STudy）Sea Ice）算法，本研究通过改进算法系点值的方法反演了北极地区海冰密集度，并将反演结果与MWRI海冰密集度产品进行了对比。首先利用Aqua/MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）反射率数据获得的海冰密集度对二者进行了验证。结果表明，本研究选用的新系点值ASI算法在全部数据集范围内的平均偏差与MWRI海冰密集度产品相当，但标准偏差和均方根误差均较之明显降低，且在海冰密集度低于95%时精度远高于MWRI产品。然后将二者与不莱梅大学的SIC_UB(Sea Ice Concentration from University of Bremen)海冰密集度产品进行了对比，其中本研究反演海冰密集度与SIC_UB产品的平均偏差和标准偏差分别为3.3%和10.6%，低于MWRI产品与SIC_UB产品之间的5.9%和16.4%。最后，对本研究反演结果、MWRI产品、NSIDC/AMSR-E(National Snow and Ice Data Center/Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)产品以及SIC_UB产品的日均海冰密集度和海冰面积、海冰范围进行了时间序列对比，结果表明本研究反演海冰密集度的数值在三种统计方式下均显著低于MWRI产品，且较之更接近NSIDC/AMSR-E和SIC_UB产品。本研究利用国产卫星亮温数据反演的北极地区海冰密集度具有较高空间分辨率和较高精度，有利于北极地区气候变化的长时间序列研究。
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  摘要(52)

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• 海洋一号卫星水色水温扫描仪红外信息获取技术
• 范文龙,黄小仙,傅雨田

• 摘要：自2000年至今，我国已发射了海洋一号A、B、C与D四颗太阳同步海洋光学遥感卫星。对海温分布与变化的探测是海洋一号卫星主载荷水色水温扫描仪（简称水色仪，COCTS）的主要任务之一。考虑到对海冰和海洋上空台风等气象要素的同时探测，实际水温探测通道的动态范围要求涵盖200K?320K的温度区间。由于某些洋面区域微弱温度的变化将会导致严重天气灾害的发生，因此海温探测通道还需满足探测灵敏度与定量化的精度要求。本文旨在依据技术指标要求，设计水色仪红外通道的信息获取电路，包括对探测器微弱信号进行放大的前置放大电路，消除基础电平以提高动态范围的交流放大器，以及实现信号的直流恢复与动态范围调整的通道放大电路。基于对所使用的光导型红外探测器工作机理的研究，结合水色仪的系统组成与特性，为确保同时满足高动态范围与高灵敏度这一对相互矛盾的指标要求，通过理论分析计算、电路仿真等方法，确定各级放大电路的形式及参数。为实现整个扫描视场的稳定基准电平探测与单像素信号探测，设计相应的高通与低通滤波器，并在真空环境模拟实验室对水色仪的系统性能进行测定，以验证信息获取电路设计的合理性。在实验室进行的红外辐射定标结果表明，水色仪两个红外通道的动态范围分别覆盖了177K~327K和173K~324K，均满足200K~320K的技术指标要求；两个红外通道在整个动态范围内的噪声等效温差（NETD）分布在20mK~110mK之间，而在考核位置300K处则达到了21mK~34mK，远优于0.2K的技术指标要求。空间测试环境较实验室复杂，测量精度亦有一定的差异。在轨测试结果表明，两个红外通道的动态范围分别覆盖了186K~328K和185K~326K，在整个动态范围内的NETD根据所选目标区域开窗大小的不同分布在50mK~110mK之间，性能优于技术指标要求。红外通道能够实时跟踪星上黑体信号随时间与周围环境的变化，可据此来对红外通道的定标系数进行即时修正，从而达到预期的在轨实时辐射定标的目的，为定量化反演海温奠定了基础，并能获取且制作出高质量的全球海温产品。
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  摘要(73)

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• 基于多分辨率空间自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨(AI专刊)
• 苗馨远,张晔,张钧萍

• 摘要：热红外遥感图像由于其特定的成像方式，包含目标特有的发射率及温度等特征。然而，热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展，同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息，使得利用多源融合技术实现热红外图像空间分辨率增强与亚像素级特征提取成为可能。为此，本文提出了一种基于多分辨率自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨算法，该算法通过可见光与热红外图像融合的方式实现热红外图像空间特性的自适应融合增强。本文算法优势主要体现在以下几个方面：（1）基于多分辨率的超像素分割，使用超像素块代替传统的方块作为低秩恢复单元，自适应地调整单元内空间特性以保持单元内地物类型的稳定并抑制结构性噪声；（2）通过构建导向线性滤波器，在保护热红外图像光谱信息的前提下，实现可见光图像精细空间特征向热红外图像的迁移；（3）在低分辨层建立增强热红外图像残差与可见光图像残差之间关联并迁移至高分辨层，在保证超分辨图像细节信息的前提下，实现热红外图像空间超分辨。为了验证算法的有效性，本文采用2014年IGARSS数据融合竞赛提供的可见光与热红外实验数据进行实验，并与融合竞赛中表现最为优异的监督图特征融合方法进行比较，并从温度反演精度以及分类精度两个方面评价超分辨效果。实验结果表明，本文提出的方法其噪声抑制效果、空间平滑效果、边缘锐化效果均更为优异，超分辨热红外图像有着更为精细的空间信息，并且对于不同区域类型均能较好的保护热红外图像光谱信息。对于不同地物类型，融合超分辨图像有较高的亚像素温度反演精度以及更高的分类精度，其温度反演误差小于1K，总体分类精度较原热红外图像提升20%以上。
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  摘要(48)

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• 半椭球形树冠对冠层间隙率与聚集度指数的影响研究
• 王少腾,耿君,涂丽丽,尹高飞

• 摘要：森林冠层结构特征直接影响着森林截获太阳辐射的程度，进而影响到林冠与外界环境的能量交换。树冠形状是森林冠层结构的重要组成部分，定量分析树冠形状的影响对森林冠层结构参数的计算有重要意义。之前的研究将树冠假设为圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形等形状计算了冠层间隙率与聚集度指数。然而，树冠生长受外部环境以及内部顶端优势等因素的影响，相较于上述理想化的树冠形状，半椭球形更符合树冠自然生长规律。事实上，半椭球形是一种十分常见的树冠形状。本文推导出半椭球形树冠的冠层间隙率与聚集度指数计算公式，并进一步扩展到双半椭球形树冠。同时将以上两种形状的树冠与理想的圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形树冠的冠层间隙率和聚集度指数的进行对比分析。结果表明：(1)半椭球形树冠与其它形状树冠的冠层间隙率有较大差异，且随着观测天顶角增加，其冠层间隙率的相对误差也逐渐增大。当观测天顶角70°时，圆锥形树冠与半椭球形树冠的冠层间隙率相对误差已接近100%；(2)半椭球形树冠与其它形状树冠的聚集度指数误差不容忽视，当观测天顶角为10°时，圆柱形树冠与半椭球形树冠相对误差最大达到20%；(3) 在半球空间聚集度指数期望值的计算中，半椭球形树冠值比圆锥形树冠值高约16%，半椭球形与双半椭球形树冠的值较为接近，混用树冠形状对结果影响不大。
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  PDF(147)

  摘要(125)

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• 基于多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测
• 范新南,严炜,史朋飞,张学武

• 摘要：本文针对现有方法对遥感图像目标检测准确率低的问题，在更快速区域卷积神经网络Faster R-CNN（Faster Region Convolutional Neural Networks）算法的基础上对其进行改进，提出一种新的遥感图像目标检测算法。该算法把Faster R-CNN算法中的VGG（Visual Geometry Group）特征提取网络替换为残差网络ResNet（Residual Networks），在此基础上加入特征金字塔网络以充分表达语义信息和位置信息，并使用焦点损失函数替代Faster R-CNN算法中的交叉熵损失函数以解决难易样本对总损失贡献的权重问题，最后对NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集采用数据增广方法以解决数据集中图像样本数量少的问题。为验证本文算法的效果，进行了两组对比实验。第一组实验为本文提出的改进模块在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的消融实验；第二组实验为本文算法与其他算法在NWPU VHR-10数据集上的对比实验。实验结果表明，本文算法在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的多类平均准确率分别达到93.4%和93.0%，比Faster R-CNN算法提高了10.6%和7.8%，同时也高于现有的其他几种算法。
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  PDF(147)

  摘要(74)

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• 基于CYGNSS数据的土壤盐分反演方法研究：以黄河三角洲为例
• 王俊栋,孙志刚,杨婷,朱康莹,邵长秀,彭金榜,李仕冀,王玮莹,高祎男,岳焕印

• 摘要：土壤盐碱胁迫是植物生产力低下的关键因素，也是全球盐碱区可持续发展的瓶颈；如何较为高效可靠地获取区域土壤盐分信息是需要优先解决的问题。随着全球导航卫星系统反射测量GNSS-R（Global Navigation Satellite System Reflectometry）的迅速发展，运用星载GNSS-R测量区域范围的土壤盐分成为一种可能。全球飓风导航卫星系统CYGNSS（The Cyclone Global Navigation Satellite System）作为星载GNSS-R计划的重要组成部分之一，其卫星传感器使用的L波段能够敏感地获取土壤介电常数信息，为反演土壤盐分提供了理论基础。本文以CYGNSS作为主要数据源，选取土壤盐渍化十分严重且具有典型代表性的黄河三角洲区域作为研究区域，首次探讨CYGNSS反演土壤盐分的可行性，并建立了一套土壤盐分的反演方法。首先，利用基于相干信号的双基雷达方程对 CYGNSS 数据进行计算获取地表反射率，并校正地表反射率的地表粗糙度和植被衰减效应，计算得到土壤介电常数的幅值；然后，以改进的Dobson-S土壤介电常数模型为物理模型结合土壤水分主动-被动探测卫星SMAP（Soil Moisture Active Passive Mission）土壤水分产品数据为主要的辅助数据，构建一套土壤盐分反演方法，完成2020年5月份黄河三角洲高效经济生态区的土壤盐分反演；最后，利用实测电导率数值对反演结果进行真实性检验，决定系数（R2）为0.94、均方根误差（RMSE）为1.06 mS/cm，拟合精度较高。本研究成果表明运用CYGNSS反演土壤盐分具有一定的可行性，并为区域尺度上的土壤盐分提供一种新思路。
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  摘要(85)

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• MODIS NDSI产品去云算法及最优阈值选择研究
• 王晓艳,陈思勇,郭慧,谢佩瑶,王建

• 摘要：归一化差值积雪指数NDSI是积雪识别中最常用的指数，但由于云的遮挡限制了MODIS NDSI产品的应用。本文提出了一种基于邻近相似像元的MODIS NDSI产品去云方法，并分析了无云NDSI序列在积雪识别中的最优阈值。对于NDSI影像上某一个云遮挡的目标像元，选取目标像元的n个邻近相似像元进行加权平均来预测该目标像元的NDSI值。以东北积雪区2017年10月1日至2018年4月31日一个积雪季的NDSI产品进行去云实验，并采用“云假设”的方法进行了检验，所预测到的云覆盖像元NDSI值与实际值的相关系数达到0.95，均方根误差为0.08。将逐日无云NDSI序列与气象站点测量的雪深序列进行对比，二者具有很好的一致性。气象站点的测量雪深大于等于1cm时，假定该站点所在的像元为有雪像元，并以此为真值，分析无云NDSI序列在积雪识别中的最优阈值。结果表明，非森林地区NDSI阈值为0.1时积雪提取的精度最高，可以达到95.6%；森林地区的NDSI最优阈值为0，对应的积雪提取精度为93.5%。
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  摘要(110)

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• 面向地震应急调查的遥感技术应用现状及趋势分析
• 李强,张景发,龚丽霞

• 摘要：地震是一种会造成人类生命财产重大损失的突发性自然灾害，震后第一时间启动应急响应并开展灾情的快速评估能有效地减轻地震灾害带来的破坏。空间对地观测技术为宏观性的地震应急与调查工作提供了便捷、经济的途径，随着空间对地观测技术与数据处理技术的不断发展，各国学者对遥感应急调查开展了大量深入的研究工作，相关研究成果已广泛地应用于地震应急的实际工作中。但是，遥感数据类型与处理技术的多样化也带来了应急信息的散乱，导致遥感快速应急响应系统性不强，使得应急服务不持续，一定程度上限制了遥感技术的效能。为此，针对现阶段遥感技术在地震应急调查中的应用情况，在总结地震应急调查常用遥感技术手段的基础上，分析了遥感快速应急响应面临的技术挑战，重点梳理了地震应急不同阶段对遥感数据及应急专题产品产出类型与时效性的现实需求，结合震后灾区影像数据的情况，系统地分析了光学、雷达、激光雷达遥感技术在地震应急调查应用中的技术现状与存在的问题。在实际地震应用案例分析的基础，总结剖析遥感应急工作存在的问题，并重点从海量数据快速处理、震害信息智能化提取、多源数据协同分析三个技术层面论述了遥感地震应急面临的核心困难，基于此，结合在轨数据实时、海量数据快速处理就灾情智能化识别的多技术联合、多源数据协同分析、发展敏捷卫星等几个方面论述了未来遥感技术在防震减灾中的发展趋势，以期推动遥感监测手段提供动态、实时、持续的空间信息应急服务能力，提高地震应急工作的快速响应、精细化与业务化应用能力。本文的研究可以为多源遥感技术在地震应急调查中的科研及业务应用提供很好的参考，更高效的发挥遥感技术在防震减灾工作中的应用能力与水平。
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  摘要(80)

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• 高分五号痕量气体差分吸收光谱仪NO₂反演
• 程良晓,陶金花,余超,张莹,范萌,王雅鹏,陈元琳,朱莉莉,顾坚斌,陈良富

• 摘要：搭载于“高分五号”(GF-5)卫星上的痕量气体差分吸收光谱仪(EMI)是一台星下观测的高光谱载荷,测量紫外和可见光光谱范围的地球后向散射辐射,设计用于大气痕量气体的探测。本研究基于EMI在VIS1通道的实测光谱,利用差分光学吸收光谱(DOAS)方法进行了NO₂反演,展示了基于EMI载荷的NO₂反演结果,并与国际同类载荷OMI和TROPOMI的结果进行了比较。研究表明,EMI反演结果与OMI、TROPOMI具有较好的空间分布一致性和较低的相对偏差。EMI与TROPOMI的NO₂浓度在时间变化上也具有较好的一致性。本研究证明了EMI在全球NO₂监测方面的能力,可以为我国后续污染气体探测载荷的设计和应用提供参考。
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  摘要(75)

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• 基于高分五号大气痕量差分吸收光谱仪的甲醛反演（高分大气）
• 王雅鹏,陶金花,程良晓,余超,范萌,张莹,陈元琳,朱莉莉,顾坚斌,陈良富

• 摘要：大气痕量差分吸收光谱仪(EMI, Environmental trace gases Monitoring Instrument)是搭载在“高分5号”(GF5)卫星上的覆盖紫外-可见光波段的光谱仪,用于测量240~710 nm波长范围内的地球后向散射和太阳辐射,旨在量化全球对流层和平流层微量气体的分布,如臭氧,二氧化氮等。本文关注EMI载荷对大气弱痕量气体甲醛(HCHO)的探测能力。本文通过模拟分析讨论EMI进行HCHO反演的需求和可行性。研究结果表明EMI的辐照度波长校准精度高,但在不同行之间存在较大的不均匀性,其波长校正的精度与仪器的狭缝函数(FWHM)高度依赖行位置的变化,其中UV2波段的FWHM的变化范围为0.34-0.55 nm,对应的均值和方差为0.414±0.047 nm。基于EMI的HCHO反演的结果表明,EMI UV2频段的标称信噪比较低,使得利用差分光吸收光谱法(DOAS)得的HCHO斜柱浓度(SCD)存在较大的随机误差和拟合残差。现阶段我们评估得到的EMI HCHO的SCD不确定性为1.2×10_¹⁶ molec/cm2。与国际同类载荷(TROPOMI、OMI)的交叉对比验证结果表明,EMI可以捕捉到中国地区夏季HCHO的空间分布特征。EMI TROPOMI与EMI OMI的相关系数大于0.8。但是在华东地区EMI HCHO普遍高于OMI和TROPOMI,这可能与不完善的波长校准以及不完美的云筛除方案有关。本文的研究证明了EMI对夏季HCHO的探测潜力及不足,可为后续类似载荷的指标设计和算法研发提供参考。
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  PDF(198)

  摘要(85)

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• 被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究：方法、进展及挑战
• 赵伟,文凤平,蔡俊飞

• 摘要：土壤水分不仅在地表水、能量以及碳循环中发挥着非常重要的作用，其时空变化也是影响和反映气候变化的关键因子。虽然被动微波遥感技术是目前监测大尺度范围土壤水分变化最为成熟的技术手段，但是其土壤水分产品空间分辨率往往较低（几十千米不等），不能满足区域和局地尺度的应用需求。鉴于这一问题，空间降尺度逐渐成为了提高被动微波土壤水分遥感产品空间分辨率的主要方式，也是当前遥感研究领域的热点之一。为此，本文总结、分析了近二十多年来国内外被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究进展，系统归纳了经验性、半经验性和基于物理机理的三大类降尺度方法，并就各方法特征进行了详细说明，概述了各方法的优势和缺点。归纳而言，虽然被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度方法众多，但可靠的高分辨率降尺度土壤水分产品仍较少，这与被动微波土壤水分遥感产品、降尺度关系模型方法、以及降尺度辅助因子等有着直接的关联。未来相关研究应重点结合多源遥感数据建立适用性强、精度高的降尺度关系模型，进而实现时空无缝的高时空分辨率降尺度土壤水分产品的生产，为推动土壤水分遥感产品在农林业管理、自然灾害监测、水文过程分析等区域应用中提供支持。
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  摘要(73)

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• 基于无人机平台的沙漠场地BRDF特征观测方法及建模
• 陶炳成,胡秀清,杨磊库,张璐,陈林,徐娜,王玲,吴瑞强,张督锋,张鹏

• 摘要：目标双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance distribution function，BRDF）不仅是陆面遥感的关键地球物理参数，也是星载光学遥感仪器基于地面目标的场地辐射校正重要参量，是影响定标精度的关键要素。传统野外地物多角度测量使用的观测设备，一般其结构较为复杂，重量体积较大，而且运输和组装过程繁琐，观测目标时容易受地形和交通限制，难以进行高效快速精确的野外测量。近年来，无人机由于其设备操作简便、运输和观测方式灵活等方面的优点，可作为新的观测平台应用于当前遥感试验中。本文设计了一种基于无人机平台的地表BRDF测量装置、观测方案和数据处理流程。利用多旋翼低空无人机和云台的组合，搭载野外地物光谱仪和跟拍相机，通过对地面目标多角度观测和高精度定位及角度控制，实现针对固定目标的多方位角和天顶角观测。本文采用上述设计方案和观测流程，在敦煌辐射校正场开展多次稳定均匀沙漠目标的多角度光谱观测试验，并利用实验观测数据，基于Ross-Li核驱动模型推算了场地BRDF模型参数，并与MODIS的陆表BRDF产品（MCD43C1）及反射率产品（MOD/MYD09）进行对比验证。通过开展野外实验，核验了这种新的BRDF观测手段的可靠性，获取的敦煌地表BRDF参数与MODIS遥感产品有良好的一致性，各波段的相对偏差在5%以内。本研究表明，基于多旋翼无人机的BRDF观测系统，提供了一种全新的地物目标方向反射特性观测方法，可用于自动化高频次场地特性观测以及卫星同步定标等野外实验活动。在保证观测精度的同时，极大地减轻人力物力的投入，值得广泛推广应用。
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  摘要(355)

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• 面向地球固体潮宏观观测的空间技术发展综合分析
• 吴凯,纪策,骆磊,王心源

• 摘要：地球固体潮的观测和研究一直是地球科学研究的重点内容。地面台站存在其固有的局限性,而空间技术的发展使得固体潮现象的宏观观测成为可能。本文通过理论模型模拟得到了固体潮全球尺度下的时空分布特征,并从这些特征出发探讨了与固体潮宏观观测相匹配的空间技术发展潜能。主要包括InSAR技术与GNSS、VLBI、SLR等测距技术相结合的广域地面点位移监测能力以及重力卫星数据解算时变地球重力场的能力。然后就InSAR技术在时间基线和测绘带宽度上的需求,对低轨、倾斜同步卫星轨道、月基三种空间平台进行模拟,并分析了各平台的优势与不足。结果表明,新一代重力卫星组网和新的遥感对地观测概念平台均具备固体潮宏观观测潜力,其中月基InSAR或可发展成为最理想手段,其他空间技术的发展可以为月基平台失相干时段提供一定补充,实现优势互补。
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  摘要(73)

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• 耦合地表方向反射特性的城市地区气溶胶光学厚度遥感反演
• 田信鹏,高志强,刘强,王跃启

• 摘要：地气分离是气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）卫星遥感反演中的难点之一，当前大多反演算法一般将地表假定为朗伯体，这使得反演结果在城市等高异质地区具有较大的不确定性。本文利用长时间序列MODIS BRDF/Abledo产品，通过离散余弦变换的惩罚最小二乘估计时空滤波算法构建了地表BRDF形状因子先验知识数据集。通过耦合考虑地表各向异性反射特性的辐射传输前向模型及半经验核驱动模型，以先验知识数据集为驱动进行地表参数估算，实现考虑地表BRDF效应的气溶胶遥感反演。基于该算法，以北京为研究区开展了Landsat-8 OLI传感器AOD反演实验，并使用AERONET地基观测数据及朗伯假设反演和地表反射率数据库支持反演进行交叉对比，结果表明，新算法在城市/植被地区的反演点对在期望误差线内比重为84.6%/86.0%，表明可以有效地改善朗伯假设对AOD的高估。此外，通过与MODIS气溶胶产品（MOD04及MCD19A2）对比验证，新算法获取的AOD与AERONET观测值具有更高的一致性（R > 0.987，RMSE < 0.117），城市站点反演结果在误差线内的占比较MODIS DT、DB、DTDB及MAIAC产品分别提高了46.8%、13.9%、14.7%及4.4%，且有效对比点数高于MODIS产品。新算法可以获取500 m空间分辨AOD，能提供空间更为连续的分布信息，显示了在支持区域污染精细管控、重点城市污染传输通道监测及污染物溯源等领域的应用潜力。
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  摘要(62)

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• 基于深度卷积神经网络的遥感影像水体识别
• 王国杰,胡一凡,张森,茹易,陈开南,吴梦娟

• 摘要：从遥感图像中快速准确地提取水体信息对水资源和洪涝灾害监测有重要意义。本文对多维密集连接深度卷积神经网络（DenseNet）进行改进，应用于高分一号卫星数据进行洪泽湖流域的水体识别，并采用多种评价指标，与ResNet、VGG、HRNet等神经网络模型和归一化差异水体指数法（Normalized Difference Water Index，NDWI）等的水体识别结果进行对比。结果表明，ResNet、VGG、HRNet、DenseNet等深度卷积神经网络，在遥感水体识别方面均显著优于传统的水体指数方法。本文在经典的DenseNet网络结构中增加了上采样过程和跳层连接，其水体识别效果明显优于传统的ResNet、VGG等网络结构；DenseNet网络与最新提出的HRNet网络识别的水体区域较为接近，但识别精度指标与训练效率优于HRNet。
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  PDF(193)

  摘要(83)

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• 基于Sentinel-2A/B的新疆典型城市不透水面提取及其空间差异分析
• 段潘,张飞,刘长江

• 摘要：随着城市化进程加快，自然地表物理结构及属性的变化使得城市不透水面不断增加，进而造成城市土地覆盖类型剧烈变化，极大地影响着其环境质量和生态循环。因此，探讨不透水面的空间变化规律，对建设生态、和谐、宜居城市变得极为重要。本文选取新疆典型城市（乌鲁木齐、喀什、哈密及克拉玛依）主城区为研究区，通过对Sentinel-2A/B影像L2范数归一化处理，结合增强型归一化差值不透水面指数(Enhanced Normalized Difference Impervious Surface Index, ENDISI)，采用最大类间方差法(OTSU)自适应确定阈值，提取2017和2019年新疆典型城市不透水面。结果表明：L2范数归一化处理与ENDISI结合能较好的突显不透水面与非不透水面的差异；OTSU自适应确定的阈值能够很好的区分不透水面，经示例验证（2019年乌鲁木齐主城区），不透水面提取结果总体精度为86.6%，kappa系数为0.733。通过对不透水面空间差异分析可知：从剖面线角度分析得出乌鲁木齐北部、喀什中部和北部及哈密中东部和北部ENDISI指数值均显著增加，而克拉玛依北部和中西部区域ENDISI指数值增加较少；从不透水面盒维数分析中得出，新疆典型城市的盒维数值均呈增加趋势，城市结构复杂度不断增强，其中哈密盒维数值最大，乌鲁木齐盒维数值最低，且哈密的盒维数值变化幅度最大，克拉玛依的盒维数值变化最小。本文可为新疆典型城市内涵式发展提供科学指导，为干旱区城市生态环境保护提供理论依据。
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  摘要(76)

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• 高分五号大气参数探测综述（高分大气）
• 陈良富,尚华哲,范萌,陶金花,胡斯勒图,张莹,王红梅,程良晓,张欣欣,伟乐斯,李明阳,邹铭敏

• 摘要：高分五号卫星搭载了大气痕量气体差分吸收光谱仪、主要温室气体探测仪、大气多角度偏振探测仪、大气环境红外甚高分辨率探测仪、可见短波红外高光谱相机和全谱段光谱成像仪共6台载荷，对全球环境监测及我国大气气溶胶、二氧化硫、二氧化氮、二氧化碳、甲烷和云等多个环境与气象综合监测方面有着重要的意义。为了更好的了解高分五号卫星任务的大气监测近况，本文对高分五号卫星其中的四个大气探测载荷特征和数据处理算法进展进行了总结，涉及各个载荷参数信息、算法介绍和产品初步结果等相关内容。高分五号卫星是我国大气环境遥感探测首颗卫星，随着后续卫星的发射升空，将对我国乃至全球大气环境监测提供强有力的数据支撑。
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  摘要(89)

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• 基于Stacked ConvLSTM的时间序列森林火烧迹地检测
• 李淑君,郑柯,唐娉,霍连志,袁媛

• 摘要：确定森林火烧迹地发生的准确时间点以及空间范围对于森林的受损评价、管理、碳核算以及森林恢复的管理有重要意义。由于森林火烧迹地在空间分布上具有一定的连续性，现有的森林火烧迹地提取方法大都采用先分类再后处理的两步处理策略来抑制虚警像素的影响。本文提出将时空检测方法Stacked ConvLSTM用于时间序列森林火烧迹地的检测，在保持结果具有较好空间连续性的基础上避免了具有主观性的后处理操作，实现端到端提取森林火烧迹地信息，提升了森林火烧迹地的提取精度。本文采用MODIS时间序列数据，基于2001-2008年以及2001-2016年的黑龙江沾河林业局伊南河林场和内蒙古毕拉河林业局北大河林场两个区域的历史时间序列，分别对两个区域2009年以及2017年发生的特大火灾区域进行火烧迹地检测，利用Stacked ConvLSTM、Stacked LSTM以及bfast算法在两个区域的MODIS时间序列中提取森林火烧迹地，并将火烧迹地检测结果与ESA发布的Fire_CCI 5.1火烧迹地产品进行对比分析。结果表明：首先，从目视效果来看，在研究区域Ⅰ，Stacked ConvLSTM检测的结果比Stacked LSTM和bfast算法错误检测点少并且在空间分布也保持较高连续性。在研究区域Ⅱ，Stacked ConvLSTM检测到了较完整的火烧迹地区域。其次，在定量的精度评价指标上，在第一个研究区域，Stacked ConvLSTM的精确度比Stacked LSTM和bfast算法分别高出0.120和0.405，并且召回率、准确度和F1-score也更高，Fire_CCI 5.1召回率虽更高，由于错检区域较大，其他精度指标远低于Stacked ConvLSTM。在第二个研究区域，Stacked ConvLSTM精确度达0.924，召回率、准确度和F1-score相比Stacked LSTM和bfast算法以及Fire_CCI 5.1更高。
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  摘要(79)

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• 日食对我国大气边界层热力状态的影响分析
• 雷连发,王振会,马盈盈,李成伟,刘晓璐,曹江平,白水成,朱磊,卢建平

• 摘要：地球的能量主要来源于太阳，太阳的辐射变化对地球大气边界层有着潜在的影响。日食过程中太阳被遮挡减少了到达地球的热辐射能量，大气热力状态被改变，为我们研究大气层热力状态的变化提供了一个好的机会。2020年6月21日，在我国境内出现了一次日环食，除日环食带以外我国其他地区都可见到日偏食。为了研究日食对边界层大气热力状态的影响，本文分析了西安、遵义、南宁和宜宾四个不同地区的微波辐射计实时连续观测的大气温湿度廓线数据，研究日食期间不同日面遮挡程度对不同边界层高度上大气热力状态的变化及其受天气条件的影响。结果表明，日食期间大气边界层温湿度受到日食的影响较为明显。从日食开始到最大时刻由于到达地球的太阳辐射能减少，边界层大气温度也开始降低，在日食从最大时刻到结束期间，从太阳到达地球的辐射能量逐渐增大，边界层温度开始上升。日食过程中相对湿度变化与温度相反,四个站点温度变化最大约4℃，相对湿度变化超过10%，各个高度层温湿度变化明显滞后日食过程约15～20分钟。日食过程中，月球对日面遮挡越多，日食对边界层大气温湿度廓线的影响也越明显。日食对边界层大气温湿度的影响随着高度的增加逐渐减弱，日面被遮挡的面积越少日食对边界层影响的最大高度也就越低。在有云层和降雨情况下，日食对边界层大气温湿廓线的影响将会减弱。
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  PDF(101)

  摘要(97)

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• 考虑植被端元变异性的光谱解混方法
• 韦钦桦,罗文斐,唐凯丰

• 摘要：植被光谱变异性广泛存在于遥感图像当中，本文尝试通过PROSAIL辐射传输模型来描述植被端元变异性，并提出一种光谱解混方法，实现逐像元地估计植被变异性端元。具体地，面向植被-土壤背景两端元的场景，在非负矩阵分解框架下，利用PROSAIL辐射传输模型从机理上描述植被端元的变异性，并通过两组神经网络来分别实现辐射传输模型的反演与正算，从而更高效地拟合植被端元，最终得到一种能逐像元求解变异性植被端元的光谱解混算法。由于该方法求解了植被端元的空间变异光谱，因此，能够对植被参数遥感反演的尺度效应进行纠正。为此，本文进一步以LAI尺度效应为例，通过无人机图像实验来验证该方法的有效性。实验结果得出，经过光谱解混方法处理后，该方法能较准确地估计植被端元，并能使LAI尺度效应均方根误差RMSE能够从0.2151降低到0.0896，有望提升遥感植被信息提取的精度。
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  PDF(173)

  摘要(82)

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• 基于时序自注意力机制的遥感数据时间序列分类
• 张伟雄,唐娉,张正

• 摘要：遥感影像时间序列为土地覆盖分类研究提供了重要的数据基础，利用深度学习提取时序分类特征一直是研究的热点，而基于循环网络和卷积网络的深度学习模型在训练样本不均衡时往往难以在小样本地类上取得高精度分类结果，针对这一问题，本文引入自然语言处理领域最新的自注意力机制方法用于多光谱遥感时序数据分类。通过对Transformer编码器进行两点改进：(1) 在多头注意力前添加特征升维层，提升数据的光谱信息；(2) 使用拉伸后降维取代全局最大值池化(Global Maximum Pooling, GMP)作为特征维度降维策略。构建基于时序自注意力机制的特征提取网络，与循环网络和卷积网络进行对比，利用公开的多光谱遥感时序数据集评估本文所用方法对于小样本类别精度提高的有效性。实验结果表明本文基于时序自注意力机制构建的特征提取网络能够有效应用于多光谱遥感时序数据分类问题，并对小样本地类分类精度提升有所帮助。
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  PDF(158)

  摘要(84)

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• 基于改进全卷积网络的高分辨率遥感影像农村道路提取方法
• 方军,李朝奎,吴馁,曾强国

• 摘要：目前基于高分辨率遥感影像提取农村道路的研究较少，且既有方法提取的效果欠佳。针对上述问题，提出了一种适用于高分辨率遥感影像的农村道路提取的全卷积网络模型DC-Net(Dilated Convolution Network)。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息，同时针对农村道路细长的特点，在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息，在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野(Field-of-View, FOV)，从而提高细长农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验区，采用高分二号国产影像为实验数据，并与经典的几种全卷积网络进行对比分析。实验结果表明：本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的细节特征，总体提取效果较好，为农村地区道路自动提取提供了一种新的原创性方法。
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  摘要(92)

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• 基于高分五号痕量气体差分吸收光谱仪的地表UV-B辐照度初步反演
• 麻文杰,赵欣,周海金,司福祺,罗宇涵,杨东上,杨太平,钱园园,汤付颖

• 摘要：地表UV-B辐照度会对地球生态系统产生非常重要的影响。利用卫星遥感探测，可实现全球地表UV-B辐照度的长期探测，对于生态系统评估和大气科学研究等具有重要意义。目前基于国产卫星的地表UV-B辐照度产品较少，因此本文开展了高分五号卫星大气痕量气体差分吸收光谱仪（EMI）的地表UV-B辐照度的初步反演。首先基于地表UV-B辐照度的敏感性分析结果，建立无气溶胶情况下晴空地表UV-B辐照度查找表，随后提出了云、气溶胶场景下的校正方法，实现了全球地表UV-B辐照度的反演。最后，为验证该算法的准确性，将EMI结果分别与欧洲OMI卫星数据、WOUDC地面站点数据进行了对比，其中与OMI数据的相关系数大于0.9，与WOUDC地面站点数据的相关系数达到0.97。研究结果表明EMI载荷的地表UV-B辐照度产品准确性高，为后续地表UV-B辐照度等相关产品的发布提供研究基础，也证明了该载荷在全球地表紫外辐射时空分布监测应用中的能力。
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  摘要(85)

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• 核电温排水基准温度星地协同提取与分析-以宁德为例
• 王雅萍,马秀秀,李家国,朱利,李凯云

• 摘要：核电在我国正式进入积极推进建设时期，而核电温排水对周边水域环境的影响监测与评估不仅为核电机组的规划、建设、运行等过程提供重要决策依据，同时也对海域水质和生态保护具有重要价值。客观精准的基准温度提取是温排水热污染遥感监测与评估的基础，本文以宁德核电站星地同步监测为例，通过对72个离散测量点位温度垂直剖面特征进行分析，将其划分为7种不同剖面形态，从中归纳出稳定温度点，并据此构建基准温度星地协同提取“实测稳定温度法”，解决以往地面测量监测和热红外遥感监测在实施过程中基准温度计算相互独立、未进行星地协同处理，致使监测结果可比较性相对较弱等问题。研究结果表明，基于实测稳定温度法提取得到的温排水星地同步监测结果从分布范围、强度到扩散趋势最为一致，提取效果明显优于其他基准温度提取方法；实测稳定温度法监测星地面积差异最小，为1.53 km2，相对于其它方法精度提高了4~10倍，而多点平均温度法(近岸多点)、取水口温度法、邻近区域温度替代法、校正的海湾平均法、半径区域平均温度法(5 km半径)、温升混合区最低温度法的星地面积差异分别为11.95 km2、11.12 km2、7.69 km2、6.61 km2、8.46 km2和14.93 km2。实测稳定温度法能够更客观、准确的提取核电站温排水热污染分布范围和大小，在核电温排水热污染监测中具有重要的应用价值。
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  摘要(80)

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• 白洋淀水体总磷总氮高光谱反演模型比较研究
• 陈洁,张立福,张红明,张琳珊,岑奕,童庆禧

• 摘要：总磷（TP）、总氮（TN）是水质富营养化的重要指标，亦是水质监测的主要参数。光谱法水质监测因其快速高效、无二次污染等特点，成为当前遥感水环境研究的热点。通常的TP、TN反演模型或是基于实验室配置标准液进行光谱测量而建立的，或是基于采集的全样本进行建模，这种方式构建的模型虽具有较好的回归效果，但水体中由于各种水质参数的相互影响，TP、TN的浓度分布不均匀，预测值存在高于或低于建模样本浓度的可能，使得实际的预测效果并不理想。鉴于此，本文以白洋淀实验区的实际水体样本为反演模型的输入值，在确定最优相关波段和最佳反演模型的基础上，讨论了不同浓度范围的样本建模对反演模型的影响，确定了模型对超出建模浓度值样本的预测能力。通过5种不同方式的建模和预测分析，其结果表明：建模样本浓度覆盖预测样本时，反演模型决定系数R2＞0.6，TP、TN浓度预测值的平均偏离度ARE＜20%；建模浓度高于预测样本时，R2在0.6左右，对超过建模浓度范围12%以内的预测值，其ARE＜25%；建模浓度低于预测值时，R2介于0.4~0.5，预测值超过建模样本浓度一倍时，ARE≤30%；建模样本浓度位于预测值两侧时，R2可达0.8，ARE＜25%；建模样本浓度值介于预测值之间时， 0.45＜R2＜0.55，ARE＞35%。通过本文的研究与讨论，可为水质参数监测的实际工程应用提供科学依据和参考。
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  PDF(162)

  摘要(87)

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• 基于光谱-空间注意力双边网络的高光谱图像分类
• 杨星,池越,周亚同,王杨

• 摘要：在过去几年里,卷积神经网络已经在高光谱图像分类上取得良好的效果,然而高光谱图像的高维性和卷积神经网络对所有波段的平等处理,限制了这些方法性能。本文提出了一种端到端的光谱空间注意力双边网络(SSABN),直接将原始图像3D块作为输入数据,而不需要进行预处理。首先,通过光谱空间注意力模块从原始数据中增强有用波段,抑制无效波段。然后设计双边网络两条路径。其中,空间路径用于提取空间信息,上下文路径用于提供更大的感受野,并通过特征融合模块有效的结合特征。实验结果表明,SSABN在三个公开数据集上取得了更高的分类精度,同时有效的减少训练时间。
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  摘要(88)

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• DMSP/OLS夜光数据的珠三角碳排放时空差异性分析
• 王艳军,王孟杰,柳林,李少春,林云浩

• 摘要：碳排放时空分布及其异质性是生态环境保护和气候变化监测研究的重要课题。本文针对珠三角城市群碳排放空间分布的精细分析，基于DMSP/OLS夜间灯光影像与土地利用数据，研究了2000-2013年珠三角城市群碳排放时空差异性，揭示了不同地市不同用地类型的碳排放时空分布特征、碳排放增长趋势和强度趋势。结果表明：① 2000-2013年珠三角城市群碳排放总量一直处于增长阶段，但受2008年金融危机影响由高速增长转为缓慢增长阶段；② 人均碳排放强度在2008年金融危机后增长速度减缓；③ 单位GDP碳排放强度在经历了2005-2008年小幅增长阶段之后，整体呈现降低趋势；④ 地均碳排放强度方面，工矿用地的地均碳排放强度由2008年金融危机前的增长阶段过渡到危机后的降低阶段，而城镇用地的地均碳排放强度一直处于持续增长阶段。研究发现，珠三角城市群碳排放在2008年金融危机前后具有明显的时空差异性，城镇用地碳排放持续增长将成为碳减排的关键问题，本研究可为碳排放估算预测、节能减排及生态环境保护提供科学参考。
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  PDF(115)

  摘要(91)

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• 基于加权融合TIR数据LST反演与硅化蚀变信息提取——以广东仁差盆地铀多金属矿区为例
• 曹海玲,王正海,秦昊洋,孙袁超,尹国盼

• 摘要：硅化蚀变带是多种金属热液矿床的重要找矿标志之一,利用遥感技术实现快速大范围识别硅化蚀变信息具有重要意义,但硅化蚀变通常为弱信息,目前常规的遥感方法难以有效识别。本文以广东省仁差盆地铀矿区为例,以PAN图像高频分量图与TIR图像进行加权融合并进行地温反演,分析硅化蚀变带与地温异常的关系,建立遥感硅化蚀变弱信息增强识别模型。结果表明：采用PAN图像高频分量图像与TIR图像进行加权融合,可提高TIR图像的空间分辨率,较好保存热目标光谱特征；融合前后数据反演的LST图变化不大,后者提高了对地物热异常识别能力；硅化蚀变带在近似LST图中表现为较断裂带更为细小的高温异常带,并以此为依据进行预测识别。经验证,已知硅化带与识别硅化带较为吻合。
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  摘要(68)

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• 利用日光诱导叶绿素荧光数据分析2007-2018年北半球植被物候特征空间格局及其变化趋势
• 周浩然,孙华,史振伟,彭飞,林沂

• 摘要：植被物候是指植被长期适应生活环境的周期性变化，形成与此相适应的生产发育节律。研究植被物候有助于我们更好地理解气候变化。目前利用植被遥感指数进行物候监测依然存在许多问题，而日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）具有强耦合关系，在植被物候研究中具有很大潜力。本文利用双逻辑斯蒂函数模型，基于三种SIF数据（GOME-2,GOSIF和CSIF）计算了北半球地区2007-2018年的物候特征，并与两种GPP数据和五种植被指数（VIs）数据进行对比验证。接下来利用GOME-2 SIF数据分析了北半球地区的物候分布特征，并利用Sen斜率因子检测北半球地区的物候变化趋势，最后计算了三个主要的气候因子对植被物候变化的影响。结果表明：①基于SIF数据计算的SOS与EOS比基于VIs数据的计算结果要更加接近于基于GPP数据的计算结果。②基于GOME-2 SIF数据计算的北半球地区植被2007-2018年平均生长季始期（SOS）主要（>90%）集中在100-170 天，平均生长季末期（EOS）则主要集中在220-270 天。高海拔地区和高纬度地区相对于其他地区，SOS较晚，而EOS则较早。③2007-2018年间北半球地区的SOS主要呈显著提前趋势（平均Sen斜率因子为-0.173），而EOS则为非显著提前趋势（平均Sen斜率因子为-0.002）。④高纬度寒冷地区的物候主要受温度影响，而中低纬度干旱地区的物候主要受降水影响。总的来讲，相对于传统的VIs数据，SIF更加适合表达基于植被GPP的物候特征。相对于过去几十年，最近十年的物候变化速度减慢，尤其是EOS，保持在较为稳定的状态。
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  摘要(115)

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• 针对“祝融号”火星车多光谱相机岩矿类型 识别的地面验证研究
• 谢涓,闫凯,康志忠,徐箫剑,薛彬,杨建峰,陶金有

• 摘要：中国首个自主火星探测任务“天问一号”探测器于2020年7月成功发射，其搭载的中国首台火星车“祝融号”将在着陆火星后开展巡视探测，获取我国火星探测的原始科学数据。识别火星表面岩矿类型对于了解火星的大气变化、环境状态、地质演化以及生物宜居性等具有重要意义。本研究利用“祝融号”火星车搭载的多光谱相机载荷鉴定件（8个波段）在地球环境下拍摄并获取了18种火星表面岩矿的多光谱影像数据。基于该数据所开展的火星岩矿类型的识别研究可为未来基于“祝融号”多光谱相机数据进行火星表面岩矿的原位识别提供指导。本文所采用的基于多光谱影像波段运算和彩色图像HSV颜色特征直方图的岩矿识别方法，可从多光谱特征和颜色特征两个层面来识别不同类型的岩矿。所使用的多光谱影像数据是在太阳高度角约60°、拍摄高度1.8米、拍摄角度约37°的条件下采集所得。在该实验条件下，两种识别方法共提取出12种岩矿的识别指标。基于多光谱影像波段运算可以区分出在8个特定波段下具有突出光谱特征的岩矿类型，而基于图像HSV颜色特征可区分出颜色特征分布较为集中的岩矿类型。同时，研究发现拍摄角度不同会对岩矿的识别效果产生不可忽略的影响。
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  摘要(330)

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• 近百年来洞庭湖区垸内湖泊时空演变分析
• 余姝辰,李长安,余德清,贺秋华,王伦澈,李亚涛,罗建强

• 摘要：为研究洞庭湖区垸内湖泊时空演变情况，本文利用1930年代以来10个时段的历史地形图和航天航空遥感数据，采用遥感解译、数据统计分析与历史对比方法，分析民国中期（1930年）以来各时段洞庭湖区垸内湖泊的空间分布特征、面积时序变化，利用2018年度基础性地理国情监测数据中内湖数据进行精度检验，精度达98.62%。结果表明：洞庭湖区内湖数量与面积分别从1938年的640个、994.30km2增加到2018年的1057个、1578.33km2，但变化过程并非呈持续增加趋势，而是呈现波状起伏特征。民国中期（1930年）至建国初期（1958年），因通江湖泊大量围垦，内湖数量和面积均呈现快速增加趋势；其后，1959—1978年，在“以粮为纲”的农业背景下，内湖被大量围垦，数量和面积萎缩至民国中期（1930年）以来的最低值；改革开放（1979年）以来，随着农业结构调整水产养殖和“退田还湖”，内湖面积呈现大幅增加趋势。总体而言，围湖垦殖是内湖形成的主要驱动，粮食保障与水产养殖是内湖变化的主要原因。研究成果可为洞庭湖区生态环境整治提供客观资料。
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  摘要(83)

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• 多源高分辨率卫星影像监测黑臭水体的适用性研究
• 王茹,申茜,彭红春,姚月,李俊生,汪明秀,史佳睿,徐雯婷

• 摘要：高分辨率卫星的幅宽一般很小，受云雨和轨道回访周期影响，单颗卫星的短时段内覆盖能力有限，因此，单一高分辨率卫星常常无法满足一定时段内的黑臭水体监测需求，需要多源卫星协同监测黑臭水体。为了分析多源高分辨率影像对黑臭水体遥感监测的适用性，本文基于地物光谱仪实测的水体遥感反射率数据，以GeoEye-1、WorldView-2、北京二号（DMC3）、高景一号（SuperView-1，SV1）以及GF-PMS系列（GF1/1B/1C/1D、GF2、GF6）传感器波段进行等效计算，结果表明：（1）采用反射率比值模型——BOI（Black and Odorous water Index）模型，GeoEye-1、WorldView-2、SuperView-1和GF1/1B/1C/1D/2/6影像识别黑臭水体正确率均较高，分别为89.5%、89.5%、92.1%和92.1%；（2）BOI模型不适用于DMC3，这里采用了归一化水体指数NDWI≤0.55判别黑臭水体，识别正确率为89.5%。（3）BOI模型应用于仅有的2景同步卫星影像——GF2影像，经实测数据验证，识别精度为83.3%，精度较高。针对通州区内的某重叠区，2016-2021年10颗多源卫星影像协同观测的结果一致性较好，表明了多源遥感影像监测黑臭水体的适用性较好。综合考虑卫星影像空间分辨率和采购成本，给出了合理的协同观测建议。
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  摘要(79)

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• 基于吸收系数的近海水体硅藻浓度反演模型研究
• 樊杰,孙德勇,王胜强,张海龙,环宇,何宜军

• 摘要：浮游植物种群结构对了解海洋碳循环，生物多样性等研究具有重要意义。针对某种浮游植物种群生物量的研究，可以掌握浮游植物种群结构变化特征。本研究基于航次实测色素数据，利用CHEMTAX方法获取近海水体硅藻浓度信息，分析实测硅藻浓度数据的空间分布状态。对高斯模型中心波长和半波宽参数进行优化，结合高斯模型分解获取的高斯峰值，分析其与硅藻浓度之间的相关关系，并遴选相关系数较高的高斯峰值。利用不同数学函数，开展高斯峰值与硅藻浓度之间的关系模型构建研究，并结合精度指标（决定系数，R2，中值误差，ME）判定各数学函数模型的硅藻浓度反演精度，以提出最优的反演模型。研究结果表明：1）实测硅藻浓度整体上呈现出近岸高，离岸低的空间分布特征，高值区域主要分布在渤海湾及长江口附近；2）硅藻浓度反演模型精度较高，通过留一交叉验证法对模型进行验证，决定系数为0.79，中值误差为49%，p值小于0.001，该模型为后续开展卫星遥感反演硅藻浓度的工作奠定了基础。
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  摘要(86)

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• 一种基于奇异值分解的DS-InSAR技术分布式散射体相位优化方法
• 彭锴,赵峰,汪云甲,闫世勇,冯瀚

• 摘要：分布式散射体(Distributed Scatters, DS)相位优化是DS-InSAR技术关键,本文提出一种新的基于奇异值分解的DS相位优化方法。采用模拟数据和33景覆盖郑州东部白沙镇Sentinel-1A数据对提出方法的可靠性与有效性进行验证和分析。结果表明,与对比DS相位优化方法相比,提出方法对干涉图DS相位优化效果更好,特别是在一些低相干区域仍然可获得较好DS相位优化结果；提出方法在降低DS相位噪声同时可较好地保持地物细节信息。此外,相较于常规PS技术形变监测结果,本文方法高质量监测点密度提高了4.3倍,较对比方法高质量监测点密度提升更显著。模拟与真实数据结果证实了本文提出DS优化方法的有效性,该方法可服务于基于DS-InSAR技术的地表形变监测。
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  摘要(90)

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• 智能手机农作物叶面积指数测量算法改进
• 汪梓鑫,屈永华

• 摘要：叶面积指数(leaf are index, LAI)是表征植被冠层结构特征点的一个重要参数，已经成为多个对地观测系统的陆表参数标准产品，也是定量遥感模型的重要输入参数。快速、准确地获取植被LAI对于开展遥感产品验证、促进遥感模型的发展具有极为重要的意义。随着传感器性能与应用软件功能扩展，智能手机已经成为植被叶面积指数测量仪器的新选择。然而，由于手机成像传感器窄视场角的限制，现有算法依赖于叶倾角分布函数为球型分布的假设，即G函数（单位叶面积在垂直于观测天顶角的平面上的投影）恒等于0.5。因而，传统算法无法解决植被叶倾角分布未知的情况。本文提出了一种基于形状匹配的G函数估算方法，基于有限长度方法和多幅影像间隙率，计算样方内的植被冠层聚集指数，利用泊松分布模型分别得到了植被冠层有效叶面积指数(LAIeff)和真实叶面积指数(LAItru)。用黑龙江海伦农场两种农作物类型（玉米和大豆）的破坏性测量得到的时间序列真实LAI数据(LAIdes)对算法进行了验证。结果表明，算法改进之前的均方根误差（RMSE）分别是0.84（垂直拍摄）和1.33（倾斜57°拍摄），改进后LAIeff和LAItru的RMSE为分别为0.58和0.56。新算法得到LAI值在时间序列变化趋势上与实测值更为一致。本文算法扩展了农作物叶面积指数测量方法，为从智能手机影像中快速、准确提取植被叶面积指数提供了可能。后续研究将会从分析外部光照环境变化对测量结果的影响和增加不同植被类型的验证数据两个方向进一步开展工作。
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  摘要(84)

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• 基于卫星遥感的近地面PM2.5浓度反演进展
• 向娟,陶明辉,郭玲,陈良富,陶金花,桂露

• 摘要：细颗粒物（Fine Particulate Matter，PM2.5）是影响空气质量和公共健康的关键因素之一。高时空分辨率的PM2.5数据是公共健康风险评估和流行病学研究的基本需求。相较于地面站点，卫星遥感技术具有连续观测、宽覆盖和低成本的优势，基于卫星气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）反演PM2.5质量浓度的方法已成为热点。本研究概述了卫星AOD产品反演PM2.5浓度的原理，介绍了用于PM2.5反演的主要卫星AOD产品及其反演精度；总结了现有的PM2.5估算方法及其优缺点，指出目前PM2.5反演研究存在的问题；提出未来PM2.5反演方向主要集中在高时空分辨率的PM2.5浓度重建、基于激光雷达数据的三维PM2.5浓度反演及PM2.5化学组分反演等方向。
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  摘要(98)

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• Worldview2影像与OLI影像协同岩性模糊分类方法
• 帅爽,张志,吕新彪,马梓程,陈思

• 摘要：Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据（中分数据）由于覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间，广泛应用于矿物、岩石信息提取，但受限于空间分辨率，混合像元现象明显，严重制约了中分数据的岩性分类精度。WorldView2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据（高分数据）提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息，同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径，但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄，难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上，前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主，分类结果的“椒盐现象（Salt-and-pepper，出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑）” (Salati等，2011)严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势，同时缓解基于像元的岩性分类方法中的 “椒盐现象”，提高岩性自动分类精度，本文以OLI数据和WorldView2数据为例，提出了一种协同中高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过辐射分辨率规范化处理、异源遥感数据融合和波段重新组合等方法对WorldView2数据和OLI数据进行信息协同，利用主成分变换的方法对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强，然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定，并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异，构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数，实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明，该方法成功划分了岩性区岩性单元的分布，总体岩性分类精度为89.35％。
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  摘要(96)

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• 双极化Sentinel-1数据极化时序InSAR技术地表形变监测——以上海市浦东机场为例
• 冯瀚,赵峰,汪云甲,闫世勇,彭锴,王腾,张念斌,徐东彪

• 摘要：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)不同极化通道数据对地物具有不同响应，利用多极化信息可提升单极化SAR数据地表形变监测能力。针对免费双极化Sentinel-1数据，已有研究对比了不同极化(VV-VH)地表形变监测能力，或基于单一相位质量评价准则对某种散射目标进行极化优化，未能充分挖掘双极化Sentinel-1数据地表形变监测潜力。为此，本文提出一种基于双极化Sentinel-1数据的自适应极化时序InSAR技术方法(Polarimetric Persistent Scatterer Interferometry，PolPSI)。以上海市浦东国际机场为研究区，基于34景双极化(VV-VH)Sentinel-1影像，利用提出PolPSI技术对研究区稳定散射目标(PS，Persistent Scatterer)与分布式散射目标(DS，Distributed Scatterer)分别进行自适应极化优化，随后基于极化优化干涉图进行地表形变监测。结果表明，采用本文PolPSI算法能有效提升干涉图相位质量，增加高质量监测像元密度，相较于常规时序PS与DS技术，提出PolPSI技术获取的监测像元密度分别提高了103%和30.8%，可较好反演机场区域形变。本文提出的基于双极化Sentinel-1数据PolPSI方法通过对极化信息的利用与挖掘，可一定程度上提高Sentinel-1数据在地表形变监测应用中的能力。
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  摘要(65)

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• 近20年（2002~2020）渤黄海真光层深度的时空变化遥感分析
• 吕军,王胜强,孙德勇,聂君伟,焦红波,张海龙,梁涵玮

• 摘要：真光层深度（Euphotic zone depth, Zeu）是指光合有效辐照度衰减为水体表面处1%时所对应的深度。它是描述水质特性的重要参数，对浮游植物光合作用，全球碳循环以及海洋环境变化的研究具有重要意义。本文基于多年在渤黄海现场实测数据，建立了针对MODIS（Moderate resolution imaging spectroradiometer）传感器的Zeu遥感估算模型，该模型表现出良好的估算精度。在此基础上，利用2002~2020年MODIS长时序卫星遥感数据，研究揭示了渤黄海Zeu的时空变化规律，结果显示：渤黄海Zeu具有近岸低、外海高的特点，并且明显表现出夏深冬浅的季节变化特征；长江口北舌状低值区夏季时往东北方向伸展，而在秋初时转向东南；在2002~2020年间，渤海、北黄海以及苏北浅滩的Zeu单调变化，而南黄海、济州岛南及长江口北的Zeu呈现波动式的变化趋势。此外，本文结合多源卫星遥感数据资料分析了Zeu时空变化的驱动因素，结果显示：在渤海、南黄海、北黄海及苏北浅滩，Zeu的时空变异受多种驱动因素的综合影响，其中海表面温度和光合有效辐射对Zeu的变化呈正向驱动，而风速和总悬浮颗粒物浓度呈负向驱动；此外，长江径流量对长江口北Zeu的变化也起着负向驱动作用（相关系数R = -0.55）。
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  摘要(78)

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• 结合辐射传输模拟与浅层神经网络的 FY-3D MERSI影像云识别
• 金适宽,马盈盈,龚威,叶志伟,夏小鱼

• 摘要：本文结合辐射传输模型和机器学习提出了一种从FY-3D卫星MERSI II传感器光学影像中识别云像元的方法：CRMC (Combine Reflectance simulation and Machine learning for Cloud detection)。该方法通过设置变化的地物和大气内在光学特性（Inherent Optical Properties，IOPs），达到考虑多种下垫面的二项反射特征和不同大气条件下气溶胶和云参数的目的。CRMC方法主要包含三个步骤：1）通过聚类分析从MODIS二项反射参数产品中分离出11种典型下垫面地表反射参数；2）将随机设置的气溶胶和云参数以及地表反射率参数（即IOPs）输入SBDART辐射传输模型，得到模拟的反射率值数据集，并以此训练浅层神经网络模型；3）利用浅层神经网络模型逐像元预测云概率，并根据实际需要确定区分云像元和非云像元的云概率阈值。通过与CALIPSO垂直特性掩膜产品（VFM）逐像元对比验证发现，CRMC方法总正确率为79.6%，且在陆地和海面上分别为78.5%和81.2%。通过与MODIS云掩膜产品横向对比（MYD35）发现，当云阈值设定为0.2时，CRMC方法在陆地，主要是阔叶林、农田、城市和裸土等地表上的云识别效果较好，但在海面的云识别效果仍待进一步提高。
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  摘要(73)

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• 基于InSAR与激光雷达测高的马兰冰川物质平衡变化
• 庞书剑,柯长青,周兴华,张其兵,范宇宾,喻薛凝

• 摘要：冰川物质平衡指是反映冰川消融与积累关系的重要指标,也是联系冰川与气候变化的纽带,对于评估冰川动态变化具有十分重要的意义。马兰冰川位于青藏高原可可西里北部,作为东昆仑山系中消融最为剧烈的冰川之一,为了评估其在全球气候变暖背景下的物质平衡变化,利用TerraSAR-X/TanDEM-X合成孔径雷达数据、ICESat-2激光雷达高度计数据、SRTM DEM数据,基于合成孔径雷达干涉测量和激光雷达测高技术对其2000-2020年高程变化进行了研究,并估算了物质平衡。结果表明：近20年来,该区域41条冰川平均表面高程下降-5.64 ± 0.96 m,物质平衡为-0.24 ± 0.06 m w.e.a_^-1,呈明显负平衡状态。其中,2000-2012年冰川的消融速度(-0. 30 ± 0.04 m w.e.a_^-1)要略快于2012-2020年消融速度(-0.22 ± 0.11 m w.e.a_^-1)。结合GPCC(Global Precipitation Climatology Centre)降水与GHCN_CAMS(Global Historical Climatology Network)气温再分析数据集可知：自2000年以来,马兰冰川整体受气温升高影响,消融剧烈,降雨量微弱增加仅弥补了少部分由升温带来的物质亏损,由于2012后气温增速变慢,夏季气温波动降低,导致了冰川在2012-2020年间消融速度有所减缓。此外,根据Landsat遥感影像发现,马兰山南坡存在一条跃动冰川,跃动发生于2007-2012年间,冰川末端在此期间异常增厚并前进了约251m。
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  摘要(88)

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• 基于GPS-R的双基地SAR移动目标成像方法研究
• 何振宇,杨扬,陈武,翁多杰

• 摘要：全球导航卫星系统反射 (global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)做双基地合成孔径雷达(简称GNSS-SAR)是近年来的新兴研究方向。当前GNSS-SAR成像的主要对象是地表静态目标,关于动目标成像的研究非常少。为了扩大GNSS-SAR的应用范围,本文以全球定位系统(global positioning system, GPS)卫星作为照射源,提出一种基于频域的动目标成像方法应用于海面移动船只成像。本文首先构建了双基地几何模型,然后推导了一种近似的双基地距离历程用于描述目标回波的方位向相位变化。采用Keystone变换校正由目标运动导致的未知距离单元徙动,采用基于短时傅里叶(short time Fourier transform,STFT)+随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)的方法估计目标的移动速度。最后,推导了方位向匹配压缩以实现动目标成像。采集的现场实验数据用于验证本文的方法。实验结果分别从速度估计、垂直距离估计、船长度估计和判断目标移动方向四个方面验证了本文方法的有效性。
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  摘要(78)

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• 统一样本云检测技术的改进及GF-6 WFV云检测应用(高光谱会议推荐稿件)
• 隋淞蔓,夹尚丰,胡学谦

• 摘要：由Sun等人提出的统一样本云检测方法，基于AVIRIS高光谱样本库模拟出待检测传感器的云和晴空地表像元，将模拟得到的多光谱样本数据输入到BP神经网络中进行逐像元分类，生成云检测模型，实现Landsat 8 OLI等宽光谱传感器较高精度的云检测。该方法基于统一样本模拟出不同传感器的样本像元库，适用于多种传感器的云检测。由于Landsat 8 OLI波段较多，波谱范围覆盖宽，容易实现云的高精度识别。为了进一步提高其在光谱范围较窄的GF-6 WFV数据上的云检测应用精度，在模拟出的样本库中加入GF-6 WFV数据典型高亮地表像元。通过目视解译对云检测结果进行精度验证，结果表明，该算法利用可见光和近红外通道的遥感数据可以高精度的识别出植被、水体、建筑、裸地等地表类型上空的厚云、碎云和薄云。改进后的云检测算法，云像元平均正确率达到88.40%，在高亮地表上空云像元正确率达到87.40%，在不同地表类型上空的云像元平均正确率为92.60%。结果表明，加入高反射率地物的算法可以利用有限波段实现云和地表的高精度分离。
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  摘要(96)

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• 基于点的多尺度形态学重建滤波方法
• 常兵涛,陈传法,郭娇娇,武慧明,贝祎轩,李琳叶

• 摘要：针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与非地面点问题,本文提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法(Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter, PMMF)。在初始尺度层次下,PMMF主要通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云进行滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和自适应高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点；然后通过自适应坡度剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值可随地形复杂度自适应变化。在上层次尺度滤波结果基础上,PMMF提升种子点选择的网格尺度,重复上层次滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近五年(2016-2020)提出的15种滤波算法比较。结果分析表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用四种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与渐进形态学滤波(PMF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(CSF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其它四种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。
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  摘要(136)

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• 基于分离卷积与密集连接轻量级神经网络的高光谱图像分类
• 宋廷强,宗达,刘童心

• 摘要：针对高光谱遥感图像空间分辨率低,标注训练样本困难的问题,本文提出一种基于分离卷积(Separable convolution)与密集连接(Dense connection)的轻量级神经网络SDLN模型。该模型基于DenseNet的思想，同时采用计算量更少的分离卷积代替3D卷积，根据算法提取的光谱信息和空间信息，结合目标及周围像素信息推断其中心像素内容，实现对单像素的分类。基于IP、PU和KSC 三个广泛使用的高光谱数据集进行实验，按照分层抽样的方法，每个类别选取少量样本作为训练集，分类精度分别达到了97.4%、97.6%、99.2%，与SSRN、SVM-RBF、MDGCN、DBDA及pResNet多种先进分类算法对比，分类精度提高且时间成本降低。
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  摘要(121)

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• 基于珞珈一号夜间灯光数据的福建省人为热通量估算
• 林中立,徐涵秋,林从华

• 摘要：夜间灯光数据是估算人为热通量（AHF）的重要数据，但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率，而无法刻画城市内部的AHF分布细节。我国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据，则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据，通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县（市、区），然后与3个夜间灯光指数（NTLnor、HSI、VANUI）进行回归分析，分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型，并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示：（1）在3个指数中，基于VANUI的乘幂估算模型的R2最高，且RMSE最小，因此精度最高；（2）利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m2，其中厦门市的年均AHF最高，达10.98 W/m2，泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之，年均值在0.98-1.95 W/m2之间，而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低，均值在0.38-0.46 W/m2之间；（3）Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同，AHF数值表现为：城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明，基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。
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  摘要(73)

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• 遥感地表温度产品时空融合方法研究综述
• 李冉,王猛猛,张正加,刘修国,胡添

• 摘要：受传感器性能的制约，利用单一卫星热红外遥感数据反演到的地表温度产品难以兼顾时间分辨率和空间分辨率, 而时空融合技术能够发挥多传感器互补的优势, 获得时间密集度高、空间细节丰富的地表温度产品，从而在算法层面上解决这一矛盾。随着时空融合研究的深入，地表温度开始显露出与其他产品有着明显区别的融合特性，而内在机理和应用潜力都有待被整理和挖掘。本文就立足于地表温度与时空融合的交叠区，对两者结合而生的研究成果进行收集、分析和总结，系统地概述了该领域的研究背景、原理、方法和应用，并重点突出与泛在时空融合技术的之间的联系与区别。最后，基于地表温度数据的特点和时空融合的局限性，总结了该领域所面临的主要挑战，并对可行的解决方法和发展方向进行了展望。
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  PDF(191)

  摘要(101)

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• 基于细节关注的高光谱和多光谱图像融合算法
• 方帅,闫明畅,张晶,曹洋

• 摘要：低分辨率高光谱图像（LR-HSI）与高分辨率多光谱图像（HR-MSI）融合技术，广泛用于解决图像空间分辨率与光谱分辨率无法同时保持高水平的矛盾。从融合效果上分析，现有算法的空间重建误差与光谱重建误差都主要体现在边缘和细节区域。因此，本文提出了基于细节关注的字典构建和图像重建的融合算法。在光谱特性保持方面，由于图像邻近效应导致在细节区域光谱分布复杂多样，本文提出对图像层和细节层分别进行字典学习。在空间特性增强方面，提出了细节感知误差和边缘方向自适应全变分约束，并将其与局部低秩约束结合在同一个融合框架用来估计稀疏系数。通过实验对比，本文提出算法的融合结果在空间特性与光谱特性方面较其他算法有明显提升。
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  摘要(85)

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• 机载LiDAR测深中海底地形坡度的影响及改正
• 亓超,宿殿鹏,阳凡林,马跃,王贤昆,杨安秀

• 摘要：机载LiDAR测深(Airborne LiDAR Bathymetry, ALB)是测量沿海地区地形图和水深图的最有效的技术之一，其通常是利用ALB海面和海底反射回波的峰值位置来计算水深值。然而，当蓝绿激光光束到达海底时，光斑范围内的具有坡度的海底地形会导致海底反射回波波形展宽及其峰值位置的偏移，从而产生海底位置的不确定性，进而直接影响海底地形测量的准确性。为了减小这种影响，本文提出了一种机载LiDAR测深的海底地形坡度影响改正方法。基于ALB激光光斑范围内局部地形参数模型(Footprint-scale Topography Parameters Model, FTPM)构建ALB海底反射回波模型，通过定量分析不同水深、不同海底地形坡度所引起的海底反射回波峰值位置变化，得出海底地形坡度对ALB测深的影响规律，进而得到ALB误差修正方程。文中采用中国南海甘泉岛附近海域所测ALB和多波束测深数据对本文方法进行了验证。结果表明，海底地形坡度影响改正后，平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和中误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别减小到9.4 cm和12.3 cm；较改正前分别降低了35.6%和33.5%，对ALB测深数据处理具有参考意义。
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  摘要(106)

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• 气溶胶细粒子比偏振遥感最优化反演方法研究
• 郑逢勋,李正强,侯伟真,董晓刚,周志远

• 摘要：针对PM2.5遥感模型对气溶胶细粒子比（Fine mode fraction，FMF）参数的需求，结合多光谱偏振传感器对大气探测的优势，基于最优估计（Optimal Estimation，OE）反演框架，提出了一种基于线偏振度（Degree of Linear Polarization）测量的FMF参数反演方法。采用矢量化的辐射传输模式进行地基天空光的线偏振度观测模拟，分析了线偏振度对FMF参数的波段敏感性，并基于仿真数据开展了算法的反演测试。研究结果表明，偏振测量在长波近红外波段对FMF的敏感性高于可见光波段，基于OE框架的FMF反演算法具有良好的自洽性，在地基天顶观测模式下，反演误差从1.4%下降到了0.8%，表明引入线偏振度测量能够有效提高FMF反演精度。
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  PDF(150)

  摘要(90)

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• 多空间尺度下城市热环境与不透水面聚集密度响应关系研究——以北京市为例
• 孟庆岩,王子安,张琳琳,孙震辉,胡蝶,杨天梁

• 摘要：针对以往城市热环境与不透水面聚集密度响应规律研究不足的问题，本文以北京市为例，基于MODIS 数据计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度，结合热岛强度等级特征，选取热岛强度等级期望值较高的6个典型区域，研究热岛强度等级与不透水面聚集密度的响应关系；进而利用Landsat数据反演地表温度，研究城建区与精细尺度下地表温度对不透水面聚集密度响应临界点与最优尺度。结果表明：（1）不同热岛强度等级的出现频率、其在白天与夜间的变化程度与不透水面聚集密度有一定相关性，且相近的不透水面聚集密度下所表现出热岛强度的变化特征相似。（2）主要城建区内地表平均温度与不透水面聚集密度的分布特征存在较显著的一致性，随着尺度半径r的增大其响应越明显。且地表温度对不透水面聚集密度的响应存在一个临界点，随着尺度半径r减小，响应临界点逐渐增大：尺度半径r=1000m时，不透水面聚集密度达到60%后其影响趋于减弱；r=500m、r=300m时临界点分别为69%与83%。（3）不同典型区域的最优尺度存在差异，西二旗、西三旗、回龙观最优尺度为150m，东四、地安门、新街口与四环四季青桥附近为60m，而季节变化对最优尺度的影响较小。该最优尺度可在一定程度上衡量不同区域不透水面分布的破碎程度及地表类型的单一程度。本研究可为城市规划与管理、城市热岛治理提供参考依据。
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  摘要(120)

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• 基于查找表的GF5-AIUS切高校正算法研究与验证
• 王红梅,李小英,陶金花,张玉贵,白贵祥,陈良富

• 摘要：基于高分五号大气环境甚高分辨率探测仪(GF5-AIUS)一级光谱数据,分析全波段不同切高上的光谱变化情况。在此基础上,提出了一种查找表切高校正的方法。在低切高段(10~20km),选取N₂吸收波段,模拟6~40km高度上的透过率光谱,通过查找表校正方法对一级数据中的低层切高进行校正。在高切高段(20~100 km),模拟6~90km切高上的透过率光谱,利用O₃吸收波段(20~90km)进行校正。校正算法采取全局最小均方根误差的方法进行统计实验,确定最小校正半径为15km。最后选取O₃、HCl、N₂O三种大气成分的反演波段,进行校正后的透过率数据对比验证与反演产品精度的验证。结果表明：在O₃、HCl、N₂O 3种成分的反演通道上,校正后的观测透过率与模拟的透过率数据一致性较好,两者最大偏差小于0.1,切高校正算法得到的结果与模拟透过率吻合度较好；同时基于Aura MLS、ACE-FTS Level 2 product进行了O₃、HCl、N₂O单廓线交叉验证。结果表明：GF5-AIUS反演的单廓线O₃与MLS 、ACE-FTS相对偏差在30km以下小于50%,在30~60km小于20%；单廓线HCl与MLS 、ACE-FTS相对偏差整体小于20%；单廓线N₂O与MLS 、ACE-FTS相对偏差30km以下小于20%,30~60km相对偏差较大。
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  PDF(85)

  摘要(60)

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• FY-2G卫星红外遥感图像中的震前异常统计分析
• 乐应波,陈福春,陈桂林

• 摘要：红外遥感图像异常是一种重要的地震前兆，需要稳定且有效的提取算法才能发现地震前兆。然而，许多算法只是在少数地震中有验证，数据样本少，不能进行异常信号的统计分析。本文提出了一种方法，对中国及周边地区的红外遥感图像的功率谱异常信号进行统计，以评估算法的准确性和普适性。该方法还分析异常信号的幅度、空间范围和相关的地震信息，将时间和空间上连续的异常点视为一个样本，以计算不同参数条件下异常信号的阳性预测值和地震的真阳性率。本文提取了FY-2G卫星的红外遥感图像中的地震异常信号，并进行统计，得到20.37%的阳性预测值和65.96%的真阳性率。高幅度大范围的异常信号可以达到80%的阳性预测值。对于大于5.4级的地震，真阳性率可以达到81.82%。该方法可以用于分析异常信号的特征和评估异常信号与地震的相关性，有利于算法的对比和改进。
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  PDF(179)

  摘要(73)

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• 遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望
• 张磊,张永生,于英,马永政,姜怀刚

• 摘要：遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题，尤其是伴随着深度学习技术的突破以及遥感影像获取技术的发展，基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注。区别于自然图像，遥感图像中的目标具有方向任意的特点，众多国内外学者提出一系列基于倾斜边界框的遥感图像目标检测算法，推动了遥感图像目标检测效果的提升。为使得相关领域研究者对基于深度学习的遥感图像倾斜框目标检测的理论、流程及其现存问题有一个比较全面的认知，本文将对其进行系统的整理和归纳。
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  PDF(261)

  摘要(81)

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• 无人机激光雷达人工林林分平均高估测模型分析
• 李梅,刘清旺,冯益明,李增元

• 摘要：我国人工林面积居世界第一，精确地对人工林结构进行监测具有重要意义。本研究以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场内的落叶松和油松人工林为研究对象，利用无人机激光雷达（Light Detection And Ranging, LiDAR）点云数据和样地地面调查数据来分析人工林林分平均高估测模型，通过点云特征变量与样地实测的6种林分平均高（包括：Lorey`s高、算术平均高、最大高、优势树高、中位数高和冠幅面积加权高）间的Pearson`s相关性实现变量筛选，然后利用全子集回归和多元线性回归方法构建不同林分平均高的预测模型，并采用交叉验证进行精度验证。结果表明：激光雷达点云高度百分位数与林分平均高具有较强相关性，通过一元线性回归模型可以得到高精度的林分平均高， Lorey`s高（R2为0.91 ~ 0.97，RMSE为0.47~0.48m）、优势树高（R2为0.86 ~ 0.97，RMSE为0.53~0.72m）和冠幅面积加权高（R2为0.86 ~ 0.96，RMSE为0.57~0.66m）估测精度最高，算术平均高（R2为0.85 ~ 0.94，RMSE为0.68~0.86m）和中位数高（R2为0.80 ~ 0.95，RMSE为0.64~1.07m）次之，最大高（R2为0.69 ~ 0.87，RMSE为1.30~1.40 m）最低。针对不同森林类型，区分和未区分森林类型的不同林分平均高模型的估测精度均较高，且预测精度没有明显差异（未区分R2 为0.87 ~ 0.97，RMSE为0.49~1.40m，区分R2为0.69 ~ 0.97，RMSE为0.47~1.30m）。无人机激光雷达可以用于估测北方温带针叶林的林分平均高，能够满足人工林资源调查快速、精确的要求。
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  摘要(64)

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• 山地森林叶面积指数遥感估算研究进展
• 贺敏,闻建光

• 摘要：叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数，也是陆表过程模型的重要输入参数，如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来，随着遥感数据的不断丰富， LAI遥感估算算法得到了快速发展，全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究。然而，当前主流的LAI遥感产品生成算法基本上基于平坦地表假设而忽略了地形的影响。但实际上山地中地表反射失真现象严重，尤其是森林多样的冠层结构和山地复杂地形的相互影响给LAI遥感反演带来了较大的不确定性。山地作为一种特殊的地貌，约占全球陆地表面的1/4，在我国占了近2/3，在这些复杂区域中估算LAI考虑地形因素十分必要。本文在总结分析现有LAI反演算法以及主要产品基础上，分析了山地LAI反演中存在的主要问题，系统性综述了当前山地LAI遥感估算在模型、算法、验证等方面的研究进展，为山地LAI等地表植被参数定量化高精度反演提供参考。
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  PDF(274)

  摘要(68)

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• 基于GF-5/DPC数据的云检测方法研究
• 伟乐斯,尚华哲,胡斯勒图,马润,胡大海,朝克夫,陈良富

• 摘要：高分5号（GF-5）号卫星所搭载的大气多角度偏振探测仪(DPC)能够对地球进行多波段,多角度和的连续观测,其数据对研究全球大气云分布及云辐射反馈作用提供新的视角。本文通法国多角度偏振载荷POLDER（POLarization and Directionality of the Earth’s Reflectances）云检测算法为参考，结合DPC多波段反射率、偏振反射率、表观压强等信息开发了一个适用于DPC的云检测算法。算法主要分为三个部分：首先是阈值方法对云像元进行检测，同时引入表观压强对不同高度的云（如卷云、层积云等）进行进一步的条件约束，然后利用865nm波段偏振反射率对海表反射的太阳耀斑区进行识别，修正了反射率阈值识别云像元时受到的太阳耀斑干扰。为了验证算法的准确性，利用2018年10月1日的MODIS的MOD06云掩码产品与本文云检测算法结果进行定性分析，从目视判读结果可以看出本文云检测结果与MOD06产品具有较高的吻合度；随后又利用2018年10月01至04日的CALIPSO-VFM数据与本文云检测结果和MYDO6云掩码产品进行定量分析，分别计算了中低纬度区域(60°~--60°)的云/晴空像元命中率和云/晴空像元错误预报率，计算结果显示算法云命中率均值相较MYD06云掩码产品高出13.501%的前提下云错误预报率仅高出3.561%，可表明该算法在全球中低纬度区域有着良好的云检测效果。本文提出的云检测算法，可为后续DPC的云参数、水汽、气溶胶等研究提供重要数据支撑。
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  PDF(116)

  摘要(91)

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• 深度语义分割支撑下的尾矿库风险检测
• 刘培,谷灿,李庆亭,张合兵,韩瑞梅,陈正超

• 摘要：摘 要：尾矿库是矿山企业选矿的必要设施，同时对周围环境也是一个重大的危险源。为研究流域范围内尾矿库的溃坝路径以及对矿区地表造成的风险，以赤城县为例，利用GF-1高分辨率遥感影像，基于RS及GIS手段对尾矿库的流域风险进行了监测分析。首先通过分析尾矿库在遥感影像上的纹理、色调、形状以及大小等特征，制作了用于目标检测的尾矿库样本集，然后在原始SSD目标检测网络基础上添加了反卷积模块和连接模块构建多尺度融合目标检测算法MSF_SSD，在目标检测结果基础上使用PSPnet算法实现尾矿库结构分割,得到了尾矿库内部结构—坝体以及库区，运用RS与GIS技术对尾矿库的上游汇水面以及事故可能径流进行提取，进而基于Arc Hydro模型模拟尾矿库的溃坝路径。最后通过构建溃坝路径的缓冲区，得到尾矿库发生溃坝所造成的地物影响范围及面积。研究结果表明：赤城县尾矿库的溃坝路径总体是从西向东，从北向南，受溃坝影响的地物总面积达到480km2。其中,林地176.52km2，耕地175.52km2，城市建设用地43.74km2，农村建设用地2.47km2，水体17.72km2，草地和牧场分别为3.60km2、1.22km2。研究成果可用于分析尾矿库溃坝造成的地物损失以及影响范围面积等信息，提升尾矿库的风险管理水平及应急响应能力，为有关部门制定决策提供理论依据。
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  摘要(134)

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• 面向不平衡高光谱遥感分类的SMOTE和旋转森林动态集成算法
• 童莹萍,冯伟,全英汇,黄文江,高连如,朱文涛,邢孟道

• 摘要：旋转森林（Rotation Forest，简写RoF）是一种功能强大的集成分类器，它在高光谱图像分类中已经获得了很多成功的应用。然而，现实数据经常存在类别不平衡的问题，这使得传统的RoF算法侧重识别多数类别的样本，而忽略了少数类样本的分类精度。SMOTE算法通过模拟生成新样本的方式来增加少数类别样本的数量，进而达到平衡数据集类别的效果。但是SMOTE算法目前主要被用于数据预处理阶段，并且在处理多类问题时具有增加人工噪声的风险。为了解决高光谱数据学习中的多类不平衡问题，本文提出了一个新的SMOTE和RoF动态集成算法。该算法利用动态采样因子技术，将类别分布优化和基分类器训练过程进行融合。本实验利用三个公开的高光谱数据对算法的性能进行测试，同时选取四种对比算法，包括随机森林、传统的RoF以及通过随机过采样和SMOTE数据预处理后的RoF算法，并且采用总体分类精度、平均分类精度、F-measure、Gmean、最小召回率、集成分类器多样性、模型训练时间以及McNemar测试等为算法性能评价标准。实验结果表明本文方法具有明显的分类优势，可以保证在增加数据总体分类精度的基础上提高小类别样本的识别精度。
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  PDF(97)

  摘要(80)

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• 基于弹性网络与低秩表示的高光谱遥感影像分类方法
• 苏红军,姚文静,吴曌月

• 摘要：近年来，低秩表示(Low-rank Representation, LRR)在高光谱遥感影像分类中的应用越来越广泛，如何利用LRR准确地对地物进行分类已成为高光谱遥感研究的一个挑战。针对以上问题，本文设计了基于弹性网络的低秩表示(Low-rank Repre-sentation based on Elastic Net, ENLRR)方法，并将该算法扩展到了核空间提出了基于弹性网络的核低秩表示方法(Kernel ENLRR, KENLRR)。低秩表示分类可以充分利用影像的全局信息，它的基本思想是利用尽可能少的训练样本的线性组合来表示整个测试影像，再通过表示系数和训练样本对目标影像进行恢复重建，并根据最小重构误差准则判断每个像素的类别。提出的ENLRR方法的基本思想是在LRR中引入弹性网络思想，利用系数矩阵的核范数和F-范数代替秩函数进行低秩优化求解。为了更好地解决非线性数据的分类问题，在ENLRR 方法中引入核函数，提出KENLRR方法，通过邻域滤波核函数将原数据映射到高维特征空间中，实现空谱联合分类，进一步提高分类精度。实验部分选用三组高光谱遥感数据，利用提出的算法与SVM、KNN、ELM、LRR、MFLRR、LSLRR和KLRR等对比算法进行地物分类。结果表明，提出的两种算法在高光谱遥感地物分类方面效果较好，而且具有良好的稳定性和适应性。与LRR算法相比，提出的算法在Washington DC数据集上的精度分别提高了4.55%和6.74%，在Purdue Campus数据集上的精度分别提高了14.22%和23.30%，在高分五号(Gaofen-5, GF-5)黄河口湿地数据集上的精度分别提高了8.45%和15.40%，而且结果也表明KENLRR算法具有最佳的分类表现。精确的分类结果为分析地物分布格局提供了技术支撑，也证明了在本文提出的两种算法在高光谱遥感影像分类上的优越性。
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  PDF(94)

  摘要(97)

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• 基于NDWI-NDSI组合阈值法的布加岗日冰湖提取及其变化分析
• 闫斌,贾洪果,任文静,吴仁哲,黄心茹

• 摘要：自20世纪90年代以来，中国冰川在全球升温影响下处于全面加速退缩的态势。长时序的冰湖变化既能反映冰川演变过程，也可为冰湖灾害研究提供重要依据。本文提出一种基于NDWI-NDSI组合法提取冰湖的改进方法，有效增加了阈值分割法提取冰湖的适用范围，使冰湖的错分现象得到极大改善；并以1988-2018年共16景landsat影像为数据源，成功对布加岗日冰川的冰湖面积实施提取并对其进行统计分析和时序研究。进而发现，该冰川出现冰湖数目增多（2个）、面积增大（约2.4642 km2）的现象，表明其在近30年间消融过快、退缩严重，并阐明温度变化为导致这一现象的主要因素，同时指出由冰川融水导致的部分冰湖诱发洪水、泥石流等次生灾害的可能性也极具增高。
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  PDF(186)

  摘要(67)

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• 耦合高分遥感影像与街景影像的广州市越秀区城中村识别
• 崔成,赵璐,任红艳,逯伟利,黄耀欢

• 摘要：及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例，提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先，从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征。其次，在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征。最后，融合两种影像的特征构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明，基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%，Kappa系数分别为0.58和0.31，而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67。其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补，构建了更有区分度的特征空间，减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中，辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。
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  PDF(195)

  摘要(93)

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• 基于概率株的三维冠层蒙特卡洛辐射传输模型构建
• 马红章,艾璐,刘素美,孙根云,孙林

• 摘要：三维辐射传输模型可准确刻画植被冠层的异质性对太阳辐射的散射作用,对利用高分辨率光学影像进行植被定量遥感建模与应用具有重要的指导意义。本文采用具有真实植株抽象统计平均意义的概率株构建三维植被冠层。结合蒙特卡洛光线追踪技术和冠层空隙率计算,通过合理设计光能粒子在冠层内的传输过程,构建了具有统计特征的三维冠层辐射传输模型。以具有典型垄行种植结构的玉米冠层为例,进行了不同生长期玉米冠层BRF特性模拟并与多角度BRF观测数据进行了比对,结果表明本文模型对不同生长期玉米冠层的BRF均有较好的模拟精度。
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  PDF(98)

  摘要(63)

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• 结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测研究
• 奚祥书,夏凯,杨垠晖,杜晓晨,冯海林

• 摘要：多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义，如何使用合适的降维方法以提高 单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业，采集研究区内银杏树种多光谱 影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成 5 种不同的数据集用于训练 3 种经 典的深度学习网络 FPN-Faster-R-CNN，YOLOv3，Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色 波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果，其中 FPN-Faster-R-CNN 网络对银杏树冠的检测精度 最高为 88.4%，由 OIF 指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高，但在所有网络中的平均检测精度最 低，仅为 79.3%。实验结果表明：在不同波段降维方法中，若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显， 且轮廓清晰，则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检 测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析，为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了 重要的实验参考。
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  摘要(99)

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• 应用迁移学习的林火烈度初始评估研究
• 郑忠,Jinfei Wang,邹滨,高阳华,杨世琦,王永前

• 摘要：林火发生后，开展森林生态系统烈度信息的初始评估，能够为灾后生态修复管理措施的实施提供定量依据。为了改善传统林火烈度评估模型的时效性，利用历史过火区域的实地调查数据，构建基于迁移学习的烈度评估模型，并将其应用于2020年3月30日发生的西昌泸山森林大火烈度初始评估研究中。结果表明：迁移学习算法能够将源区域和目标区域的遥感影像光谱转换为多个新的特征变量，在这些新特征变量构成的投影空间中，源区域和目标区域样本具有相似的分布。在此基础上，基于源区域历史实地调查数据构建的烈度评估模型，能够迁移应用于目标区域的烈度评估。与传统模型相比，基于迁移学习的烈度评估模型精度较高，总体精度为71.20%，Kappa系数为0.64。该研究可为林火灾后管理措施的快速响应，提供一种新的思路和参考。
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  PDF(100)

  摘要(91)

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• 基于A-train卫星传感器的台风云体三维结构构建
• 程崇慧,陈斯婕,郑卓凡,董长哲,苏林,柯举,王帅博,仝博文,刘东

• 摘要：基于星载主-被动传感器数据，本研究利用约束光谱辐射匹配（Constrained Spectral Radiance Matching，CSRM）算法构建了8个西太平洋台风事件中的深对流云层三维结构模型，并据此分析深对流云在台风不同发展阶段中的水平分布特征和微物理特征。利用CSRM算法进行大气三维结构构建的意义在于将主动遥感的垂直分布信息向被动遥感的探测范围传递，增加统计分析8个台风事件可用的廓线数量，进一步保证对深对流云统计分析的有效性，统计分析结果表明：（1）衰弱期台风的深对流云占比（占所有种类云的比例）比增强期台风更低，并且其值在各个方向上更稳定。相比于台风，热带风暴中的深对流云占比在各个方向上差异更大，即不对称性更强；（2）热带气旋中深对流云的冰云有效粒子半径与高度成正比。随着高度增加，冰水粒子数浓度先增加后减少。同一热带气旋不同发展阶段的深对流云的冰水含量（Ice Water Content，IWC）的垂直分布有着较大的差别。当热带气旋发展成台风时，其内部深对流云的IWC高值区逐渐向云层顶部集中，并且随着台风从增强期转化为衰弱期，IWC的最大值显著增大。
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  PDF(171)

  摘要(124)

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• PolInSAR森林高度反演中方法及波段选择引起的不确定性分析
• 张庭苇,姬永杰,张王菲

• 摘要：森林高度是反映森林资源数量和质量的重要参数，极化干涉合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar Interferometry，PolInSAR)技术在森林高度反演中极具潜力。由于森林散射特征受波长影响明显，由此引起的散射机理差异使得基于PolInSAR技术反演的森林高度结果具有很大的不确定性。为了定量化该不确定性的影响，本文以模拟森林场景为例，对PolInSAR技术森林高度反演中常用的4种方法——极化相位中心高度估测法、复相干相位中心差分法、复相干幅度反演法和相干幅度、相位联合反演法在常用的4个微波波段——P、L、C和X中的森林高度估测结果进行了分析，明确了匀质森林场景中，算法选择、波段选择引起的森林高度估测结果的不确定性。研究结果表明：在森林场景基本一致的情况下，估测算法的选择直接影响森林高度估测结果精度，其中基于干涉幅度信息的复相干幅度反演法在4个波段的估测结果中精度均最高，但各估测点的估测结果离散度及不确定度较大，P、L、C和X四个波段不确定度分别为0.198、0.134、0.293以及0.278；波长对4类估测方法估测结果的影响差异明显。复相干幅度反演法的反演结果几乎不受波长的影响，而相干幅度、相位联合反演法受波长影响明显，在长波长反演结果中精度较高，在短波长反演结果中精度显著降低。此外，以传统的HV极化代表冠层散射相位中心，HH-VV极化代表地表散射相位中心，采用复相干相位中心差分法会严重低估森林高度。不确定度具有波长和算法选择依赖性，短波长中复相干相位中心差分法估测结果不确定度最低，长波长中极化相位中心高度估测法不确定度最低，而复相干幅度反演法估测结果则在多个波段中的不确定度均最高。
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  PDF(132)

  摘要(190)

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• 组合表面Bragg散射模型共极化SAR海表面风速反演
• 方贺,杨劲松,樊高峰,李超

• 摘要：组合表面布拉格散射模型（Composite Surface Bragg Scattering, CSBS）由布拉格（Bragg）散射模型和几何光学模型组成，是海洋微波散射的经典模型，可用于星载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）海表面风场反演。研究指出，Bragg散射模型仅适用于中等入射角条件，几何光学模型则更适用于小入射角情形。然而，如何确定中等和小入射角的阈值，即CSBS模型最优入射角的选取目前尚无定论。基于142景成像于美国东西海岸和中国东海的RADARSAT-2精细四极化SAR影像数据和海洋浮标数据，本文提出了一种最优局地入射角查找算法，分别对VV和HH极化SAR数据进行最优入射角阈值的选取。结果显示，局地入射角 和 分别为VV和HH极化影像CSBS模型反演风速最优入射角。基于最优入射角的选取，本文在0~15m/s海况区间内利用CSBS模型对VV和HH极化SAR影像开展风速反演实验，并将反演风速与浮标风速进行对比。结果显示，基于VV和HH极化数据的CSBS模型反演风速与浮标风速均方根误差分别为2.15m/s和2.32m/s，相关系数分别为0.79和0.75，两者具有良好的一致性。本文研究结论表明基于最优入射角设置后的CSBS模型在海面风速小于15m/s条件下具有良好的应用性，后续研究将更加关注CSBS模型在高海况以及交叉极化SAR数据情况下的应用。
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  摘要(82)

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• 基于植被二向性反射统一模型的高分五号FAPAR遥感反演算法
• 田定方,杨斯棋,徐大伟,任华忠,范闻捷,刘镕源

• 摘要：植被光合有效辐射吸收比率（FAPAR）是描述植被光合作用能量交换过程的重要参数，广泛应用于植被长势监测、植被生产力估算、全球变化等研究领域，遥感是大范围获取FAPAR的唯一途径。与多光谱传感器相比，高光谱传感器能更加精确、细致地观测植被的光谱特征，有利于分析植被冠层反射、吸收特性，进而反演植被冠层FAPAR。为利用高光谱反射率数据实现FAPAR定量反演，本文首先在植被BRDF统一模型和FAPAR-P模型的基础上，构建了BRDF-FAPAR统一模型UBFM（Unified BRDF-FAPAR Model）；进而基于高分五号高光谱传感器特征模拟了不同情况下植被冠层反射率和相应的FAPAR；然后运用改进的最佳指数法选择FAPAR反演的特征波段组合；在此基础上，将特征波段组合反射率与FAPAR模拟结果作为神经网络的输入参数，构建FAPAR神经网络反演算法。研究结果表明，改进的最佳指数法能有效地筛选出FAPAR估算的敏感波段，随着输入波段数的增加，神经网络估算的精度逐渐提高，综合考虑波段信息量和实际影像数据噪声影响，本研究针对高分五号高光谱传感器选择8个波段作为FAPAR反演特征波段，基于UBFM模型构建的神经网络反演精度较好，模拟实验算法误差约为0.014。选择内蒙古呼伦贝尔是谢尔塔拉草原为主要研究区，从高分五号高光谱影像中反演了研究区的FAPAR，并利用同步地面实测数据验证，反演误差为0.048。该算法简化了传统模型机理方法的中间环节和多个参数设置，有较好的可行性、稳定性和精度，为国产卫星高光谱传感器地表植被参数定量反演提供了新途径。
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  摘要(126)

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• 激光掩星探测大气UTLS温压和水汽的方法及仿真
• 李虎,王建宇,洪光烈

• 摘要：为探测对流层顶-平流层底(UTLS,Upper Troposphere/Lower Stratosphere,~5km-~35km)温度、压强和水汽,本文提出了激光掩星同时探测温度、压强和水汽的方法,包括方案设计和反演算法两部分。方案设计了近红外波段氧气双波长吸收和水汽单波长吸收激光进行掩星；反演算法方面重点研究了从氧气双波长吸收激光掩星数据反演温度,由温度计算压强的方法,然后在反演得到的温度、压强基础上,利用水汽单波长吸收激光掩星数据反演水汽密度的方法。建立掩星激光传输模型,选择合适的氧气吸收波长和水汽吸收波长模拟得到激光掩星透过率,在此基础上,对温度、压强和水汽反演算法进行了仿真,先反演得到了温度、压强廓线,然后将温度、压强廓线作为条件用于水汽分子数密度的反演。数值仿真和反演结果显示,温度数值反演误差小于0.8K,压强数值反演误差小于3.4%,水汽分子数密度数值反演误差小于3%,该结果说明了温度、压强反演方法和及基于温度、压强的水汽反演算法框架的可行性。
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  摘要(85)

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• 89GHz多入射角亮温差反演海冰密集度的可行性分析
• 吴若男,刘浩

• 摘要：被动微波遥感是目前进行海冰密集度观测的重要方式，ASI算法利用AMSR-E的89GHz双极化的亮温可以获得目前SIC产品中最高空间分辨率6.25km，但是需要低频数据进行大气校正。SMOS的多角度观测方式为本文提供了一种新的设想：利用89GHz波段一维综合孔径辐射计顺轨扫描配合机械扫描可以实现对单个像元点的多入射角观测，充分利用多入射角下的亮温信息可以弥补观测过程中海冰与海水亮温信息的混淆，提高SIC的反演精度，并且可以实现高空间分辨率。因此本文开展89GHz多入射角亮温信息观测北极海冰密集度的可行性研究。第一步构建星载观测海冰辐射亮温仿真系统及利用FY-3C星搭载的微波湿度计的89GHz通道实测的垂直极化亮温数据，开展了89GHz亮温与角度敏感性分析；第二步，推导建立了基于89GHz角度亮温差的SIC反演算法，结合ECMWF的SIC产品及亮温仿真系统完成了初步反演验证。验证结果表明，利用入射角亮温差可以实现海冰密集度的反演，利用多组入射角组合进行最小均方根加权平均后处理可以最大程度的降低SIC的反演误差。输入的高斯白噪声为2K时，可以获得5%的SIC误差。最终结果证明利用连续角度亮温差进行SIC反演，可以充分扩大海水与海冰的区分。
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  摘要(112)

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• 一种利用磁信标准确导航定位的方法
• 郑元勋,李清华,王常虹,王晓光,钟佳朋

• 摘要：针对室内、地下以及障碍物较多的复杂环境中，可用导航源匮乏问题，本文提出一种利用低频时变磁场实现目标高精度位置与姿态解算的解决方案。传统时变磁场定位方法要求磁信标坐标系与目标坐标系一致且无法解算目标相对姿态角信息，同时精度普遍较差。本文提出的方案在解决传统方案的局限性基础上，又提出一种基于指纹匹配的改进方案，具有穿透性好、鲁棒性强且精度高的特点。首先根据空间中测量磁场计算磁信标RSSI拟合直线，根据指纹匹配原理估计目标位置，再根据测量磁场方向矢量模型，反演解算目标姿态角信息，实现目标位置与姿态信息解算过程，研究并分析了磁信标导航系统误差来源及解决方案。最后通过对比实验，验证本文提出的算法在实验条件下，位置估计误差期望为0.069m，姿态角估计误差期望为2.3°，且误差不随时间积累，相对于传统的磁信标导航方案具有明显优势，具有较高的工程应用价值。
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  摘要(92)

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• 基于空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取方法
• 吴强强,王帅,王彪,吴艳兰

• 摘要：道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向，而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响，基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题，造成许多误提现象。针对此问题，本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型，该网络以改进的ResNet网络为主体，并引入坐标卷积和全局信息增强模块，用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力，突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果，与其它方法相比取得了明显提高。并且，在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响，可以完整准确地提取出道路。此外，模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。
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  PDF(117)

  摘要(131)

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• 基于星载POLDER冰雪数据评价三个BRDF模型
• 郭静,焦子锑,丁安心,张小宁,董亚冬,崔磊,尹思阳,常雅轩,谢蕊

• 摘要：冰雪在短波区域具有很强的各向异性反射特征，对全球能量平衡及水循环等有重要作用。目前，国内外学者发展了一系列应用于冰雪的二向性反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）模型，其中，常用的模型主要包括核驱动、半经验的Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）业务化RossThick-LiSparseReciprocal（RTLSR）模型，渐进辐射传输物理模型（Asymptotic Radiative Theory，ART），以及新发展的RTLSR- Snow （RTLSRS）模型，全面比较和评估这些模型对星载多角度遥感产品的业务化模型选择有重要参考价值和指导意义。本文基于全球Polarization and Directionality of Earth Reflectances（POLDER）冰雪多角度反射率数据，对上述三个模型进行了全面比较分析，研究结果表明：（1）在拟合所有POLDER数据时，RTLSRS模型都具有最高精度，对于单组纯雪数据，RTLSRS模型的最小二乘拟合的均方根误差（RMSE）比ART模型降低了45.45%，比RTLSR模型降低了81.45%。对于非纯雪数据，RTLSRS模型与RTLSR模型的拟合能力总体差别不大，但其RMSE比RTLSR模型降低了67.5%，ART模型的精度最差。（2）虽然RTLSRS可以高精度拟合所有数据，但该模型拟合纯雪（R2=0.969，RMSE=0.012）精度较优于非纯雪（R2=0.935，RMSE=0.018）。（3）对RTLSRS模型进行简化，仅保留其各向同性核和雪核（Isotropic-Snow Model，ISM），验证结果表明：简化后的模型能够很好地表征雪的二向散射能力，使用POLDER全部纯雪数据进行拟合时，R2达到了0.949，RMSE为0.034。本文有助于用户在应用冰雪多角度数据时选择更合适的BRDF模型，同时对理解这些模型的误差提供了有价值的参考。
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  PDF(96)

  摘要(103)

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• 基于Poly-FPN神经网络模型的化工厂智能检测
• 昝露洋,李柏鹏,卢凯旋,陈正超,张兵

• 摘要：化工厂安全事故频发，国家对化工企业进行大力度整治排查。相比较小范围、低效率的人工排查而言，卫星遥感可以在大范围内高效的对化工厂进行监测，对我国化工行业生产安全监管、事故防范等极为重要。由于化工厂形状不规则、语义信息强，分布散乱，导致现有检测模型精度低，难以用于应用。本文提出Poly-FPN目标检测模型，该模型采用特征金字塔结构，在充分考虑模型感受野、多尺度融合等因素的前提下，提高了对复杂语义目标的处理能力，同时通过本文提出的任意四边形检测头替代传统的正矩形检测头，实现了不规则目标的精准检测。最后，本研究基于Poly-FPN对长江下游大范围地区进行预测，实现高精度的化工厂检测工作。
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  PDF(125)

  摘要(130)

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• 不依赖人工定标器的全极化SAR定标研究进展(人工智能)
• 史磊,杨乐,杨杰,李平湘,赵伶俐

• 摘要：极化定标是极化合成孔径雷达应用的前提。传统极化定标方法以地面布设的人工定标器为参考，通过极化畸变模型对系统误差进行求解与标定。然而，人工定标器价格昂贵、数量稀少，每次定标任务都需根据传感器过境方向、雷达视角等信息进行设备调整；此外，现代雷达系统工作波位多、入射角调节范围大，不同视角获取影像的定标参数也不相同，这对地面定标设备的布设精度、调整的时效性提出了更高要求。为了及时、快速的完成极化定标，如何以自然界中的某些特殊地物作为人工定标器的替代品来完成定标具有重大的科学价值。本文综述了近年来国内、外提出的不依赖人工定标器的SAR极化定标研究进展（即自主定标）。首先阐述了极化定标的基本流程与极化质量评价体系；然后对近年来高精度自主定标相关研究进行了梳理，根据技术特点将其分为基于自然地物约束的自主极化定标、基于似角反射器的自主极化定标两类，对不同算法适用性进行了分析；最后对未来的研究方向进行了展望。
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  PDF(209)

  摘要(61)

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• 构建地块二维表征及CNN模型开展作物遥感分类
• 张乾坤,蒙继华,任超

• 摘要：本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法，以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat-8影像，利用其质量评定波段完成研究区无云时相及区域上的地块统计，提取地块级别的各波段反射率均值按照时相顺序及波长进行排列，构建波谱、时相二维特征图作为该地块的抽象表示。通过构建相对最优的CNN结构完成对特征图的分类，从而完成对地块的分类。构建CNN模型并不需要手工特征和预定义功能的需求，可完成提取特征并遵循端到端原则进行分类。将该模型的分类结果与其他最为常用机器学习分类器进行了比较，获得了优于常用遥感分类算法的分类精度。结果表明地块数据的加入可以有效的缩减计算规模并提供了准确的分类边界。所提出得方法在地块特征表示及作物分类中具有突出的应用潜力，应视为基于地块的多时相影像分类任务的优选方法。
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  PDF(118)

  摘要(143)

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• 高分遥感驱动的精准土地利用与土地覆盖变化信息智能计算模型与方法研究
• 骆剑承,胡晓东,吴田军,刘巍,夏列钢,杨海平,徐楠,张新,沈占锋

• 摘要：通过对地观测可在影像空间上全面反映地表地理现象、格局及演化过程,基于遥感数据提取的土地利用与覆盖变化(LUCC)产品为分析地理要素空间分布规律及其变化机制提供全覆盖、定量化和快速更新的本底信息。本文以高分辨率遥感视觉特征(图)与多源多模态观测机理特征(谱)相互耦合的图谱认知理论研究为基础,对以精细地理图斑为结构(精)融合定量指标反演模型(准)的精准LUCC(Precision LUCC, 简称P-LUCC)的内涵提出了图谱耦合的新定义,并依据“五土合一”的地理学思想构建了分层感知、时空协同与多粒度决策为一体的P-LUCC遥感信息智能提取与综合地理应用方法,提出并解析了其中视觉感知的深度学习、外部知识逐步融入的迁移学习以及增量式的自组织强化学习等三类机器学习模型的协同计算机制；设计了“分区控制-分层提取-分级迁移-功能重组”为途径的高分辨率遥感P-LUCC信息产品生产线系统,并以苏州市高新区为应用区域针对土地利用(LU)图斑的形态、类型以及土地覆盖变化(LCC)的指标等方面开展了P-LUCC产品精度、生产效率的综合分析,探讨了P-LUCC结合GIS空间优化技术开展面向国土空间承载力评价与规划等专题应用研究的新思路。
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  摘要(75)

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• 基于Landsat-8全色影像阴影的冰山出水高度提取
• 关真富,程晓,刘岩,璩榆桐,李腾

• 摘要：冰山出水高度是测量冰山厚度进而估算冰山体积的一个重要几何参数,是定量评估冰山对海洋的淡水输入量的基础。冬季冰山在海冰上成影且阴影较长,本文提出利用阴影测高模型高精度测量冰山出水高度的方法。试验选择2016年8月29日、9月7日和9月16日中心太阳高度角分别为5.43度、7.49度和11.01度的三期Landsat-8全色15米影像,以独立扁平冰山为例,自动提取冰山在海冰上的阴影长度计算冰山出水高度,并利用不同时相同名成影点进行交叉验证评估测量精度。结果显示：阴影长度测量误差优于一个像元,在太阳高度角低于11.01度时,全色15米影像提取的冰山出水高度均方根误差(RMSE)低于2.0 m,平均绝对误差(MAE)低于1.5 m。由此表明：在冬季低太阳高度角下,Landsat-8全色15米影像可用于高精度测量冰山出水高度,具有大范围测量南极冰山出水高度的潜力。
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  摘要(309)

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• 基于高分一号WFV影像的深圳市水库CODMn浓度时空分布特征研究
• 李俊,张文志,邓孺孺,鲁志文,梁业恒,沈雪娇,熊龙海,刘永明

• 摘要：CODMn是反映水体有机污染程度的一个重要水质参数。地表水有机污染遥感监测主要面临两个挑战：技术方法大多基于经验模型，依赖大量实测数据；有机污染评价的综合性指标，水质参数不明确。针对上述问题，本文从辐射传输机理出发，基于研究区水体特征，考虑悬浮泥沙、叶绿素、耗氧性有机物三大水质因子，提出一种反演机理清晰、参数意义明确的像元反射率与CODMn浓度的物理模型。通过深圳市三大水库CODMn浓度反演与验证，决定系数R2达到0.832，模型方法可靠明。对三大水库CODMn浓度时空分布特征研究，结果表明：（1）三大水库总体CODMn浓度不高，受到轻度有机污染。（2）浓度高值区多在库角居民区附近，水库连接处未出现污染扩散。（3）2018年3月至2019年5月，库区水质改善，与2018年深圳市治水专项活动背景保持一致，建议水库水质保护核心是控制外源污染，避免丰水期污染源的输入。本文的模型方法是基于广东省典型水体光学参数，而水体固有光学特征具有季节差异，未来将进一步研究水体固光学特征变化模式，以提高模型的稳健性。此外，还可结合高分六号等谱段更多的卫星开展浅水区CODMn浓度反演的研究。
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  PDF(163)

  摘要(70)

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• 基于改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测
• 沙苗苗,李宇,李安

• 摘要：为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度，本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构，将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合，生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图；再借助Faster R-CNN的多尺度RPN(Region Proposal Network)机制，通过对RPN中候选区域尺度的修正，从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度；最后利用Faster R-CNN的分类回归网络，得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验，对三种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进，改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%，并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明，本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测，在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。
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  PDF(111)

  摘要(134)

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• 基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型(AI专刊)
• 王立国,王丽凤

• 摘要：玉米作为我国重要粮食作物，品种众多，易出现错分现象，影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络(CNN)的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题，提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先，获取不同品种玉米种子在400~1000nm范围内的高光谱图像，提取样本全部像素的203维光谱信息，利用主成分分析(PCA)算法将光谱维度降至8维。在实验中，样本的像素级光谱信息(即：样本的全部像素的光谱信息)除应用于CNN模型外，也应用于支持向量机(SVM)、K近邻分类(KNN)模型中，结果表明:在相同模型中，基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息(即：每粒样本所有像素光谱信息的平均值)识别效果好；在相同情况下，CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好；基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定，依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别，样本识别精度高达100%（注：100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度，随着测试集样本数量的增加，识别精度将有所降低）。最后，使用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)算法实现CNN输出特征值的可视化，验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下，实现了玉米种子品种的无损、高效识别，为精准农业提供了理论基础。
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  PDF(110)

  摘要(88)

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• 单样本对卷积神经网络遥感图像时空融合
• 李云飞,李军,贺霖

• 摘要：由于硬件技术和发射成本的限制，卫星图像的空间分辨率和时间分辨率之间存在相互制约的问题。为了获得兼具高空间和高时间分辨率的数据，遥感图像的时空融合技术应运而生。近年来，卷积神经网络也被成功应用于该领域中，产生了一些效果良好的时空融合方法。但是这些方法需要较多的图像样本对，限制了它们的应用。针对此问题，本文提出了一种单样本对卷积神经网络时空融合方法（SS-CNN）。该方法以高空间分辨率图像的波段平均图像提供的空间信息激励卷积神经网络建立高、低空间分辨率图像间的超分关系，进而利用该超分关系映射求解目标高空间分辨率图像。在实验中使用两个模拟数据集和一个真实数据集对该方法进行了测试，实验结果表明了其有效性。
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  PDF(105)

  摘要(124)

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• 卫星激光测高仪回波波形饱和识别与误差改正
• 郭金权,李国元,裴亮,么嘉棋,聂胜

• 摘要：激光测高仪回波波形饱和现象普遍存在，却少有相关文献对其进行研究分析。本文针对饱和波形首先提出了一种结合回波波形峰度系数的波形饱和识别方法，并根据波形饱和对高斯拟合的影响，提出了基于高斯拟合波形形心位置差异的饱和波形误差改正方法，采用ICESat/GLAS(Ice,Cloud and Land elevation satellite/Geo-science Laser Altimeter System)在青海湖、纳木错、色林错采集的数据进行实验。结果表明，结合峰度的饱和识别方法可以对波形进行有效筛选，可发现GLAS遗漏的的饱和波形；本文算法可以有效改正波形饱和引起的测高误差，改正后数据误差均值为0.03m，大型湖泊区域可实现约0.05m的测高精度，明显优于GLAS提供的饱和改正结果。
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  PDF(162)

  摘要(161)

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• 人工蜂群算法优化SVR的叶面积指数反演
• 周晓雪,李楠,潘耀忠,孙莉昕

• 摘要：支持向量机回归SVR (Support Vector Regression)方法作为叶面积指数反演的一种新思路，在LAI反演中具有一定的应用价值和前景，但SVR算法中惩罚系数C、核函数宽度参数g、不敏感损失函数参数ε的取值对回归精度有显著的影响。本文提出了一种基于ABC(Artificial Bee Colony)算法优化SVR参数的遥感影像叶面积指数反演方法。研究数据为美国土壤水分实验(SMEX02)2002年LAI实测数据和同期的Landsat-7 ETM+地表反射率数据，为了验证ABC算法优化SVR各个参数对反演精度的影响，建立了未优化参数(SVR)、优化单个参数(ABC-SVR-C, ABC-SVR-g, ABC-SVR-ε)、优化3个参数(ABC-SVR)的3类LAI反演模型，并比较了其回归拟合精度。在此基础上，分析了3个关键参数对LAI反演模型精度的敏感性，并对ABC算法优化SVR模型的精度进行显著性检验。研究表明：(1)相比未优化参数模型，ABC算法优化模型具有更高的反演精度，优化3个参数优于优化单个参数，回归直线斜率k达到0.797、决定系数r2达到0.775。(2)SVR3个关键参数对模型精度都有影响，相较参数C和g，参数ε引起模型精度的不确定性更高。(3)95%的置信区间下，ABC-SVR模型与SVR模型的回归直线斜率k、r2、RMSE的差异显著性检验P值均小于0.005，ABC算法显著改善了SVR模型的精度。
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  摘要(140)

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• 矿山违法开采遥感信息的克立金插值
• 刘立,李长安,高俊华,鱼磊

• 摘要：近年来不合理的开发利用矿产资源一直是全球关注的问题,对违法开采矿产资源的时空特征研究显得尤为重要。为解决矿产资源违法开采信息获取难、精度低,数据零散、缺乏长时序的问题,也为克服违法开采信息间的结构特征和空间关系挖掘利用不充分的局限,提出了基于克立金空间插值结合遥感数据针对矿山违法开采进行时空特征分析的方法。以湖南省为研究区域,采用2010-2017年多平台、多时相、多光谱卫星遥感影像为数据源,结合采矿权数据,通过空间分析方法,提取了研究区矿山违法开采信息；利用克立金空间插值方法,建立了矿山违法开采的空间分布关系模型,构建了其空间分布关系,并进一步研究了矿山违法开采的时空特征。相比传统方法,提出的研究方法能客观、准确的提取了湖南省全域范围内2010-2017年间的违法矿山数据,8年共有违法开采矿山2815个,主要分布在湘南、湘西南地区,数量呈逐年波浪上升趋势,年均增长速率为23.77个/年；建立了比较准确的矿山违法开采空间关系模型,分析了矿山违法开采的时空特征。将克立金空间插值方法与遥感数据的有机结合,能客观、真实、准确、长时序的提取矿山违法开采信息,也能充分挖掘矿山违法开采信息之间结构特征,建立矿山违法开采信息间的空间关系,为深入研究矿山违法开采行为的时空特征提供了科学依据与理论基础。
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  摘要(135)

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• 三种卫星云量数据在青藏高原地区的比对分析
• 刘健

• 摘要：青藏高原是卫星反演云参数的热点和难点区域。选取1982-2015年0.1度空间分辨率的Patmos-x、0.25度空间分辨率的CLARA-A2的 NOAA/AVHRR 下午星数据和2003-2015年0.05度空间分辨率的Aqua/MODIS C6 三种云量数据,针对青藏高原区域,进行比对分析。Patmos-x 和CLARA-A2具有相同的数据源和相近的云检测算法。与地面观测云量相比,Patmos-x 云量与地面观测云量间的相关性大于0.8,MODIS次之，CLARA-A2 云量与地面观测云量的相关性很弱。三种数据均表现出高原东部云量多于西部云量,北部云量多于南部的云量空间分布特征和白天云量大于夜间云量的时间分布特征。量值上 CLARA-A2云量大于Patmos-x。2003-2015 年夜间Aqua/MODIS 年均云量平均比CLARA-A2 高8.82%。34年间Patmos-x 和CLARA-A2年均云量以减少为主,夜间云量的变化趋势比白天云量变化趋势明显,CLARA-A2云量的变化趋势较Patmos-x明显。2000年是高原区域云量由偏多到偏少变化的拐点。1、4、10月多年云量以减少为主要变化趋势, 7月云量以弱增多为主要变化特征。
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  摘要(111)

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• “一带一路”沿线国家近期(1992-2015年)土地覆盖变化的时空格局及其驱动力分析
• 海凯,王思远,涂平,杨瑞霞,马元旭,梁娟珠,刘卫华,吴林霖

• 摘要：土地覆盖变化影响局域的能源和水平衡，并在全球范围内促进碳的净排放。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992-2015年300m分辨率的全球土地覆盖数据集，本文分析了1992-2015年“一带一路”沿线主要土地覆盖类型变化的时空特征及其驱动力。研究结果表明：1992-2015年沿线耕地、草地和建设用地面积分别增加190.00×103km2、57.97×103km2和260.39×103km2，森林、灌木、湿地和水体面积分别减少61.14×103km2、34.22×103km2、74.28×103km2和44.41×103km2。2000-2015年与1992-2000年相比，沿线土地覆盖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。东南亚区建设用地扩张明显加速，耕地面积增速下降，森林面积减速上升，灌木面积减速下降明显；东亚区建设用地持续高速扩张，耕地面积持续减少，森林面积减速明显下降，草地面积持续增加；中东欧区建设用地扩张速度明显下降，耕地面积减速上升；俄罗斯建设用地扩张持续缓慢，森林面积稳中有升，草地和灌木面积增速下降。分析进一步显示人口增长、气候变化、社会经济发展和政府相关政策是造成沿线国家土地覆盖变化的主要驱动因素。
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  PDF(112)

  摘要(218)

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• Himawari-8静止气象卫星时序法火点探测方法研究
• 陈洁

• 摘要：摘要: 随着新一代静止气象卫星的发射，高频次和高时效的观测特性对于火点探测具有独特优势。本文研究目的为基于Himawari-8新一代静止气象卫星高频次观测特点，提出有利于火情初期火点判识的时序探测方法。与传统的极轨气象卫星遥感火情监测采用的上下文法不同，时序探测法判识火点的方法依据为探测像元亮温在观测时间上的差异。研究结果显示，在无云及无异常热源条件下，相邻时次中红外亮温差异较小，当前后时次亮温差达到3K时，可判识出火点，而上下文法的阈值均在6K以上，时序法的火点判识阈值较上下文法明显降低，探测相应的亚像元火点面积减小一倍以上，从而提高了火情判识的灵敏度，实现火点早期发现。本文介绍了时序法火点判识方法，并以黑龙江桦川县的星地同步观测实验进行验证，研究表明，时序法较上下文法在初发火点探测灵敏度方面有明显优势，时序法和上下文法的结合可提高气象卫星对火情发展过程的监测能力。
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  PDF(137)

  摘要(136)

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• 生态遥感——基于光谱分类的西沙群岛植被识别与变化分析
• 孙晓慧,史建康,李新武,吴文瑾,梁雷,宫晨

• 摘要：西沙群岛是南海群岛中岛屿最多、面积最大的群岛，自然环境独特，植物区系特殊，岛上植被一直都是植物学家及地理学家重点关注的问题。本文基于光谱分类，于决策层融合支持向量机与光谱信息散度两类分类器进行西沙群岛典型岛屿植被类型识别，形成典型植被分布图。建立西沙群岛典型植被光谱库，分析西沙群岛典型植被实测光谱与其一阶导数的特性，并基于典型岛屿不同时期的植被分布图进行变化分析。结果表明：（1）采用光谱分类的生产精度及用户精度在西沙群岛主要岛屿的平均值为83.49%、85.54%，Kappa系数为0.8728。（2）2002年到2018年，各典型岛屿主要受到人类活动影响，整体上植被种类及植被面积增加，草海桐形成单优植被群落。（3）经相关性分析，各典型岛屿植被种类数量与本岛面积基本成正相关关系，且面积越大，植被种类随时间增加速度越快；相邻岛屿之间的距离与两岛植被相似性呈正相关，两岛距离越近，植被种类相似性越高。
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  PDF(79)

  摘要(127)

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• 基于空间光谱维去相关的优化高光谱图像噪声评估方法
• 张立福,鹿旭晖,岑奕,孙雪剑

• 摘要：高光谱图像噪声评估既是评价图像质量的重要内容，也是衡量传感器性能的重要指标。一般噪声评估方法通过对图像规则分割或利用某种距离准则对图像进行连续性分割，计算图像子块的局部标准差或多元线性回归的残差来实现对图像噪声的估计。但这些方法获取的图像子块并不是完全均匀的，图像子块中仍然会存在地物边界，导致图像噪声评估的结果不准确。为了有效提取图像中的均匀子块，本文提出了一种优化的空间光谱维去相关(OSSDC)方法，基于光谱角距离和欧氏距离双重判定，从光谱曲线的形状和数值上寻找相似像元，获取图像中的均匀子块，然后利用多元线性回归计算残差实现对图像噪声的估算。利用模拟图像和实际航空飞行实验获取的高光谱图像对优化算法进行检验，同时与几种常用噪声评估方法进行对比分析，结果表明：优化后的算法计算结果更准确，稳定性和适用性优于其它方法。
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  摘要(156)

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• 时序Sentinel-1A数据支持的长江中下游汛情动态监测
• 郭山川,杜培军,蒙亚平,王欣,唐鹏飞,林聪,夏俊士

• 摘要：合成孔径雷达(SAR)因其对地观测全天候、全天时优势,成为多云多雨天气限制下洪水动态监测中不可或缺的数据来源之一。由于Google Earth Engine (GEE)云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性,洪水监测与灾害评估目前正面向动态化、广域化快速发展。顾及洪水淹没区土地覆盖变化的复杂性和发生时间的不确定性,以时序Sentinel-1A数据处理与分析为基础,提出了针对大尺度范围、连续长期的汛情动态监测方法。该方法首先利用图像二值化分割时序SAR数据实现水体时空分布粗制图,逐像素计算时间序列中被识别为水体候选点的频率。利用Sentinel-2光学影像对精度较粗的初期SAR水体提取结果进行校正,得到精细的水体分布图。针对不同频率区间的淹没特点,采用差异化的时序异常检测策略识别淹没范围：对低频覆水区利用欧氏距离检测时序断点,以提取扰动强度大、淹没时间短的洪涝灾害区；对高频覆水区利用标准分数(Z-Score)检测时序断点,以提取持续淹没区。在GEE平台上利用该方法,实现了2020年5月–10月长江中下游地区全域洪水淹没范围时空信息的自动、快速、有效监测,揭示了不同区域汛情发展模式的差异性。本文提出的洪水快速监测方法对大尺度下的汛情动态监测、灾害定量评估和快速预警响应具有重要的现实意义。
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  摘要(151)

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• 基于虚拟地理环境的地理空间认知初步探索
• 刘浩,薛梅

• 摘要：地理空间认知是人类获取地理空间知识、认知地理环境的重要方法和手段，虚拟地理环境(Virtual Geographic Environments，VGEs)作为继地图和地理信息系统(GIS)之后的新一代地理分析工具，在地理空间认知方面具有显著优势，但目前相关研究尚处于概念探讨和框架搭建阶段，缺乏对地理空间认知内涵及相关技术方法的论述和研究。本文以经典的地理学 6 问题求解为导向，从地理本体认知、地理过程认知和地理行为认知三个层次，阐述了 VGEs 地理空间认知的内涵和基本内容；进一步重点探讨了实现 VGEs 地理空间认知的相关技术方法，包括城市空间表达与城市计算、多模式人机交互、地理知识图谱与空间推理、地理过程模拟、地理行为模式识别与情感计算等方面。以重庆为例开展了应用案例实践，展示了如何利用相关技术方法实现对地理环境和地理空间对象 的认知和理解。本文提出的总体框架和技术体系为 VGEs 地理空间认知的深入开展和技术实现提供了新的思路和解决方案，有助于将该项工作从理论探讨阶段推向技术实现阶段。
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  摘要(69)

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• 基于可展开式太阳漫反射板的星上相对辐射定标
• 王灵丽,武红宇,白杨,孟祥强,贺小军,黄帅,杨松

• 摘要：相对辐射定标的目的是降低或消除由于探测元件之间响应差异引起的图像高频竖向条纹或条带噪声，是遥感数据定量化应用的前提与基础。针对可展开式太阳漫反射星上定标装置，本文提出利用漫反射板收拢过程一次成像的星上相对辐射定标方法。通过卫星机械结构驱动漫反射板收拢调整传感器入瞳处太阳入射能量，获取覆盖传感器全部灰度动态范围的星上定标图像，采用直方图匹配算法解算相对辐射定标系数。为了验证本文提出的方法，利用在轨运行的吉林一号光谱星多光谱仪进行星上相对辐射定标实验，测试定标系数对原始图像的校正效果并定量分析相对辐射定标精度，实验结果表明定标系数能够有效消除全色与多光谱谱段地物原始图像的竖向高频条纹与条带噪声，定量分析的结果表明本文提出的方法在传感器灰度响应的全动态范围均能达到较好的校正效果，谱段相对辐射定标精度优于2%，为卫星在轨运行期间进行定量化遥感应用提供可靠保障。
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  摘要(109)

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• 青藏高原河流网络高分CubeSat遥感监测
• 章斯腾,陆欣,陆瑶,程亮,李满春,杨康

• 摘要：河流网络是地表水循环的重要组成部分，如何实现河流网络动态监测已成为河流遥感研究的热点。近年来，以PlanetScope为代表的CubeSat小卫星已具备了米级空间分辨率、1天重访周期的优势，这为河流网络高时空分辨率动态监测提供了可能。本文以青藏高原长江源区的通天河流域(227 km2)为研究区，选取2017年5-10月5期3 m空间分辨率CubeSat遥感影像，增强河流横纵剖面特征自动化提取了河流网络，研究了通天河流域河流网络动态变化，对比分析了3 m CubeSat与30 m Landsat-8、10 m Sentinel-2所提取的河流网络，以及5种现有水体数据集(GRWL，GSW，FROM-GLC 2017，OpenStreetMap，HydroSHEDS)。研究结果表明：(1) 研究区内河流网络5月水系密度较低(0.38 km-1)，7-8月河流网络进入丰水期，水系密度显著增加(0.61 km-1)，9月河流网络进入平水期，水系密度趋于平稳(0.53 km-1)，随后迅速退化并于10月开始冻结，水系密度迅速降低(0.37 km-1)；(2) 采用高空间分辨率CubeSat所提取的河流网络能够识别更多细小河流(河宽3-30 m)，CubeSat所提取的河流总长分别为Landsat-8、Sentinel-2所提取河流总长的1.6和1.3倍；(3) CubeSat所提取的河流网络水系密度高于现有水体数据集(2.9-12.4倍)，弥补了现有水体数据集无法反映细小河流的不足。
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  摘要(144)

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• 基于Allan方法的星载微波成像仪灵敏度稳定性分析
• 董克松,谢鑫新,何嘉恺,李 雪,孟婉婷,王平凯

• 摘要：微波成像仪是我国第二代极轨气象卫星风云三号卫星的主要载荷之一，灵敏度是评价成像仪系统性能的关键参数之一，可以衡量辐射探测精度，因此该参数的准确计算及其长期稳定性会直接影响遥感数据业务应用效果。经过地面及在轨数据验证，与传统均方根标准差方法相比，利用Allan标准差方法分析星载微波成像仪在轨灵敏度的长期稳定性可以有效去除环境噪声的影响，更加真实地反映仪器本身的在轨性能演变。分析结果表明：三台微波成像仪在轨性能稳定，长时间观测过程中，C\D星成像仪在轨灵敏度的标准差≤0.01K，B星成像仪灵敏度标准差≤0.012K；三台仪器在10.65、18.7、23.8及36.5GHz频点8个通道的灵敏度均优于0.5K；对于89GHz频点的两个接收通道，C\D星微波成像仪的灵敏度优于0.5K，B星微波成像仪优于0.6K。本文利用Allan方法获得了风云三号微波成像仪的在轨灵敏度参数，证明该方法适用于微波辐射计在轨灵敏度的计算，同时针对微波成像仪的相关分析结果为国产星载微波成像仪在轨定量应用奠定了基础。
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  摘要(80)

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• 改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析
• 党超亚

• 摘要：摘 要：为了更好对城市生态质量进行监测和评价，构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)构建改进型遥感生态指数(Modified Remote Sensing Ecological Index, MRSEI)；利用熵权法计算压力-状态-响应模型(Pressure State Response Model, PSR)中各指标的权重，通过加权法获得生态环境指数(Eco-environmental Index, EI)与MRSEI和RSEI进行比较。同时，综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)构建非线性遥感生态指数(Nonlinear Remote Sensing Ecological Index, NRSEI)；最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)进行对比和分析。结果表明，MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响，2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857(P<0.01)，比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明，MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI，表明MRSEI更适用于城市生态质量评价，空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时，在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%~21.45%；各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128~0.198之间；NRSEI可体现生态等级间的过渡，RSEI对生态环境差的区域有时低估，对生态环境优的区域有时高估，NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面，MRSEI优于RSEI；顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。
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  摘要(291)

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• 一种基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法
• 薛朝辉,张瑜娟

• 摘要：高光谱遥感可同步获取地表覆盖空间影像和连续且精细的光谱数据，能够实现对地物的精细分类与识别。然而，高光谱图像的高维特性对分类带来巨大挑战。为此，本文探讨了一种基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法。哈希学习可以将高维信息表达为低维哈希编码，通过计算哈希编码内积并借助最小汉明距离实现分类。为了有效表达非线性数据，又发展了核哈希学习方法。然而，直接应用核哈希学习进行高光谱图像分类存在运行速度慢和未考虑空间邻域信息的不足。为此，本文在核哈希学习中引入径向基函数（Radial basis function，RBF）作为损失函数以提高运行效率；同时，借助四维卷积操作充分表达空间邻域信息，提出了基于卷积核哈希学习的高光谱图像分类方法（Supervised Hashing with RBF Kernel and Convolution，CKSH），同时探讨了该方法在仅利用光谱特征和光谱-空间联合特征上的分类效果。在国际通用测试数据Indian Pines和University of Pavia上进行了实验，结果表明：本文提出的CKSH方法优于传统分类方法（支持向量机、随机子空间）和其它哈希学习方法（如谱哈希、球哈希、监督离散哈希、潜在因子哈希等），同时在不同训练样本数量条件下均取得了较高的分类精度，达到96.12%（Indian Pines，10%）和98.00%（University of Pavia，5%），从而验证了该方法的有效性。
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  PDF(204)

  摘要(94)

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• 地基LiDAR林木点云估算枝干材积研究
• 靳双娜,张吴明,蔡尚书,邵杰,程顺,谢东辉,阎广建

• 摘要：材积是森林清查工作的一个重要参数，基于地基激光雷达点云的树木定量结构模型（QSM）重建方法能够实现林木材积的非破坏性获取，解决了传统森林原位调查方式耗时耗力的问题。但由于伐木材积真值的获取较难实现，使得量化结构模型方法的材积获取能力在树干及各级树枝水平上尚未开展研究，且仅应用于单木尺度地基激光雷达点云中，缺乏基于样方尺度扫描点云进行材积获取的探究。因此本文分别在单木及样方尺度完成QSM重建方法在树干及各级枝材积估算结果评估。实验结果表明，基于单木及样方尺度地基激光雷达点云均能有效地获取树干和一级枝的材积，而次级枝的材积估算存在明显的偏差：样方扫描尺度点云的树干及全树材积估算精度与单木尺度相当，估算偏差均为5%及10%左右，而一级枝材积估算偏差略大，其中单木尺度一级枝估算偏差在10%左右，样方尺度一级枝材积估算偏差在15%左右；此外，林分密度与样方尺度枝干材积估算精度呈负相关关系，在较低林分密度（425、625和925株/公顷）的样方中树干材积估算误差均在5%以内，一级枝材积估算误差在15%左右，另外受树干及一级枝材积低估与各次级枝材积高估的部分中和效应影响，样方内总蓄积量估算偏差均在10%左右，因此在较低林分密度的森林中，样方尺度扫描数据能够很好地估算树干、一级枝及全树材积。
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  摘要(88)

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• 基于改进Faster R-CNN的码头自动识别
• 常莉莉,王贤敏,王春胜

• 摘要：码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱，且受周围船舶、建筑等环境干扰严重，传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求，如何对码头目标进行准确识别成为亟需解决的问题。本文基于公开遥感数据集及Google Earth高分遥感影像构建了3种码头类型的数据集，并针对码头的尺寸特征和空间分布特征对Faster R-CNN算法进行了如下改进：1）采用K-Means算法对候选框进行预设，使其大小更适应码头尺寸；2）采用Soft-NMS算法代替NMS算法，以降低分布密集地区码头的误删率和漏检率。实验结果表明，本文改进的Faster R-CNN算法（Faster R-CNN + K-Means + Soft-NMS，FKSN）识别精度达到92.6%，相较Faster R-CNN算法精度提高了8.3%。将码头目标识别结果和传统分类方法ISODATA、SSD及Faster R-CNN、Faster R-CNN + K-Means 等目标提取模型的识别结果相对比，本文方法在虚警率和漏检率的评价指标表现最好，分别为3.2%和7.6%，说明本文方法对于各类码头目标识别具有更好的效果。基于改进Faster R-CNN算法的码头自动识别研究可以为码头的合理建设、规划及治理提供技术支持，为港口高效利用和军事实力分析提供有效途径。
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  摘要(124)

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• 高分五号高光谱数据融合方法比较
• 张立福,赵晓阳,孙雪剑,黄海,彭明媛,岑奕,涂宽

• 摘要：数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径，探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果，对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则，采用GS (Gram-Schmidt)葛兰-施密特正交变换融合算法、GSA (GS Adaptive)自适应GS融合算法、CNMF (Coupled Non-negative Matrix Factorization)耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W (Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform) 基于小波变换和CRISP-B (Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth) 基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP (Generalized Laplacian Pyramid)广义拉普拉斯金字塔融合算法共六种融合方法，分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本四种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明，相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小，融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡，空间重建方面，GLP稍优且更稳定，CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响，在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中，GLP更适合同源数据(如GF-5与GF-1/1C/1D/2)融合，而在多源数据间(如GF-5与BJ-2)进行融合时，则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变，且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差，其中，GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中，CRISP-B融合结果分类效果稳定，分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富，虽光谱失真较为严重，但同时增大了地物光谱分离度，仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考，有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。
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  摘要(221)

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• VIIRS火点数据和FARSITE系统的森林火灾蔓延模拟
• 徐奔奔,王炜烨,陈良富,陶金花,纪轩禹,张成杰,范 萌

• 摘要：针对森林火灾模型模拟、预测火灾蔓延结果精度随时间增加而降低的问题，提出了使用卫星遥感火监测数据重初始化火灾模型降低模拟结果误差的方法。使用FARSITE（Fire Area Simulator）火灾模拟系统模拟我国内蒙古自治区一场森林火灾，并使用375米的VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer Suite）火监测数据对FARSITE重初始化，探究该方法在我国林火蔓延模拟中的应用。使用SC（S?rensen"s coefficient）值，辅以多源卫星遥感数据，评估该方法模拟结果精度。结果显示，各模拟过程中，模拟结果精度均随模拟时间的增加而降低，重初始化的模拟结果与实际过火区一致性更高，VIIRS重初始化模拟结果SC值最高提高56.89%，最终SC值提高了45.45%；最终模拟结果的SC值从最初的54.14%经过VIIRS火点修正后提高到78.76%；模拟过程中的VIIRS火点重初始化的模拟结果SC值最高为87.8%。使用VIIRS火监测数据重初始化FARSITE火灾模拟系统，将火灾分为多次进行模拟，缩短模拟时间，有效控制模拟误差的传递，提高了森林火灾蔓延模拟的精度，这种方法提高了火灾模型在大规模、长时间森林火灾应用中的可靠性。
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  PDF(250)

  摘要(152)

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• Sentinel-1时序后向散射特征的海岸带盐沼植被分类
• 赵欣怡,田波,牛莹,陈春鹏,周云轩

• 摘要：盐沼是中高纬度海岸带区域生产力极高的生态系统，不同种类盐沼植被提供的生态服务功能具有明显差异。围垦、互花米草入侵、海平面上升等人类活动和自然要素复合作用，导致中国海岸带盐沼植被结构和空间分布快速变化。现有光学遥感方法在海岸带区域受潮汐、云雾干扰严重；高光谱、LiDAR等数据方法难以大范围高时效获取盐沼植被信息。本文以长江河口为研究区域，提出了基于植被物候期多时相雷达后向散射特征优选的海岸带盐沼植被分类方法。采用Sentinel-1雷达数据，分析盐沼、潮间森林沼泽、光滩和水体的雷达后向散射全年时序特征。结合盐沼植被物候特点，基于分离阈值法计算典型盐沼植被月际后向散射特征间分离度。根据最优时序雷达分类特征，采用随机森林方法获取盐沼植被种类、结构和空间分布。结果表明：(1)全年VH极化后向散射均值能较好将水体、光滩、潮间森林沼泽与盐沼区分。(2)4月VV极化、11月VH极化与3月VV极化后向散射均值分别为海三棱藨草/藨草、互花米草与芦苇的最优分类特征。(3)基于年际和月际时序雷达最优特征和随机森林分类算法获得的盐沼植被总体分类精度达到85%，Kappa系数为0.80。相较光学遥感，雷达遥感影像可有效获取盐沼植被年际、月际时序雷达后向散射特征，准确得到海岸带盐沼植被空间动态，在海岸带研究中具有较好的应用潜力，可为海岸带生物多样性保护、湿地生态系统功能提升与生态环境管理等提供重要技术手段和数据支撑。
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  摘要(234)

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• 陆表植被生态遥感参数定量反演研究方法进展
• 赵燕红,侯鹏,蒋金豹,姜赟

• 摘要：为了能够更详细的了解国内外陆表植被生态遥感参数定量反演方法,根据国内外近10年的发表的中、英文论文,对陆表植被生态遥感参数的反演方法进行了总结,涉及到植被物理类、生化组分类、植被的能量与生产力共三个方面的参数的反演方法总结、方法优缺点以及适用性分析。由于陆表植被生态遥感参数较多,针对植被物理类参数主要介绍植被覆盖度、生物量、叶面积指数和树高；生化组分类参数主要介绍植被含水量、叶绿素含量和叶片氮含量。在植被能量和生产力参数方面主要介绍植被有光合有效辐射(PAR)、吸收光合有效辐射(APAR)和光合有效辐射吸收比例(FPAR/ FAPAR)表征植被能量参数,植被总初级生产力(GPP/GEP)、植被净初级生产力(NPP)、净生态系统生产力(NEP)、净生态群系生产力(NBP)、总生态系统碳交换量(GEE)和 净生态系统碳交换量(NEE)表示植被的生产力参数。
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  摘要(164)

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• 具备过拟合抑制的生成式对抗网络模型构建及遥感分类应用
• 张健,保文星

• 摘要：针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题，提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法，并应用于高光谱图像分类。该算法在每次迭代时，首先依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布；然后对训练样本的高维特征进行均值最小化，该过程会重新更新判别器网络参数，减小参数的值和方差，以抑制过拟合；最后，将本算法应用于针对高光谱图像所设计的光谱空间分类模型进行分类。实验结果表明，在标准数据集Indian Pines和Pavia University中随机选取1%标记样本进行训练，总体分类精度分别达到了89.61%和98.79%，相比于其它现有算法有明显的提高，较表现最好的分类方法，总体分类精度分别提升了5.17%和1.38%。在Indian Pines数据集取1%标记样本，Pavia University数据集取0.1%标记样本的情况下，本文算法对过拟合的抑制效果优于几种常用的过拟合抑制算法，较表现最好的Dropout算法，总体分类精度分别提升了5.60%和3.20%。
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  摘要(286)

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• IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取
• 王振庆,周艺

• 摘要：房屋建筑物作为人类活动的主要场所，快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来，对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要的意义。本文基于深度学习，提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先，针对样本图像边缘像素特征不足现象，以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型，设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数，另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次，为解决模型特征丰富度有限的问题，引入形态学建筑物指数MBI，与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后，在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响，提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。
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  摘要(1097)

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• 结合E-YOLO和水体指数约束的大面幅影像水利设施检测
• 许泽宇,沈占峰,李杨,李均力,李硕,王浩宇,焦淑慧,李苓苓

• 摘要：水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用，传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料，存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点，遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能。本文以YOLO v3网络为基础，结合水利设施的特点，提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法，主要分为2个方面：1）改进的YOLO算法（E-YOLO）。E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法，对小样本等问题进行优化；改进损失函数，突出置信度损失；同时使用迁移学习的方法，读取特征提取部分的预训练模型参数。2）基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法。通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题，同时降低漏检率和误检率，再结合轮廓合并方法，优化检测结果。本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测，实验结果表明：E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果，相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25%。且有更好的稳定性；水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度，其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72%和2.70%，为遥感水利设施检测提供了良好方案。
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  PDF(424)

  摘要(294)

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• 基于增强型DeepLab算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类
• 许泽宇,沈占锋,赵丽芳,柯映明,李苓苓,温奇

• 摘要：高分辨率遥感影像地物复杂，分类难度大，而深度学习方法可以提取地物更多更深层次的特征信息，适用于高分辨率遥感影像的地物分类。本文研究对高分辨率影像中不透水地面、建筑、低矮植被、树、车辆等地物的高精度分类。结合遥感多地物分类的特点，以DeepLab v3+网络模型为基础，提出E-DeepLab网络模型。主要改进为：（1）改进编码器和解码器的结合方式，使用简洁有效的加成连接方式。（2）缩小单次上采样倍数，增加上采样层，提高编码器与解码器连接的紧密性。（3）使用改进的自适应权重损失函数，自动调节地物损失权重。同时根据数据特点，提出结合DSM、NDVI数据等多通道训练方式。使用两个地区数据进行实验，结果表明，两地区精度均明显优于原始DeepLab v3+模型和其他相关模型，Potsdam地区总体提取精度达到93.2%，建筑物提取精度达到97.8%，Vaihingen地区总体提取精度达到90.7%，建筑物提取精度达到96.3%。目视对比分类图和标准标记图，两者具有高度的一致性。本文所提出的E-DeepLab网络在高分辨率遥感影像地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。
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  PDF(458)

  摘要(344)

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• 基于Google Earth Engine与多源遥感数据的黑龙江流域（中国境内）沼泽湿地信息提取
• 宁晓刚,常文涛,王 浩,张翰超,朱乾德

• 摘要：湿地是地球上最重要的生态系统之一，在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用。由于湿地独特的水文特征，传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力，对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重。随着大数据和云计算的兴起，为大尺度和长时间序列的空间数据处理提供了契机。本文基于Google Earth Engine（GEE）云平台，使用Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据和Sentinel-2光学数据以及地形数据利用JM距离进行特征优选，结合随机森林算法对2018年黑龙江流域沼泽湿地进行提取。研究表明：（1）Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段以及地形数据有利于沼泽湿地信息提取，相比植被指数和水体指数沼泽的制图精度分别提高了7.56%，5.04%，4.48%；（2）利用JM距离得到的分离度表明，红边特征>其他光学特征>地形特征>雷达特征。进行特征优选后沼泽湿地的制图和用户精度分别提高了1.45%和3.02%，最终结合随机森林算法的总体精度为91.54%，沼泽的提取精度为88.55%。本研究利用GEE云平台和多源遥感数据以及机器学习算法，能够准确、快速、高效地提取大尺度范围沼泽湿地信息，具有较大的应用潜力。
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  PDF(1500)

  摘要(512)

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• 参数敏感性分析在遥感领域中的研究进展
• 马瀚青,张琨,马春锋,王琛,郑艺,朱高峰,袁文平,李新

• 摘要：参数敏感性分析(Sensitivity Analysis, SA)是遥感散射/辐射模型、生态模型、水文模型不确定性研究的重要工具。本文梳理了遥感领域的生态、水文模型研究中,常用的敏感性分析方法,并总结了各方法的优缺点和适用条件。从识别关键参数、不确定性分析和参数优化三个方面,回顾了在遥感领域中参数敏感性分析的应用现状和研究进展。通过分析该阶段的研究现状,指出应该把参数敏感性,作为模型先验的知识并不断积累,未来研究中应该关注尺度效应、时空差异对敏感性的影响,同时,提高敏感性分析的计算效率,来适应未来的更加复杂的模型和迅速增长的数据量。
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  摘要(315)

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• 中亚地区植被对气候变化的响应机制初探
• 吴林霖,王思远,马元旭,杨瑞霞,官云兰,海凯,刘卫华

• 摘要：为了解气候变化对中亚干旱地区植被的潜在影响以及分析不同典型植被对气候因子的时间响应，应用2000-2013年的MODIS-NDVI时间序列数据集与CHELSA气候再分析数据进行回归分析和时间序列相关分析提取植被/降水/温度的空间格局及变化趋势、NDVI与降水/温度的线性相关关系与时间响应模式，再结合土地覆盖/利用类型与陆地生态分区在像元尺度上分析不同典型植被对气候变化的相关性以及不同生态分区对气候响应的差异性，进而探讨中亚地区植被对气候变化的响应机制。研究结果表明：1）中亚地区NDVI值普遍偏低，总体呈现出高海拔向低海拔减小趋势，降水分布在空间上由中亚东部到西部递减，且随着海拔降低降水量随之下降，温度由西部到东部递减，新疆则是由中部向外部递减；2000-2013年间，中亚地区东北部NDVI呈下降趋势，南部呈上升趋势，降水与温度变化趋势在不同地域存在显著差异。2）植被与降水呈正相关关系的像元主要分布在海拔较高的地区，负相关的像元主要分布在相对湿润的地区以及河流、湖泊沿岸；植被与温度的线性相关性为东部较湿润地区相关关系显著，西部干旱与半干旱地区相关性较低甚至为负相关。3）中亚大部分地区植被与降水之间存在0-32d的滞后时长以及16-96d不等的累积时长，但对当期的温度相关性较高，存在16-48d的累积时长；不同典型植被对降水的响应差异明显，对温度的响应除裸地外，其他植被类型对温度的时间响应基本一致。4）不同生态分区对降水/温度的响应具有差异，森林区植被对降水的滞后时长与累积时长较长，高寒草甸区植被对降水滞后和累积时间长，对温度的累积与滞后时长短。
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  摘要(528)

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• ROC曲线定量筛选永久散射体识别的最佳阈值
• 王彦兵,王聪,赵亚丽,李小娟,余洁,朱琳

• 摘要：永久散射体识别是用PS-InSAR方法获取地面沉降数据的关键环节之一，其最佳阈值的设定直接影响PS点的精度和密度。本文基于大数据统计的分析方法——ROC曲线法定量分析和确定PS点识别的最佳阈值。选择3种典型的PS识别方法，绘制每种方法在不同阈值条件下的ROC曲线图，当ROC曲线下面积越大，方法越优。依据最佳阈值位于ROC曲线左上部位的特征，采用敏感度与特异度之和（Se+Sp）最大的方法可定量判定出最佳阈值的取值。在最佳阈值条件下，识别的PS点具有正选率足够高、误选率足够小，PS点的密度足够大的特性。为进一步验证该方法的可行性，本文以北京龙潭公园地区为PS识别的实验区，用振幅离差指数法、相关系数法，以及两种阈值相结合的双阈值法3种方法进行实验识别PS点，并根据ROC曲线判得3种方法的最佳阈值。研究结果发现：（1）振幅离差TD识别PS点的最佳阈值为0.45；相干系数Tγ识别PS点的最佳阈值为0.45；振幅离差TD、相干系数Tγ双重阈值识别PS点的最佳阈值（TD，Tγ）为（0.50, 0.50）。（2）用振幅离差TD和相干系数Tγ双阈值法识别PS点，得到的ROC曲线下面积AUC=0.762，高于单阈值法，表明双重阈值法识别PS点优于单一阈值的PS点识别方法。研究表明ROC曲线可定量化确定PS点的最佳阈值，而且该方法可进一步推广于GIS空间分析、遥感解译过程中阈值的定量化筛选。
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  PDF(624)

  摘要(588)

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• 顾及城区形态特征的太阳辐射传输模型及其遥感应用初探
• 胡德勇,张亚妮,刘曼晴,于琛,曹诗颂

• 摘要：准确量化地表太阳辐射量是反射率遥感反演之基础，开展城区表面辐射研究具有重要意义。本文选择天空视域因子(V)表征城区下垫面形态特征，并区分太阳直接辐射、天空漫辐射以及环境辐射的不同影响，构建了城区表面太阳辐射模型(Urban Surface Solar Radiative, USSR)；然后，以Landsat 8可见光和近红外波段遥感数据为例，分析了USSR模型对于量化城区表面太阳辐射的应用前景。研究结论为：(1) USSR模型以天空视域为核心要素，清楚量化了城区表面各辐射分量，有效模拟了城区表面太阳辐射传输过程，能够较好地表达城区下垫面形态结构对入射辐射的影响；(2) 将USSR模型应用于Landsat 8遥感数据可见光和近红外波段时，基于USSR模型估算得到的城区表面太阳辐射，与不考虑下垫面形态特征影响相比，前者可以较好地表达城区下垫面对入射辐射的“截留”作用；(3) USSR模型估算结果与TEB模型相比，二者具有较高的相关性，间接验证了USSR模型的可用性；(4) 对USSR模型的V和下垫面反射率两变量进行敏感性分析，显示随着V值的增加，结果呈递增趋势；通常情况下的参数设置值，相对于参数V的影响要弱，呈现不敏感性。本文提出的USSR模型可订正城区表面太阳辐射值，从而拓展城市遥感的应用深度和广度。
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  PDF(685)

  摘要(676)

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• 高斯混合模型自动阈值法遥感冰川信息提取研究
• 王亚利,都伟冰,王双亭

• 摘要：利用阈值法进行遥感地物提取效率高、准确率高，但是在阈值的选取方面，传统的手动选取阈值，自动化低，需反复试操作，且易受主观因素影响。文中通过期望最大算法对局部冰川区域归一化雪覆盖指数建立高斯混合模型，去除区域内的混合像元类,再利用高斯混合模型模拟纯净化后的冰川类、非冰川类的NDSI分布情况，根据改进后的高斯混合模型分布情况，自动计算出区域内的冰川提取阈值。本文对不同海拔的三个区域进行算法实验，然后将新疆哈密的哈尔里克山冰川提取边界与冰川编目数据进行对比验证。研究结果表明，该方法自动计算的冰川提取阈值结果可靠、精度高，在差异较大区域仍较稳定，有一定的应用价值。
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  PDF(931)

  摘要(885)

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• 玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究
• 沈宇,李强子,杜鑫,王红岩,张源

• 摘要：玉米和大豆是两种主要的粮食作物，及时准确的监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集，为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象，以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区，以GF-1号影像为数据源，计算多种植被指数特征和两种纹理特征，同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性，并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响，得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异，遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集，并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明（1）在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集，能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力；（2）在不同实验区，基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集，得到两者最优的识别效果，比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点，总体分类精度能够平均达到97%，kappa系数0.96，玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%；（3）在不同的种植区，利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果，且具有稳定性和有效性，较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI），差值植被指数（DVI），转换型植被指数（TVI），改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。
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  PDF(857)

  摘要(867)

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• 鲁棒多特征谱聚类的高光谱影像波段选择
• 孙伟伟,杨刚,彭江涛,孟祥超

• 摘要：传统谱聚类的高光谱影像波段选择模型中，采用的波段相似矩阵受到噪声或异常值的影响且仅能表征波段的单一相似特征，导致波段子集的选取结果受到限制。本文从波段选择的目的出发，提出鲁棒多特征谱聚类方法，整合多个特征的波段相似矩阵来形成综合相似矩阵以解决上述问题。该方法假设四种相似性度量包括光谱信息散度、光谱角度距离、波段相关性和拉普拉斯图谱能够共同揭示波段聚类的内在结构特征，通过构建低秩稀疏矩阵分解模型来表征单一相似矩阵与综合相似矩阵的内在关系。进一步，采用增强拉格朗日乘子算法来优化求解综合相似矩阵，利用常规谱聚类方法来聚合所有波段至不同的类别，并选取代表性波段。采用两个常用的高光谱影像数据，对比五种常用的波段选择方法来进行实验验证。实验结果表明，鲁棒多特征谱聚类方法优于改进稀疏子空间聚类、常规谱聚类方法和其他主流波段选择方法，而且计算效率较高。
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  PDF(1122)

  摘要(885)

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• 地形校正对U_Net深度神经网络分类器分类精度的影响研究
• 贾莉,郑柯,唐娉,霍连志

• 摘要：在国土资源监测、森林资源调查等多个领域中，基于遥感影像的分类技术受到了广泛应用。在利用传统分类器对地表覆盖分类提取中，地形效应是制约分类精度提升的一种因素，其影响可通过适当的校正模型减弱，且已证明地形校正能够对分类精度的提升起到积极作用。相比于传统分类器，基于深度学习理论的深度神经网络分类器具有深层特征学习和表达的优势，在图像分类领域兴起并逐渐用于土地覆盖分类且取得了不错的精度提升。本文初步探究了地形校正在利用深度神经网络分类器U-Net进行地表覆盖分类时对分类精度的影响情况。以Landsat 8 OLI 30 m影像为数据源，结合GDEM_V2 30 m地形数据，在GlobeLand30和全国30 m森林分类结果的基础上，利用U-Net深度神经网络分类器实现了山区地表覆盖分类提取，并就不同训练样本获取方式及不同精细程度分类体系下地形校正前后的分类精度做了对比分析。分类结果表明：(1)规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式下，地形校正后的分类精度较校正前不变或有极小幅度的降低，降低范围在0.9%~1.39%之间；(2)在对更精细的森林类型分类中，地形校正后的分类精度较校正前下降了1.66%。本文初步探究得到：在规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式及不同精细程度的分类体系下，地形校正均未能提高U-Net深度神经网络分类器的分类精度。
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  PDF(1053)

  摘要(918)

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• 中国东北植被生长幅度与长度对生产力长期趋势与变异影响分析
• 周玉科

• 摘要：在全球升温背景下,北半球中高纬度植被生产力呈现增强趋势。学界普遍认为植被生长季延长是促进植被生长的重要因素,而夏季植被生长幅度(最大生长能力)对生产力的影响尚不明确。本文基于长时序遥感NDVI数据,探讨生长季长度和幅度对植被生长力的长期趋势与变异的控制作用及差异。首先基于1982-2015年的GIMMS NDVI3g数据,利用曲率求导法确定关键物候参数-生长季开始点、结束点和夏季峰值点,通过曲线下积分方法获得生长季生产力(VIsum),然后在像元和植被覆盖区尺度上探索生长季长度(Length of Growing Season, LOS)、生长幅度(Growing Magnitude, MAG)、VIsum的长期变化趋势与变异,利用相对重要性分析方法,确定LOS和MAG对VIsum的影响。结果表明：研究区总体的LOS呈现微弱缩短趋势,MAG轻微增强,生产力变化趋势不显著。VIsum与LOS的波动性一致,与MAG振幅呈反相位,三个变量的趋势和变异都存在一个10年的周期。在像素尺度的空间分布上,VIsum主要在北部针叶林区、西部草原和南部针叶林区呈增长趋势,LOS和MAG趋势的空间分布基本相反,LOS在中部和东部的农作物区和少部分西部草原呈现缩短趋势(约占植被区81.5%),MAG在农作物区、大兴安岭部分针叶林区、西部草原区为增强趋势(约占植被区16.5%)。表明植被生长周期压缩促进了夏季生长幅度的提升(LOS与MAG负相关)。在各植被覆盖类型中仍然是LOS对VIsum趋势和变异的贡献最大(约为75%)。LOS和MAG对VIsum趋势及变异贡献作用的空间分布完全相反：LOS在北部针叶林和东部阔叶林区占主要控制作用,MAG主要影响西部草原和中-南部农作物区(贡献率27%),但是相对作用仍小于LOS。基于森林站点通量数据的验证表明地面物候和生产力变化趋势与卫星NDVI的发现一致。虽然研究区植被生长季长度仍然是控制生产力长期趋势和变异的主要因素,但是植被生长幅度呈现不断增强的趋势,未来有可能发生控制力的转变。
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  PDF(1618)

  摘要(1040)

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• 利用多元LBP特征进行城市道路边界自动提取
• 刘如飞,马新江,卢秀山,王旻烨,王鹏

• 摘要：车载移动测量系统可采集高精度道路三维点云数据，为道路边界自动化提取提供了支撑。为解决车载激光点云中城市道路边界点云提取困难问题，本文引入局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP），针对各类城市道路边界特征，设计了高度LBP、高程离散度LBP和空间形状LBP三种改进算子；构建多元LBP特征语义识别模型，实现了道路路缘石空间几何与分布特征的量化分析；最后通过道路方向约束进行聚类去噪，提取道路边界。对4种不同的城市路段点云进行实验，实验数据的提取完整率为92.0%，准确率为95.8%。结果表明，该方法可以准确地提取不同环境下的道路边界，具有较强的适应性。
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  PDF(1383)

  摘要(1265)

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• 高分辨率立体测绘卫星技术研究
• 曹海翊,刘付强,赵晨光,戴君

• 摘要：本文针对高精度立体测绘卫星设计和实现中的关键技术难点，在充分分析国内外测绘卫星的发展历程和技术特点的基础上，结合测绘卫星的设计关键——高图像定位精度技术实现，对高分辨率立体测绘卫星的设计约束条件、测绘体制选取、卫星载荷和平台关键产品的设计重点难点等进行了分析研究。分析指出了三线阵测绘体制、两线阵测绘体制和单线阵测绘体制的技术特点、实现约束和在测绘卫星不同发展阶段的工程实现优势；明确了基于目前工程技术水平，两线阵测绘体制在大范围、高分辨率、高精度测绘卫星中应用的特有优势。提出了测绘卫星高定位精度关键技术的设计要素和解决途径。结合国内首颗亚米级高精度立体测绘卫星——高分七号（GF-7）卫星的设计状态，说明卫星在保证测绘任务要求方面所提出的多项技术创新，并给出卫星用户对卫星在国土测绘及其他扩展应用中的测试结果。在轨数据表明，依照本论文提出的高分辨率立体测绘卫星系统设计方法，高分七号卫星在轨性能全面满足且部分优于设计指标，达到了世界的领先水平。论文的研究成果为后续更大比例尺的立体测绘卫星设计提供了有力参考。
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  摘要(86)

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• 风云三号D星MERSI-II陆地气溶胶反演定量能力初测
• 杨磊库,胡秀清,王涵,何兴伟,刘培,徐娜,杨忠东,张鹏

• 摘要：我国风云三号卫星搭载的中分辨率光谱成像仪(MEdium-Resolution Spectral Imager，MERSI)与NASA的MODIS属于同类型传感器，大多数通道设计相似，具备气溶胶反演的能力，但目前还没有精度可靠、稳定且全球适用的业务化气溶胶产品可供使用。本文借鉴MODIS暗目标(Dark target, DT)算法思想，针对新发射的风云三号D星搭载的升级版MERSI-II传感器，构建全球适用的陆地气溶胶反演算法。为测试MERSI-II传感器气溶胶反演的定量能力，并与MODIS气溶胶产品具有可对比性，本文算法设计尽可能与DT算法在各方面处理相一致，主要在两个方面进行了改进与优化：1）考虑到传感器波段设置差异，给出了针对MERSI-II的地表反射率估计模型；2）改进内陆水体判别方法，解决DT算法雾霾漏反演的缺陷。通过将单景反演结果通过与MODIS气溶胶产品对比，反演结果的空间分布和值域大小均具有较好的一致性，相关系数达到0.9以上；有效地实现雾霾高值区反演，而MODIS产品在该区域漏反演。通过对三个月份全球数据反演试验，利用AERONET地基站网观测数据对结果进行验证，落入期望误差EE=±(0.05+0.15τ)范围的点数达到65.14%，接近2/3的要求，相关系数达到0.866，整体具有较高的验证精度；MERSI幅宽大于MODIS，加之本文像元掩膜的改进，使得MERSI反演像元数增加更多，匹配的验证点比例较MODIS高出20%左右。进一步将月平均结果与MODIS进行对比，空间分布一致性较好，反演结果大小对比相关性较好，相关系数达到0.93左右。表明本文针对MERSI-II气溶胶反演算法结果已接近国际同类型产品的精度要求，将对全球长时间序列气溶胶观测有提供要补充。从而印证了MERSI观测数据已具有较好的定量应用能力，传感器性能、定标等正在逐渐走向成熟。
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  PDF(1044)

  摘要(1353)

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• 一种面向城区和山区的ERA5再分析地表温度降尺度方法研究
• 朱佳恒,祝善友,于法川,张桂欣,徐永明

• 摘要：地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数,如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题。选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区,在ERA5 0.1°分辨率地表温度订正基础上,构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度,并与Landsat8 TIRS反演地表温度进行对比分析,以探讨再分析地表温度在不同分辨率、不同下垫面类型上的降尺度效果。结果表明：不同分辨率的降尺度结果都能够准确表达地表温度相对高低的空间分布特征,纹理精度显著提高,但降尺度误差随着空间分辨率提高而逐渐增大,城郊区和山区的降尺度均方根误差变化范围分别为1.16~1.79℃、1.61~2.49℃,地表温度高值与低值区域分别存在着低估和高估现象；随机森林降尺度模型中的参数重要性随尺度变化不大,总体表现为两个区域中植被指数NDVI的重要性都比较大,而海拔高度在山区区域对降尺度模型的影响更大。
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  摘要(15)

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• 混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法
• 杨雪,李峰,鹿明,辛蕾,鲁啸天,张南

• 摘要：超分辨率重建是当前卫星遥感数据空间分辨率提升的重要技术，但目前现有的超分辨率重建方法在处理具有复杂地物特征的影像时效果往往不佳。当遥感影像中包含有各种非均匀地物信息时，难以构建一种通用的模型来解决遥感影像的病态问题。基于此，本文结合图像稀疏表达与非凸高阶全变分理论，提出了一种混合稀疏表示模型的新型超分辨率重建方法(MSR-SRR)。这种方法以遥感图像在多重变换域的稀疏性表达作为先验概率模型，通过正则化方法来完成超分辨率重构，不仅保留了超分重建结果影像的边缘信息，而且对影像中产生的“阶梯效应”进行了适当的平滑处理。该方法利用迭代重加权 交替方向乘子方法进行求解，提高了算法的运行效率，改善了影像质量。为了证明所提出方法的有效性，MSR-SRR的超分结果与非均匀插值、POCS和IBP等传统超分方法的重建结果进行了对比验证。结果表明，MSR-SRR方法的图像清晰度平均提升了31.74%，PSFs半峰宽度最大，高斯方差值达到1.8415，效果明显优于其他方法。为进一步评估MSR-SRR结果的实用性，本文以高分四号卫星(GF-4)影像作为样例，利用支持向量机(SVM)分类方法对超分重建前后的影像进行了分类试验和精度验证。结果表明，超分辨率重建后的影像结果相对于原始影像的分类结果，Kappa系数提升了9.7%，OA值提升了5.96%。这表明MSR-SRR方法可以有效提升影像清晰度，丰富影像纹理细节，增强图像质量，有效提升影像分类精度。
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  摘要(196)

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• 1979-2019年兴凯湖湖冰物候变化的被动微波遥感监测
• 柯长青,蔡 宇,肖 瑶

• 摘要：季节性冻结与消融的湖冰是气候变化的重要指示器。本文以兴凯湖为例，基于1979-2019年的被动微波遥感数据获取了兴凯湖的冻融日期，用2000-2019年的中等分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）数据进行了验证，并用气候数据分析了湖冰物候变化的原因。结果表明被动微波与MODIS遥感数据在湖冰物候提取方面具有较好的一致性，也即MODIS的验证结果表明用低频被动微波亮度温度数据获取湖冰物候的方法是可行的，结果也是可靠的。平均而言，兴凯湖湖冰每年11月13日左右开始冻结，11月23日左右完全冻结，湖冰冻结持续时间9.80天；次年4月23日左右湖冰开始消融，4月30日左右湖冰完全消融，消融持续时间8.03天；湖冰完全封冻时间150.50天，湖冰覆盖时间168.03天。过去41年，兴凯湖开始冻结日期没有明显变化，完全冻结日期平均推后了0.19天/年，开始消融日期和完全消融日期分别提前了0.16天/年和0.13天/年，湖泊完全封冻时间和湖冰覆盖时间分别缩短了12.71天和2.87天。湖冰冻结日期推后与风速增大密切相关，消融日期提前和湖冰持续时间缩短与气温升高显著相关。
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  摘要(25)

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• 数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展
• 刘萌,唐荣林,李召良,高懋芳,姚云军

• 摘要：蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%；作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合三个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法及应用、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。
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  摘要(28)

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• [热红外遥感专刊]热红外遥感地表温度与发射率地面验证进展
• 朱金顺,任华忠,叶昕,曾晖,聂婧,蒋晨琛,郭金鑫

• 摘要：地表温度与发射率是地表-大气系统长波辐射和潜热通量交换的直接驱动力，是描述区域和全球尺度上地表能量平衡与水平衡的重要参数，其时空变化信息在气象预测、气候变化、水循环、地质勘探、农林监测和城市热环境等诸多领域具有广泛的应用。热红外遥感作为当前获取区域或全球尺度上地表温度和发射率的最有效手段之一，相较于传统的地面点位测量方法，具有空间覆盖范围大和重复观测等优势。对热红外遥感定量反演的地表温度与发射率产品进行地表真实性验证，有利于发现遥感数据自身或其反演算法的缺陷，确定产品的精度与不确定度，便于遥感产品的应用与推广。本文首先回顾了地表温度和发射率的定义，阐述了热红外遥感可反演、地面可测量的地表温度和发射率的科学内涵，并对利用热红外遥感数据反演地表温度和发射率的理论和方法作了概述；对地表温度和发射率地面验证的框架体系、验证指标进行总结，建立了基于精度、精确度、不确定度、完整性和稳定性的验证评价指标体系；总结了地表温度和地表发射率的地面验证方法、地面测量方法、辅助数据的获取方法、地表温度地面测量的采样方法，以及在验证异质非同温地表时从点到像元尺度的地表温度尺度转换方法等，分析了地面验证过程的主要误差来源；归纳了目前地表温度和地表发射率主要验证站点、观测网络及其空间分布特征；最后，本文讨论了地表温度与发射率地面验证存在的若干问题，并对地表温度与发射率验证工作的发展前景和趋势进行了相关展望
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  摘要(39)

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• Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展
• 段四波,茹晨,李召良,王猛猛,徐涵秋,历华,吴鹏海,占文凤,周纪,赵伟,任华忠,吴骅,唐伯惠,张霞,尚国琲,覃志豪

• 摘要：作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量，地表温度在众多领域中都发挥着重要作用，包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等。Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中。本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状，梳理了2001-2020年20年间基于Landsat热红外数据的地表温度遥感反演与应用的相关文献发表及互引情况，系统地综述了基于Landsat热红外数据的地表温度反演算法，包括基于辐射传输方程的算法、单窗算法、普适性单通道算法、实用单通道算法和分裂窗算法等。在此基础上，进一步介绍了每种算法的参数化方案，包括地表比辐射率和大气参数的估算方法。最后针对Landsat热红外数据地表温度遥感反演提出了未来可能的发展趋势与研究方向。
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  摘要(47)

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• 基于Sentinel-3 SLSTR数据的组分温度反演算法
• 康童健,郭明珠,曹彪＊,任华忠,范闻捷

• 摘要：陆表温度是全球气候观测系统的基本变量。由于地表目标多数为具有三维结构、组成成分复杂、温度分布不均一的混合像元，因此相较于平均温度，组分温度具有更明确的物理意义和应用价值，对地-气相互作用过程和水分循环的定量分析研究具有重要意义。本研究针对Sentinel-3 SLSTR数据，基于CBT-P模型和CE-P模型构建了植被－土壤组分温度反演框架，并分析了劈窗算法和LAI对反演误差的影响。使用小汤山、漯河、塞罕坝三地实测数据进行结果验证，结果表明，五个验证点的植被组分温度反演结果的绝对偏差在0.1-1.6K之间，平均绝对偏差为1.1K，土壤组分温度反演结果的绝对偏差在0.5-1.4K之间，平均绝对偏差为0.8K，在中纬度的稀疏连续植被和垄行植被冠层中取得了较高的精度，初步证明了本研究提出的Sentinel-3 SLSTR双通道双角度地表组分温度反演算法的可行性。
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  PDF(54)

  摘要(19)

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