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• 融合多尺度特征Transformer的高分辨率遥感图像变化检测
• 李健慷,张桂欣,祝善友,徐永明,李湘雨

• 摘要：为了加强变化检测中深度学习网络的语义信息提取能力，捕获更多高阶多尺度特征细节以及突出影像差异信息，本文提出一种基于孪生结构和多尺度特征Transformer的高分辨率遥感影像变化检测模型（Multi-scale Feature Transformer Siamese Network，MFTSNet）。该模型设计了语义特征Transformer模块（Semantic feature Transformer module, ST）捕获不同层级特征图的语义信息，同时引入置入Transformer模块（Grounding Transformer module, GT）和映射Transformer模块（Rendering Transformer module, RT）加强低层和高层语义信息的获取，发掘高阶多尺度特征细节信息以及不同空间位置和通道间的全局上下文关系，进一步提升变化检测精度和增强地物检测结果的完整性、区域内部以及边缘细节。将MFTSNet与8种变化检测模型在四个公开数据集上的变化检测结果进行对比，并通过消融实验、参数分析等手段验证MFTSNet中各模块的有效性。对比实验表明，本文MFTSNet网络模型在四个数据集上的F1分数和交并比IoU分别提高0.465%、0.113%、0.369%、2.13%和0.723%、0.188%、0.304%、2.962%。消融实验表明，GT、RT、ST三个模块共同作用可有效提升网络模型性能。MFTSNet模型中的特征信息长度L与编码器-解码器个数是两个重要的网络结构参数，在CDD与WHU-CD数据集实验中，L取16时，在SYSU-CD、LEVIR-CD数据实验中，L取8时，四个数据集上设置(EN,DN)为(1,2)时，MFTSNet模型的检测结果最优。
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  摘要(100)

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• 森林年龄遥感估算和应用研究进展
• 马勤,张旭,袁敬毅,龚梓彤,商荣,程凯,陈茂龙,谭启昀,居为民

• 摘要：林龄是决定森林碳汇能力及其变化趋势的关键因子。定量刻画林龄的时空差异是预估森林生态系统碳源汇变化趋势的重要环节。传统林龄调查仅限于森林样地，随着遥感技术的发展，其估算范围扩展到区域及全球尺度。与林龄相关的研究在林学、生态学、地学等领域也日益受到广泛关注。本文综合论述了自2000年以来，林龄的估算方法及其应用前景的研究进展。基于遥感的林龄估算方法主要分为：光谱纹理信号反演、时间序列变化检测、树高生物量生长方程模拟三大类。光谱纹理信号反演方法简单，但饱和效应明显且精度有限；时序变化检测精度较高，但只适用于有连续遥感观测的中幼林。基于树高生物量生长方程的方法拓宽了林龄估算的限度，但估算精度对生长方程及输入参数非常敏感。因此，综合多源数据、结合多模型方法已成为林龄估算的主流策略，并成功用于中国、加拿大等国家的高分辨率林龄制图。大范围的林龄数据在森林碳循环模拟、生物多样性评估、林业经营与管理等方面有着广阔的应用前景。针对林龄遥感估算，当前亟需完善并更新森林样地数据集，充分挖掘多源、多时空遥感信息，并着力提升估算模型的可迁移性和普适性；以进一步提高林龄估算的精度和效率，从而为林龄相关的研究提供更加全面、可靠的数据和技术支持。
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  摘要(12)

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• 地理加权建模理论与技术框架
• 卢宾宾,葛咏,秦昆,董冠鹏

• 摘要：根据地理学第二定律,空间数据及其变量关系的异质性或非平稳性特征逐渐成为空间计量分析的重要内容之一。结合第一定律所阐释的空间依赖性原理,涌现了以地理加权回归分析技术为代表的一系列地理加权建模技术,功能层面覆盖描述性、探索性、解释性和预测模拟等不同分析需求层次。本文系统梳理了地理加权建模技术理论与技术框架,归纳了其共性特点与核心准则,从前提假设、距离度量、权重计算和带宽优选四个方面阐述了地理加权建模技术的基础构成,并从四个分析需求层次讨论了不同地理加权模型的潜在适用范围。但是,现有地理加权建模技术在理论基础、完备性、互补性和时空拓展方面仍然存在一定问题,距离成为一个完整的空间异质性量化分析框架仍然任重而道远。
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  摘要(257)

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

• 摘要：使用卫星红外数据识别火山热点可以实现安全且低成本的监测全球火山活动。本文综述了卫星红外数据在火山热点识别中的算法研究进展，特别强调了算法的分类和发展历史。这些算法主要基于火山活动时热点所在像元中红外通道亮温升高的原理，根据考虑火山及其周围地物的空间和时间特性来识别火山热异常，算法大致分为四种主要类型：空间特征算法、时间特征算法、综合特征算法和人工智能算法。从算法分类、特性、适用范围、局限性方面，厘清了当前国内外利用遥感的方式进行火山热点识别的现状，为理解和改进火山热点检测技术提供了全面的分类和评估，对火山热遥感前沿理论和技术发展具有重要意义。
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  摘要(382)

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

• 摘要：地表温度是区域和全球地表物理过程中的关键参数,基于遥感的地表温度研究得到国内外学者的广泛关注。本文基于Web of Science 核心数据库,利用VOSviewer和CiteSpace软件对1985-2023年间收录的关于遥感地表温度的论文进行文献计量研究,分析了文献数量、研究机构和国家、作者、发文期刊和关键词等信息,并结合当前研究热点展望未来趋势。结果表明：(1)遥感地表温度近年来呈现快速增长的趋势,中美两国在该领域研究贡献尤为突出。中国学者在遥感地表温度领域发挥着中流砥柱的作用,各机构间展现了密切的合作关系,并呈现出国际化的研究格局；(2)遥感地表温度的研究领域由基础学科逐渐转向应用学科,在载文期刊中,Remote Sensing以714篇的发文量位居第一,而Remote Sensing of Environment的总被引次数遥遥领先；(3)MODIS、Landsat等地表温度数据被广泛使用,研究爆发词由早期的植被指数、土壤等转移到机器学习、局部气候带等新领域。重建、降尺度与时空融合等方向成为遥感地表温度领域近十年的新兴研究热点。
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  摘要(444)

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• 【“行星遥感解译与地质制图”专刊】一种基于无锚深度卷积神经网络的月表小尺度撞击坑自动识别方法
• 张梓璇,杨俊涛,李林,张硕伟,杨子毅,马月超

• 摘要：撞击坑作为月球表面上最典型和最常见的地貌单元，它们的形态特征和空间分布记录着月球的演化历史、气候形成以及月球表面年代。由于撞击坑边缘模糊、撞击坑嵌套等现象，导致撞击坑（尤其是小尺度撞击坑）自动识别仍存在识别精度不高、大尺度撞击坑中的小尺度撞击坑难以不易识别等问题。因此，针对小尺度撞击坑数量众多且不易识别，以及嵌套撞击坑识别等问题，本文提出了一种基于迁移学习策略的无锚深度卷积神经网络月表小尺度撞击坑自动识别方法，来自动定位和识别撞击坑。该方法在堆叠沙漏网络生成的高分辨率特征图上直接回归出撞击坑的中心及其大小，并且无需使用非极大值抑制等后处理操作，实现了不同类型撞击坑的自动识别。同时，采用迁移学习的思想进行训练，为模型训练赋予一定的优化参数，使其并非从头开始训练，从而使模型具备更高的可靠性和稳健性。文中选择虹湾和风暴洋月表地区的影像进行实验验证，并与其现有人工标注的Robbins撞击坑数据库进行定量与定性评估，结果表明本文设计的自动识别模型能有效地实现撞击坑提取，且一定程度上解决了嵌套撞击坑中小尺度撞击坑的识别。
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  摘要(428)

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• 基于无人机影像与机器学习的钙华湖泊水深反演
• 何金宸,张书航,冯伟,燕兴元,晋泽辉,林家元

• 摘要：高分辨率且非接触式的水深监测对钙华湖泊景观的管理与保护至关重要。卫星遥感测深无法捕获钙华湖泊细微的的水下沉积特征。近年来，轻小型无人机遥感技术逐渐应用于浅水区超高分辨率的水深探测。然而，水深反演中经典的对数模型难以适应钙华湖泊内广泛存在的瑞利散射现象。因此，本文利用机器学习模型开展基于无人机影像的钙华湖泊水深反演研究。以中国四川九寨沟火花海为实验区，对基于随机森林（RF, Random Forest）、支持向量机（SVM, Support Vector Machine）与多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）的水深反演模型进行训练与验证，其均方根误差依次为0.816 m、0.945 m、0.832 m。实验结果表明，机器学习模型相较于传统的对数模型具有更高的水深反演精度。其中，随机森林模型与多层感知机模型比支持向量机模型更适合基于无人机影像的钙华湖泊水深反演。
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  摘要(587)

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

• 摘要：煤层气是一种存在于煤层及其周围岩层中的自生自储式非常规清洁能源。研究表明，油气富集区烃类物质会沿着上覆盖层的断裂、节理、微裂隙及孔隙向地表渗漏，这被称为烃微渗漏现象。煤层气富集区的烃微渗漏，改变了土壤的化学组成和化学环境，影响植物根系的呼吸作用，进而阻碍植被叶绿体合成，抑制植被光合作用，最终导致日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll Fluorescence，SIF）的异常变化。因此，植被SIF的异常变化，是煤层气潜在富集区遥感勘查的主要依据之一。本文以山西省沁水盆地南部（沁水县）为研究区，使用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的SIF降尺度方法，得到了2000年至2020年之间研究区的1 km SIF数据，并在此基础上将研究区植被分为农田、草地和林地三种类型，分类讨论了煤层气富集区植被SIF时空变化特征。最后，通过对比研究区与对照区，分析并阐明煤层气富集区植被SIF异常变化的可能原因。本文研究结果表明：三种植被类型中，林地的SIF平均值最高，其次为草地，农田的SIF平均值最低；2000年至2020年研究区内各植被类型均表现出SIF明显增长的趋势，研究区植被6月-9月SIF增速分别为0.0058、0.0052、0.0036、0.0021 W·m-2·μm-1·sr-1·a-1；煤层气富集区受人工因素影响较小的林地SIF值明显低于对照区，2000年至2020年SIF年平均增速也低于对照区，这表明林地受到煤层气富集区烃微渗漏的胁迫作用与其它影响因素相比，可能性更大。这实证了煤层气富集区的烃微渗漏可能对植被SIF有显著影响。
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  摘要(507)

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• 结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法
• 翁谦,安远,陈光剑,吴瑞姣,林嘉雯

• 摘要：波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务，其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题，本文提出了一种结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法。该方法首先对高光谱图像进行基于熵率的图像分割获得高光谱图像同质区域，综合同质区域相关系数矩阵获得图像区域级近邻波段相关系数向量；其次，用高斯核平滑全局近邻波段相关系数向量以降低噪声波段的影响，并根据极值点进行波段分组；然后，最大化改进局部密度和波段信息熵的乘积作为选取代表性波段的标准；最后，在Indian Pines、Botswana 和Salinas高光谱图像数据集上，通过SVM、KNN和LDA分类器上进行分类实验。结果表明：①对比像素级相关系数划分方法，利用区域级相关系数使得近邻波段分组更为合理，降低波段冗余性，同时还保留了部分潜在特征波段，在3个数据集上的分类性能分别提高了2.63%，0.68%，0.16%；②对比仅使用信息熵的波段衡量方法，本文提出的最大化改进的局部密度和信息熵乘积的方法是有效的，在3个数据集上OA分别提高了4.13%、0.5%和0.21%；③对比其他6种先进波段选择方法，本文方法在3个数据集上的OA分别从62.34%提高到75.03%、86.74%提高到88.28%和86.04%提高到92.36%。此外，所选择的波段子集在分布上较为分散，主要集中在信息熵较高的区域，同时避免了选择噪声波段。综上，本文提出的波段选择方法所得波段子集具有较低的冗余性、丰富的信息量、强的类别可分性，并且对噪声具有较强的鲁棒性，能够有效地解决高光谱图像波段选择的问题。
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  PDF(635)

  摘要(598)

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• 风云四号A星和B星热红外数据辐射一致性研究
• 王宝震,任华忠,穆晓东,朱金顺,刘镕源,赵聪

• 摘要：静止轨道卫星对地观测是获取地表温度、大气参数的重要方式。作为中国第二代静止气象卫星，风云四号卫星A星和B星的组网观测可大幅度扩大气象观测范围和提高数据利用效率。在联合使用之前，需要对两颗星载荷的相同波段的辐射一致性进行探索。本文提出了一种校正静止轨道卫星观测角度效应和光谱响应函数差异的方法，以对地观测热红外波段数据为例，在敦煌定标场、呼伦贝尔草原、巢湖、南海四个研究区开展了风云四号A/B卫星三个热红外波段（中心波长：8.5μm、10.8μm、12.0μm）辐射一致性研究。基于消除了时空差异、观测角度差异和光谱响应函数差异数据的分析结果表明，风云四号A星和B星的三个热红外波段观测亮温间具有很强的正相关性，亮温的误差较小，辐射一致性较好，但不同热红外波段之间的辐射一致性略有不同。第二热红外波段亮温一致性优于第三波段，第三波段表现优于第一波段。三个波段的亮温均方根误差处于0.28～1.51K，偏差处于-1.13～0.85K。第二、三波段的亮温差呈现明显的正偏态分布，第一波段的亮温差呈现负偏态分布。针对本文提出的校正方法，比较校正前后的统计结果，发现校正方法适用，且角度效应的校正方法能够明显降低两颗卫星热红外波段的亮温差异。两颗卫星热红外辐射一致性还受地类影响，在不同的地表类型下，三个波段的一致性表现略有差异。本文的研究成果可为风云四号A/B卫星热红外数据的联合使用提供重要依据。
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  PDF(636)

  摘要(507)

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

• 摘要：遥感有向目标检测是计算机视觉领域内一项具有挑战性的任务，传统的水平框表示法无法精确定位尺度各异、方向任意且密集排列的遥感目标。目前广泛采用的五参数有向框表示法，由于方向角的周期性和边的交换性问题，增加了模型训练的复杂度。为了解决上述问题，本文提出了一种基于椭圆方程的遥感有向目标检测模型（Elliptical Equation-based Remote Sensing Oriented Object Detection Network，EllipticNet）。首先，EllipticNet将方向角的预测问题解耦为两个子问题：定量角度回归和旋转方向分类，从而克服五参数有向框表示法的边界不连续性问题；结合椭圆的长短轴以及中心点预测，实现遥感有向目标的精确表示。其次，本文设计了一种椭圆约束的损失函数，通过增强椭圆参数之间的内在几何关系，提高EllipticNet训练的鲁棒性。此外，本文还提出了一种逐层空洞空间卷积池化金字塔模块，显著提升EllipticNet对多尺度特征的表征能力。最后，在DOTA、HRSC2016和UCAS_AOD三个常用的公开遥感数据集上的对比实验表明，本文方法在性能和效率方面均具有竞争力，表明本文方法在遥感有向目标检测中具有一定的实用价值。
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  PDF(751)

  摘要(566)

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• FY3D/MWRI在不同轨道位置的重采样误差分析
• 张洲,王振占,何文明,佟晓林,丁甲

• 摘要：中国风云三号（FY3）卫星是国际气象组织组网卫星之一，其搭载的微波成像仪（MWRI）可为气象研究、天气预报等多个领域提供有效数据。在应用MWRI数据进行多频率探测通道的协同反演时，必须考虑通过重采样来使不同探测频点的数据具有一致的空间分辨率。Backus-Gilbert（BG）方法是一种被广泛用于星载微波辐射计亮温数据重采样的方法。传统重采样方式应用BG方法计算辐射计单次旋转扫描得到的采样点的权重系数（预计算权重系数），并将其直接应用到所有旋转扫描获取的采样点上，进而完成全部数据的重采样。然而，在卫星仪器的采样过程中，地球椭球面等因素的影响会导致观测视场之间的相对位置发生改变，将预计算权重系数直接应用到全部数据会给重采样带来误差。因此，本文提出一种结合天线方向图投影定位方法的重采样方式，详细分析了MWRI数据在不同轨道位置的重采样效果。实验结果表明，本文采用的重采样方式能够在MWRI的不同的通道组合上修正传统重采样方式造成的平均1.32 K的亮温误差。本文指出并修正了重采样亮温的一种误差来源。未来在使用多频率探测通道数据协同反演地球物理参数时，根据反演参数对亮温变化的敏感程度，应用本文方式获取的重采样数据可以获得更准确的反演结果。
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  PDF(680)

  摘要(692)

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

• 摘要：水资源的可持续发展(SDG 6)是联合国其他目标能够实现可持续发展的基础。海南岛地处热带,拥有丰富的海水资源,但是淡水资源环境却比较脆弱。本文基于联合国可持续发展评估体系,结合海南岛的实际情况,对可持续发展目标六的指标进行本地化,收集市县两级的统计数据和遥感数据,引入 Co$ting Nature 生态系统服务模型中的自然水质足迹(NFWQ)指标,构建更完善的可持续发展评估框架。通过对海南岛市县的评估发现：(1)SDG指数得分(0-100分)表明,海南岛的可持续发展水平得到了显著提高,2015 - 2021年,海南岛大部分市县SDG 6得分呈螺旋式上升趋势。(2)2015 - 2021年,在18个市县中,省会海口市和旅游城市三亚市的SDG 6 指数总得分最高。屯昌县、五指山市和琼中黎族苗族自治县的增长速度排名前三,分别为：91.4%、74.2%和73%。(3)海南岛整体SDG 6发展水平分布不均匀,呈现出中东部高、南北稳定、西部低的空间格局。本文引入的生态系统服务指标和海南岛市县级的本土化评价体系,为海南省落实国家“十四五”规划,打赢“六水共治”攻坚战提供决策支持。
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  PDF(297)

  摘要(840)

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

• 摘要：针对目前深度学习检测算法在遥感图像在轨实时处理任务上综合性能不平衡，且在星载嵌入式设备上难以部署的问题，本文基于YOLOX-s算法，提出一种面向嵌入式平台的光学遥感飞机目标快速检测算法LAD-YOLOX（Lightweight Aircraft Detection YOLOX）。首先，在硬件感知网络的设计上，基于ShuffleNetv2设计了超轻量、高精度的骨干模块ES-Block（Enhanced ShuffleNet Block），重构原有的主干特征提取网络。其次，引入GSConv构建轻量级颈部特征融合网络GS-Neck，使得前后端结构的参数量配比均衡，降低了计算复杂度的同时精度损失更小。然后，设计轻量级解耦合检测头网络结构，进一步提升飞机目标分类和定位的特征编码，降低模型参数量，提升检测性能。最后，为LAD-YOLOX算法替换置信度预测损失函数Varifocal Loss及边界框定位损失函数SIoU Loss，提高了模型训练的收敛速度和推理时的精度。仿真实验结果表明，所提算法在RSOD遥感数据集上，检测精度损失极低，计算量压缩为原始YOLOX-s模型的43.72%，检测速度提高24 FPS。在XILINX EK-U1-ZCU102-G评估套件上完成算法部署及加速，对自制飞机数据集的检测速度至少可达到26.53 FPS，能够满足在轨实时、准确检测飞机目标的需求。
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  PDF(376)

  摘要(643)

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

• 摘要：红树林是生长于热带、亚热带海岸潮间带的木本植物群落，是重要碳汇生态系统。激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是获取林木三维结构参数进行生物量估算的重要技术手段。针对仅利用机载LiDAR难以完整描述出红树林三维结构的问题，本文以广东湛江英罗港和广西茅尾海红树林保护区为研究区，利用无人机载和手持式LiDAR获取的点云数据，提出了一种红树冠层下部约束聚类分割方法，实现了对木榄、红海榄、桐花树等不同类型红树的单木分割以及树高、冠幅的提取，并与传统单木分割算法进行了对比分析。结果表明：联合空地LiDAR数据，本文提出的单木分割算法在不同类型红树单木分割中均取得了最高的单木检出率，较传统的冠层高度模型分割法提升了13.4%~26.7%。有效提高了红树树高的提取精度，三种红树树高参数提取值与实测值之间的R2提高了1.8%~42.2%，RMSE减少了3.4%~55.3%。红树冠幅分割结果存在提取值偏小的规律，将能够表征红树冠层交叠密集程度的点云密度变量作为修正因子，经修正，RMSE降低了45.25%~53.33%。
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  PDF(747)

  摘要(667)

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• 面向高分辨率遥感影像变化检测的混合空间金字塔池化网络
• 邵攀,高梓昂

• 摘要：以残差网络为基础,结合高分辨率遥感影像的特点,提出一种全新的端到端变化检测网络--混合空间金字塔池化网络(Hybrid spatial pyramid pooling network,HSPPNet)。HSPPNet首先将空洞卷积和注意力机制引导卷积并行集成,构建一种混合空间金字塔池化模块,以便有效提取高分辨率遥感影像中不同形状尺度的变化对象。然后,通过定义一种截断-补偿加权交叉熵函数和一种类别级IoU函数并将二者集成,得到一种全新的自适应平衡损失函数,来降低变化类与未变化类严重不均衡问题对变化检测的影响。最后设计一种简单有效的输入模块,通过综合考虑两期遥感影像及其差异图来增强变化信息。通过以上三点,HSPPNet增强了深度学习变化检测的性能。两组常用公开变化检测数据集上的实验结果表明HSPPNet可行、有效。
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  PDF(824)

  摘要(643)

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• 博士生论坛-整合集成预测约束与错误预测熵最大化的移动激光扫描点云分类
• 雷相达,管海燕,董震

• 摘要：目前，许多深度学习点云分类方法通过增加点云特征聚合模块，增强点云特征的表达能力。但该类方法往往会带来训练参数增加以及模型过拟合的问题。针对该问题，本文提出了一个整合集成预测约束与错误预测熵最大化的深度学习方法用于移动激光扫描(Mobile Laser Scanning, MLS)点云分类。方法通过集成预测约束分支以及错误预测熵最大化分支可以在不增加训练参数的情况下，增强基线网络的点云特征表达，提高模型泛化能力。其中集成预测约束分支首先通过记录点云在训练过程中的预测值，生成集成预测值，然后采用一致性约束增强模型的点云特征表达。错误预测熵最大化方法鼓励模型对错误预测点进行熵值最大化，增加该点的不确定性，提高模型的泛化能力。所提方法在多个公开MLS点云数据集上进行验证，结果表明所提方法可以在不增加训练参数的情况下，提高基线方法的分类性能。与其他方法相比，所提方法在Toronto3D、WHU-MLS、Paris数据集上获得了最优的平均交并比（83.68%、44.19%、65.85%），表明了方法的有效性。
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  PDF(784)

  摘要(644)

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• 基于机器学习联合TanDEM-X InSAR和ICESat-2数据估计大范围林下地形
• 胡华参,朱建军,付海强,Juan M. Lopez-Sanchez,Cristina Gómez,刘奎,张涛

• 摘要：双站TanDEM-X InSAR系统已成功应用于生产全球数字高程模型。然而，受X波段SAR信号的穿透能力限制和森林体积散射的影响，在森林地区提取的DEM包含严重森林信号。因此，利用TanDEM-X InSAR数据估计林下地形的关键在于如何降低森林体散射对InSAR测高的影响。鉴于此，本文提出了一种基于机器学习联合TanDEM-X InSAR、ICESat-2和Landsat 8数据估计林下地形的方法。为验证所提方法的有效性，选用了两个具有不同地形条件和森林类型特征的试验区进行了测试，并利用高精度机载LiDAR DTM进行精度评定。在加蓬热带雨林试验区，估计的林下地形RMSE为5.45 m和5.91 m，与InSAR DEM (14.70 m和18.58 m) 相比提高了60%以上；在西班牙北方森林试验区，林下地形的RMSE也从6.05~9.10 m降低到了3.06~4.42 m。
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  PDF(507)

  摘要(692)

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• 土地利用/覆盖变化及其对森林碳收支影响研究综述
• 黄子豪,杜华强,李雪建,毛方杰

• 摘要：土地利用/覆盖变化(LUCC)是影响陆地生态系统碳收支平衡的直接驱动因素,其对全球变暖的影响仅次于化石燃料和工业排放。森林是陆地生态系统中最大的碳库,在应对全球气候变化和实现碳中和目标中具有重要的作用。然而,有限的LUCC数据使得LUCC对碳排放的影响大大低估,而缺乏未来气候背景下的LUCC时空数据,也使得揭示森林碳循环对LUCC的响应面临诸多不确定性,如何模拟LUCC,分析LUCC对森林生态系统碳循环的影响是国内外研究的热点。本文系统归纳了国内外LUCC时空模拟方法、森林碳收支估算方法和LUCC对森林碳循环影响研究进展,并列举分析不同LUCC时空模拟、森林碳收支估算模型的优势、适用性、存在的问题。通过文献综述,指出以遥感数据为基础,模拟LUCC并驱动生态系统过程模型,实现森林生态系统碳循环时空精准模拟,是当前今后碳循环研究的发展趋势之一。
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  PDF(2353)

  摘要(807)

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• 遥感科学的内涵与基础性问题
• 张兵,柳钦火,李晓明,刘良云,杨必胜,胡斯勒图,高连如,张文娟,张浩,卞尊健,齐梦佳,陈驰,尚华哲

• 摘要：自二十世纪六十年代以来,遥感科学与技术一直是世界大国竞相发展的高科技领域,已成为人类开展地球系统科学研究和多领域空间信息综合应用的核心技术手段。近年来,以深度学习为代表的人工智能技术也引发了数据驱动的遥感数据分析与应用新范式,“遥感科学与技术”也正式成为我国研究生教育交叉门类一级学科。在此背景下,深入探讨遥感科学的内涵与基础性问题显得尤为重要。本文从遥感科学的物理学本源出发,即地物与电磁波相互作用并在特定条件下形成遥感电磁波谱图像,将遥感科学的基本理论问题归纳为辐射、光谱、时相三大特性和尺度、大气、角度、邻近、传递五大效应,前者是由于地物自身理化学特点在电磁波谱上表现出的固有特征,而后者是在成像尺度、大气条件、观测角度、背景环境、遥感器成像机制等不同观测模式与条件下形成的地物遥感特征表达及其变化规律。对遥感科学的内涵与基础性问题的梳理与讨论,有助于在人工智能蓬勃发展的大背景下深化和促进遥感科学基础理论研究,进一步推进遥感信息获取、处理与应用技术的创新发展,并持续推动遥感与其他学科领域的深度交叉融合。
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  PDF(28)

  摘要(51)

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

• 摘要：大模型作为人工智能发展的新浪潮，对于科研范式、生产方式、产业模式的革命性影响不可低估，投入大模型研究已是必然选择。在地理智能计算领域，大模型的科学设计与应用实践还相去甚远。本文秉承“解构复杂地表系统，求解精准土地参数”宗旨，提出在多源多模态观测数据支撑下开展土地空间对象化建模。在此基础上，梳理了土地利用、土地覆盖变化、土壤、土地资源、土地类型/应用等五“土”合一的土地空间参数体系，并针对参数的大规模求解设计了集“符号系统-感知系统-控制系统”三个核心系统于一体的遥感大模型。以农业生产空间的土地利用参数求解为应用案例开展初步实验，实践表明所提框架思路在提升土地空间大规模参数精准解算方面具有较大潜力，有助于服务精细化土地信息产品的智能定制，深化对土地空间的认知。最后，从模型的适应性/稳健性、结果的可解释性/可信度等方面对土地空间参数计算的大模型研究进行了展望。
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  摘要(5)

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

• 摘要：高时空分辨率雪深数据对水文建模和灾害预报至关重要。目前，高时间分辨率雪深通常源于被动微波数据，而其较粗的空间分辨率还无法满足区域水文和灾害研究的需求。本研究基于被动微波和光学等多源遥感数据，提出一种耦合深度学习模型（FT-Transformer）与积雪微波辐射传输模型（Snow Microwave Radiative Transfer, SMRT）的降尺度雪深反演算法。使用深度学习映射AMSR 2亮温差（Brightness Temperature Deviation, TBD）、积雪覆盖日数）Snow Cover Days, SCD）和积雪面积比例（Snow Cover Fraction, SCF）等特征与雪深的复杂非线性关系，耦合SMRT拟合等效雪粒径（Effective Snow Grain size, ESG）实现降尺度反演雪深，使用北疆39个站点数据进行模型训练和验证，获取了北疆500 m降尺度雪深。验证结果表明：引入SCD独立验证RMSE优化了18%，有助于提高模型的空间泛化能力；ESG显著优化了深度学习反演雪深的精度，RMSE为6.82 cm，较未添加ESG的模型提升了15%，同时大幅度改进了深雪低估。进行时间序列分析，发现ESG符合实测雪深的变化趋势，能够约束优化模型反演雪深的稳定性。最后对比已有的AMSR 2、ERA5-Land和SDDsd雪深产品，本研究降尺度雪深精度最优，RMSE为6.51 cm，雪深空间分布也更为精细，体现了山区复杂的雪深异质性。本研究探索了积雪微波辐射传输模型结合深度学习在降尺度雪深反演的可行性，为获取区域降尺度雪深产品提供了保障。
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  摘要(189)

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

• 摘要：点云轮廓特征点是确定物体几何形状的关键，在目标检测和定位等邻域发挥着重要作用。本研究的目的是直接利用点云邻域特征来提取点云轮廓特征点。首先，利用Cholesky分解确定主、次特征向量，并分别构建基于主、次特征向量作为法向量的折边和边界点提取的邻域特征投影平面。然后，通过构建点的邻域维度特征信息熵模型来确定最佳的邻近点数，分析投影平面上目标点与邻域点构成的向量夹角分布特性，并基于方位角的特点，提出基于邻域特征分布的边界点精细提取方法。最后，提出基于四元素的投影平面上邻域点的二维视图形成方法，建立二维视图下基于点到直线距离及直线两侧点数偏差的多参数的折边点提取模型。实验结果表明，本文方法优于有序点霍夫变换法，面分割法和二值图像法。在抗噪声性能方面，本文方法能够在不同噪声情况下提取出轮廓特征点，且稳健性优于二值图像法、区域聚类曲率法和区域增长法。另外，本文方法的准确率、召回率及F1分数都高于90%，本文方法的F1分数比区域聚类曲率法高了4.2%，比霍夫变换法高了32.4%。而且，本文方法不仅适用于规则平面形状的建筑，也适用于不规则曲线形状建筑的轮廓特征点提取。
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  摘要(389)

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

• 摘要：森林场景中的复杂空间异质性会影响冠层反射特性，如何处理异质性问题是辐射传输建模领域的难点。为克服经典解析模型简化场景导致的精度受限问题以及计算机模拟模型在大场景模拟中的运行效率受限问题，我们基于随机辐射传输理论开发了三维解析辐射传输模型ESRT，然而ESRT模型在不同复杂森林场景的应用尚待挖掘，需要更多的野外实测数据进行模型验证与评估。本文介绍了ESRT模型的基本原理和输入输出参数，并基于21个混交林样地和50个虫害胁迫样地调查数据，探讨模型模拟不同类型异质森林冠层光谱的能力，并分析混交、虫害程度对森林冠层光谱的影响。结果表明，相比原版SRT模型，扩展的ESRT模型模拟混交林、虫害胁迫林分冠层光谱与样地实测光谱有更好的一致性，模拟精度更接近三维计算机模型；针阔混交比、受害叶片的垂直分布均会影响冠层光谱信号。ESRT模型提供了面向多种异质森林场景的辐射传输模拟框架，平衡了三维结构的模拟精度与经典解析模型的模拟效率，更适合大尺度的复杂林分模拟。研究可为ESRT模型的复杂森林场景监测应用提供一定的理论基础。
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  摘要(495)

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

• 摘要：遥感影像语义变化检测在生态环境、土地利用、土地覆盖监测等方面发挥着重要作用。近年来基于深度学习的变化检测方法是遥感智能解译关注的热点，然而现有的三分支语义变化检测方法缺少对变化分支和语义分支一致性建模，导致双时相语义变化检测的自相矛盾。针对该问题，本文提出一种基于孪生CNN与Transformer的遥感影像语义变化检测算法。在编码阶段，首先设计孪生ResNet34网络提取影像的多尺度特征，并嵌入差异增强模块来提高变化信息的关注度；然后利用语义标记器将特征图映射为紧凑的语义Token，并通过Transformer编码器联合双时相语义和变化信息来建模“语义-变化”一致性。在解码阶段，通过Transformer解码器利用跳跃连接，将不同细粒度的语义信息融合，生成细化的语义特征图；经过上采样恢复、掩码相乘得到双时相语义变化结果。在遥感语义变化检测公开数据集SECOND上的实验结果表明，本文提出的算法能够有效地关注变化区域，保持变化结果和语义结果的一致性，且达到了优异的评价指标和视觉效果。
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  摘要(743)

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• 多尺度山地植被总初级生产力遥感估算中的误差来源解析
• 谢馨瑶,李爱农,田洁,邬昌林

• 摘要：山地生态系统是陆地重要的贮碳库，准确估算山地植被总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）可进一步认知陆地植被对全球气候变化的反馈作用。然而，现有植被GPP遥感产品常常忽略了地形对光合作用过程的控制作用和亚像元空间异质性，分别导致了“地形误差”和“空间尺度误差”。本文以四川王朗国家级自然保护区为例，重点解析高（30 m）、中（480 m）、低（960 m）空间分辨率山地植被GPP遥感估算中的误差来源。结果表明，不同地形条件模拟下的多尺度植被GPP呈现出明显的空间差异（区域均值差距高达198 gC m-2 yr-1），说明忽略山地环境的特殊性将对GPP遥感估算结果造成较大偏差。植被GPP遥感估算地形误差随着空间分辨率的降低呈现减小的趋势，高空间分辨率下的地形误差不容忽视（区域偏差高达200 gC m-2 yr-1）。其中，未考虑水分重分配导致山地植被GPP空间分布存在较大不确定性（均方根误差为402 gC m-2 yr-1），因此土壤水分模拟精度的提升将有助于进一步改善山地高空间分辨率植被GPP遥感产品。从植被GPP遥感估算空间尺度误差的角度来说，研究发现其随着空间分辨率的降低呈现增大的趋势，中、低空间分辨率下的尺度误差均不容忽视（分别为161和210 gC m-2 yr-1）。本文建议在多尺度山地植被GPP遥感估算中，高空间分辨率产品应该重点关注地形效应，中、低空间分辨率产品应该进一步消除空间尺度误差。研究结果可为生产山地植被GPP遥感产品提供有益认知，丰富山地定量遥感理论体系，助力“双碳”目标。
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  摘要(764)

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• 多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割
• 陈满,黄勇杰,徐磊,潘志松

• 摘要：遥感图像的实例分割能够同时实现感兴趣物体的目标级定位与像素级分类，是一项重要且极具挑战性的任务。当前大多遥感图像实例分割方法依赖精细的像素级注释，其制作成本高昂。此外，遥感图像混杂的前背景和复杂的目标轮廓同样增加分割的难度。为了迎接这些挑战，本文构建出一套适用于遥感图像弱监督实例分割任务的先验信息驱动体系，并提出一种基于多重先验驱动的遥感图像弱监督实例分割网络。具体地，将遥感图像弱监督实例分割任务中的先验信息按照其来源分为任务先验和图像先验，其中任务先验源自与实例分割紧密相关的边界框检测任务，图像先验来源于对图像本身信息的归纳与挖掘。进一步地，设计框-掩码投影一致性约束、像素区分难度表征函数和中心位置先验约束三个具体组件实例化任务先验信息，驱动网络确定掩码的尺寸并使其充分关注图像中的重点像素和区域；设计邻域视觉一致性约束和梯度一致性约束两个组件构建图像先验信息，使网络高效地进行前背景区分且适应遥感图像中复杂的目标轮廓。在光学和SAR遥感图像数据集上的实验结果表明，所提方法无需任何像素级注释即可实现52.5和54.1的AP值，优于现有的弱监督分割方法，且达到全监督Mask R-CNN的89.3%和84.3%。该方法能够为遥感图像的细粒度解译提供一种高性能且低成本的解决方案。
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  摘要(515)

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

• 摘要：受成像环境、传感设备等因素的限制，高分辨率卫星遥感影像存在云干扰的现象，其严重影响了影像质量及后续的智能解译。深度学习因其强大的特征学习能力，近年来在在遥感影像去云中得到了广泛应用。针对现有遥感影像去云方法往往难以更好地保留图像边缘纹理细节的问题，本文提出一种基于注意力机制的生成对抗网络去云算法。首先设计傅里叶残差模块同时集成云层影像的低频和高频残差信息；然后利用注意力机制从通道和空间两个角度进行特征关注而获得云层空间分布信息，并引导云层去除；最后在构造的联合损失函数约束下训练模型，确保生成图像和真实影像在内容上的一致性。在遥感影像数据集RICE上的实验结果表明，本文提出的基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除方法能够有效地保留影像边缘纹理细节，且达到了优异的定量指标和视觉效果。
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  摘要(794)

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

• 摘要：地物阴影的标注成本昂贵且难以全面覆盖高分辨率遥感影像蕴含的丰富信息，其训练样本的匮乏，严重限制了监督学习模型的性能。针对上述问题，本文提出了一种基于阴影方向先验的高分辨率遥感影像地物阴影检测方法，该方法探究了阴影方向先验对于遥感影像地物阴影高级语义特征表达的有效性，并基于阴影的方向性先验构建了遥感地物阴影检测辅助任务，实现自监督的遥感地物阴影检测方法。本文方法设计了一种方向变换无关性噪声处理机制和一种自监督阴影检测的数据增强策略，进一步提升深度神经网络对于地物阴影关键特征的学习能力。在AISD数据集上的实验结果表明，本文方法仅使用少量的标签即可显著提升地物阴影检测精度，并且地物阴影的边界更加平滑和规整，更接近于地面真实情况。
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  摘要(609)

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

• 摘要：Transformer模型因其强大的全局特征建模和长距离依赖关系的表征能力现已广泛应用于遥感图像场景分类领域，但遥感场景图像存在空间结构复杂、目标尺度变化大等挑战，直接采用ViT（Vision Transformer）中固定尺寸的图像分块方式和深度特征表示不能有效刻画遥感场景图像的空间特征信息。针对上述问题，本文提出一种基于双阶段高阶Transformer（Two-stage High-order Vision Transformer, THViT）的遥感图像场景分类方法。该方法以LV-ViT-S网络为主干网，包含粗-细动态分类阶段，该阶段通过将遥感图像分割为较大尺度的图像块或根据类注意力机制和信息区域提取模块进行遥感图像再分块，完成易分类遥感场景图像和复杂遥感图像的场景分类。粗-细动态分类阶段可通过阈值调节。同时，为了提升深度特征的可判别性，THViT引入布朗协方差高阶特征表示，从统计学角度，有效捕获遥感场景图像的判别深度特征表示。另外，为了克服Transformer网络仅使用分类Tokens作为分类特征的局限性，本文将分类Tokens和高阶特征Tokens同时输入Softmax分类器，提升遥感图像场景分类性能，并验证了高阶特征Tokens对遥感图像场景分类的有效性。实验结果表明：与CFDNN、GLDBS、GAN、GCN、D-CapsNet、SCCov、ViT、Swin-T、LV-ViT-S和SCViT等相关算法对比，THViT在NWPU45（NWPU-RESISC45 Dataset）和AID（Aerial Image Dataset）数据集上均有较优异的性能表现。
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  摘要(738)

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• 顾及地形特征的机载LiDAR地面点云聚类简化方法
• 武慧明,陈传法,郭娇娇,贝祎轩,李琳叶

• 摘要：点云简化是海量机载LiDAR地面点云高效传输和多尺度应用的前提。针对目前地面点云简化方法存在复杂环境适用性差、地形细节特征丢失等问题，本文提出了一种顾及地形特征的机载LiDAR点云聚类简化算法。首先利用K-means算法将点云分割为初始点云簇，然后依据各簇的地形复杂度再次对其细分，接着借助点云法向量信息以及邻接簇间边缘点的高程差识别地形特征点，最后通过保留各簇的边缘特征点防止原始点云边界收缩。选取6组高密度机载LiDAR点云为数据源，将本文方法与七种经典点云简化方法（包括随机方法、体素格网方法、基于曲率的方法、最大Z容差方法、基于图的方法、基于聚类和基于迭代的简化方法）比较分析。实验结果表明：相同点云简化比例下，本文方法生成的数字高程模型（DEM）精度及其派生品（包括平均坡度和地形粗糙度）精度均明显优于传统方法，而且较好的保留了地形特征信息。
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  摘要(720)

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• 星空地协同的多尺度宁波市滨海湿地生物量及碳储量估算
• 刘杨毅,冯添,陈镔捷,杨刚,杨晓东,王煜淼,刘静,方震,孟闫佳慧,牛晓萌,孙伟伟

• 摘要：滨海湿地盐沼植被区域碳储量的准确估算，对掌握湿地碳库资源状况、评估湿地固碳增汇潜力具有重要意义。传统的野外清查方法成本高昂且耗时耗力，而仅使用卫星或无人机的遥感反演方法则受限于影像空间分辨率或空间覆盖范围。本文通过分段反演建模的方法分别构建三种盐沼植被的实测地上生物量数据到无人机影像的反演估算模型，以及无人机地上生物量数据到Sentinel-2卫星影像的反演估算模型，并利用碳系数计算植被碳储量、土壤碳储量和总碳储量，实现了星空地协同的地上生物量和碳储量估计和制图。研究发现，互花米草、芦苇、其他盐沼植被的地上生物量反演模型的决定系数R2分别达到了0.48、0.42、0.45，均方根误差RSME分别为613.89 g·m-2、650.6 g·m-2、624.03 g·m-2，相比于直接使用Sentinel-2卫星反演模型估算精度提升明显。研究区三种盐沼植被覆盖区域的总面积为111.47 km2，总地上生物量为3.09×105 t，总碳储量为1.68×106 t，碳汇价值达到1.78亿元。研究表明，结合无人机和卫星遥感的各自优势，能够有效弥补地面样本数据不足的缺陷，大幅提高滨海湿地碳储量估算精度和估算范围，实现低成本、大尺度、高精度的湿地碳储量监测。
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  摘要(81)

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

• 摘要：针对形状尺度多变和边界提取不够准确两个建筑物提取难题，提出一种集成主体边缘分离和多尺度信息提取的双分支建筑物提取网络。首先，利用解耦思想和光流技术，设计一种主体边缘分离分支，从而获取建筑物的主体和边缘特征，增强对建筑物边界的表征能力。然后，基于空洞卷积、深度可分离卷积和注意力机制，构建一种轻量级多尺度信息提取分支，来充分提取不同尺度的建筑物特征。最后，借助所获取的主体和边缘特征，给出一种主体和边缘特征辅助增强的损失函数，优化网络训练过程。两组常用公开建筑物提取数据集上的实验结果表明，所提出建筑物提取网络可行有效。
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  摘要(44)

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

• 摘要：太阳能作为清洁能源,通过减少碳排放,助力实现碳达峰和碳中和目标。光伏电站利用太阳能光辐射发电,是清洁能源的一种重要形式,通过光电转换技术将太阳能转化为电能,实现低碳、无污染的发电过程。将光伏电站纳入土地利用分类有助于全面评估土地资源利用和生态环境影响。然而,现有研究缺少针对光伏电站的长时序土地利用演变研究,且没有基于不同的政策情景对光伏电站建设进行预测。本文基于2000年-2023年间的Landsat5数据和GF2数据对鄂尔多斯市的光伏电站进行目视解译生成土地利用类型图,并在全市范围内分析光伏电站的面积变化、类型转化及空间变化。此外,本文通过绘制高斯投影椭圆,通过投影椭圆的重心演变分析了2000年-2023年间每五年鄂尔多斯市光伏电站的时空变化特征。最终通过PLUS模型分析驱动因素并进行不同政策情景下鄂尔多斯市土地利用类型的未来预测。研究结果表明：2000年-2011年与2011年-2023年相比,鄂尔多斯市土地利用变化的区域空间格局基本一致,但区域变化呈现了新的特征,2011年开始有土地利用类型转变成光伏电站。此外本文基于PLUS模型分析进一步显示人口增长、地表温度、土壤热通量、政策及降水量是造成鄂尔多斯市土地利用变化的主要驱动因素,且对2030年三种政策情景下的土地利用类型进行预测,三种政策情景下鄂尔多斯市建筑、林地、水体、耕地、草地和光伏电站面积均呈现增加的趋势。不同情景下对鄂尔多斯市土地利用类型进行预测为鄂尔多斯市土地规划、资源管理和环境保护提供科学依据。
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  摘要(142)

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

• 摘要：在全球变暖和城市化快速发展的背景下，城市热环境广受关注。本文基于局地气候分区（Local Climate Zone, LCZ）体系，利用Landsat影像反演地表温度，从类间、类内两个视角研究了南京市主城区夏季热环境动态变化特征。结果表明：(1)LCZ类间热环境表现出较大差异，较高的建筑密度表现出较高的平均地表温度，随着建筑高度的下降平均地表温度逐渐升高。并且，大型低层建筑（LCZ 8）在夏季一直呈现出较高的平均地表温度；(2)各建筑类型平均地表温度高于研究区整体平均地表温度，各自然地表覆盖类型除裸土或沙地（LCZ F）外，平均地表温度表现低于研究区整体平均地表温度；(3)LCZ类内热环境分析结果表明，密集型中层建筑（LCZ 2）、密集型低层建筑（LCZ 3）、重工业区（LCZ 10）和裸土或沙地（LCZ F）对温度变化表现出较大的敏感性。
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  摘要(180)

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

• 摘要：在现阶段星载GNSS反射信号(Global Navigation Satellite System-Reflectometry，GNSS-R)海面高度反演的误差研究中，使用经典误差模型对反演结果修正后仍存在较大误差。针对该问题，提出一种基于神经网络与注意力机制结合训练的误差补偿模型，通过误差补偿模型对海面高度反演结果进行修正，并使用DTU验证模型来评估修正精度。利用风云三号E星的星载GNSS反射信号中的DDM(Delay-Doppler Mapping)数据进行实验，结果显示：GPS(Global Positioning System)反射信号的数据使用误差补偿模型修正后的MAE(Mean Absolute Error)为1.74米，BDS(Beidou Navigation Satellite System)反射信号的数据使用误差补偿模型修正后的MAE为0.97米，相较经典误差模型修正精度提升了约80%；同时，本文模型相较于使用随机森林算法和CNN算法训练的模型精度稍有提升。实验证明，提出的误差补偿模型有效的修正了星载GNSS-R海面高度反演误差。
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  摘要(364)

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

• 摘要：白鹤滩水电站为世界第二大水电站，对其周边潜在失稳边坡开展长期变形监测和时空变形规律分析具重要意义。本文将InSAR技术用于白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡时序形变估计，以探究其在库水位和降水变化联合作用下的时空变形规律。针对传统InSAR线性形变模型中较少顾及环境因素影响的局限，本文提出改进的时序InSAR库岸区形变估计方法。这一方法在形变建模环节以周期模型为基础模型，融入降水因子以充分顾及库岸区域所受库水位变化和降水影响；在形变估计环节通过组建时序相位方程组解算形变速率、高程改正值和降水因子参数，进而实现潜在失稳边坡时序形变估计。实验以白鹤滩水电站库岸区域大弯子-骑骡沟段为例，获取了为期31个月的时序形变结果。研究发现此区域形变以线性趋势为主导，伴随库水位变化体现周期变化特征，并相对旱雨季过渡月有2个月的滞后效应；近江区域坡体形变大于远江区域，最大累积形变达到-155 mm；隧道下游出口段和中段特征点上的形变差异最高达98 mm，是大弯子隧道洞壁产生裂缝的主要原因。利用残余高通形变验证改进模型的建模精度，结果显示改进模型相比传统InSAR模型精度提升12.5%；利用现场GNSS监测结果验证形变的外部精度为±1.7 mm。研究结果可为白鹤滩水电站库岸潜在失稳边坡长期变形监测预警提供参考。
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  摘要(324)

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

• 摘要：氮素是蛋白质和叶绿素等物质的组成元素，对植物生长发育起着关键作用，氮素含量指示着植物营养状况及长势变化。利用高光谱技术无损、高效地估算植物生理生化指标，可以为植物生长发育过程中养分和健康状况评估提供可靠的数据收集方法。本文以薄壳山核桃（长林和建德系列）为研究对象，室外随机采集53株薄壳山核桃350~2500 nm范围的冠层高光谱，首先运用分数阶微分(FOD)进行光谱预处理，进一步联合两种两波段光谱指数探明薄壳山核桃叶片氮素含量(LNC)与光谱的响应关系，最后利用变量组合集群分析算法(VCPA)筛选建模变量，分别构建冠层FOD单波段及FOD联合两波段光谱指数的极端梯度提升算法(XGBoost)估算模型，得到基于本试验条件下LNC适宜的估算模型。结果表明，与原始光谱相比，FOD预处理后的冠层光谱与薄壳山核桃LNC的相关性提升效果较好，提高了0.152；FOD结合两波段光谱指数（归一化和差值光谱指数）比单波段在提高光谱特征与目标成分的相关性效果更佳，分别提高了0.250和0.277；VCPA变量选择方法最终筛选的光谱变量组合子集中同时包含强弱信息变量，对提升估算模型精度具有重要的作用；最优氮素估算模型是1.5阶微分结合两波段差值光谱指数(DSI)模型，模型预测集R2 P = 0.75，RMSEP = 1.32 g?kg。本文一方面证实了高光谱快速无损估算薄壳山核桃LNC的可行性；另一方面，分数阶微分结合两波段光谱指数可以显著提高光谱特征与目标变量的响应关系，丰富了高光谱数据处理方法，为植物养分监测开拓一种新的思路。
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  PDF(103)

  摘要(414)

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

• 摘要：高效准确地获取高空间分辨率的浅海水深能够为海上航运、海洋资源普查与保护等提供数据支持。本文提出了一种引入地理位置特征作为建模要素的水深反演方法，构建了基于BP神经网络的水深反演模型。分别利用Sentinel-2、Landsat-9等不同的遥感影像，在中国涠洲岛海域和美国莫洛凯岛海域对本文提出的方法进行精度和适用性检验。结果表明：在模型筛选过程中发现，机器学习模型建模精度高于所有经验模型，其中BP神经网络模型建模精度最高。引入地理位置特征后可以很好地提高水深反演精度。经过实验验证，涠洲岛地区反演精度R2从0.7666提升到0.9952，RMSE从2.5016m减小到0.3578m。作为验证实验的莫洛凯岛地区R2也达到了0.9939，RMSE从3.0165m减小到1.0189m。表明本文构建的水深反演模型精度高、可靠性强、可移植性好，可以有效地用于浅海测深。在加入地理位置特征后，同时加入植被指数特征并没有取得更好的结果，反而使模型的建模精度略有降低，说明盲目地增加建模要素并不能提高模型精度，应分析各要素之间的自相关性，进行综合分析取舍建模因子。
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  PDF(343)

  摘要(376)

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

• 摘要：广州作为珠三角的核心城市之一，一直在经济建设与交通运输方面扮演着重要的角色。然而，随着大规模工程建设的推进和人类活动强度的增加，地质灾害问题也日益凸显。因此，高精度的形变监测和归因分析对于保障城市社会经济发展和公共安全显得尤为重要。本文收集了覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A数据，利用IPTA时序InSAR技术获取了广州市的地表形变时间序列，并结合GIS空间分析技术和皮尔逊相关性统计定量分析了形变背后的影响因素。同时，本文还引入实地调查数据，分析了地铁沿线缓冲区距离选择对各影响因素与地表形变之间相关性的影响。结果表明：1）广州市地表形变分布较为分散，主要表现为地铁沿线和居民区的局部形变、垃圾填埋场大量级形变以及大面积农田区形变。最大形变位于李坑垃圾填埋场，形变速率达到-54.5 mm/yr；2）地铁沿线的显著形变（<-20mm/yr）主要集中在地铁4号线、9号线、14号线、6号线和18号线，其中6号线柯木塱站最大形变速率可达-39.5mm/yr；3）地铁沿线沉降与运营时间呈现一定的负相关（r=-0.53）;4）地铁沿线沉降与距离成负相关，与路网密度和建筑荷载成正相关，相关性多小于0.2；5）广州市地铁沿线缓冲区选择的最佳距离为1000米，而路网密度与建筑荷载对缓冲区的选择不敏感。
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  PDF(95)

  摘要(337)

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

• 摘要：深入了解作物在不同生长阶段的需水规律及其时空差异对制定合理的灌溉方案和提高水资源利用效率等具有重要意义。本研究基于高时空分辨率的遥感蒸散发和作物物候数据，针对中国的三大粮食作物——玉米、水稻和小麦，开展了不同农业区、不同时间尺度以及不同物候期的蒸散耗水特征研究，分析了2001~2019年中国三大粮食作物的蒸散发耗水变化规律。研究结果表明：在中国的三大粮食作物种植区，年蒸散耗水量呈现由南向北逐渐减少趋势，灌溉显著增加地表蒸散发，在依赖灌溉的北方干旱半干旱区、黄淮海平原区以及黄土高原区，年蒸散量超过降水量。2001~2019年，大部分种植区的年蒸散耗水量呈现增加趋势，北方增速明显高于南方，蒸散耗水量的年内变化时空变异在冬季比夏季更显著。玉米和水稻在生长季蒸散耗水量总体大于小麦，单季稻生长季蒸散耗水量大于早稻和晚稻，春小麦大于冬小麦。玉米生长季蒸散耗水量的年际增速大于小麦和水稻，作物单个生长季的蒸散耗水量占年总量的比例在北方高于南方。三大粮食作物在关键物候期的日蒸散耗水量差异显著，玉米在抽穗期的日蒸散耗水量明显高于三叶期和成熟期；小麦在抽穗期和成熟期的日蒸散耗水量总体相当，高于返青期或出苗期；早稻在抽秧期、抽穗期、成熟期的日蒸散耗水量呈逐渐增加趋势，而晚稻呈相反趋势；单季稻在抽穗期的日蒸散耗水量最大，其次是插秧期。尽管蒸散发与物候的遥感监测存在一定的不确定性，但遥感对于大区域范围作物生长阶段的蒸散耗水监测具有显著优势，可为制定更加精准的灌溉方案、种植制度等提供科学依据，在保证国家粮食安全同时，更加有效地保护和利用水资源。
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  PDF(103)

  摘要(449)

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

• 摘要：针对不同时相的非同源遥感影像存在的空间异质性问题，本文对全变网络模型（Fully Transformer Network，FTN）进行改进，提出一种端到端的、基于滑窗式特征增强和卷积注意力混合机制的倒塌建筑物变化检测网络模型（Sliding-Window-Shift Attention Convolution mix Network, SWSACNet）。SWSACNet基于FTN的模型框架，使用ACmix（Attention Convolution mix）高效识别非同源影像对中的倒塌建筑物特征，并通过滑窗相似度特征匹配减弱非同源影像中位置偏差的影响。以2023年2月6日土耳其Mw7.8级地震为例，通过获取震前高分二号、Google影像和震后北京三号影像构建倒塌建筑物变化检测数据集，对SWSACNet、FTN等五种变化检测模型进行训练和震区倒塌建筑物提取测试。实验结果表明，SWSACNet识别精度F1 score达80.8%，mIoU为67.8%，均优于其他四类模型。SWSACNet在应用于Fevaipasa、Nurdagi和Islahiye三个测试场景中，模型平均识别精度F1 score为60.84%，表明模型在泛化性能上有待提升。
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  PDF(486)

  摘要(547)

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

• 摘要：耕地的数量是保证农业可持续发展的基础,快速、精准监测耕地非农化行为对我国粮食生产和安全具有重要意义。为精准监测乱占耕地进行非农建设的行为,本文提出一种准确的高分辨率遥感图像耕地非农化行为分割的新方法。首先,根据多时相遥感数据构建亚米级的潜在非农化区域的建筑物样本数据集；然后,使用本文设计的耕地非农化行为监测深度学习模型(DHRformer)完成对潜在非农化区域内建筑物的提取。DHRformer模型由高分辨率网络及双分支解码结构组成,通过多尺度融合和扩张策略增强非农建筑的特征信息,从而获得更丰富的非农建筑细节信息；最后,选取怀化市鹤城区为研究区域,使用本文提出的DHRformer模型与几种流行的语义分割方法进行对比。实验结果表明,本文方法对潜在非农化建筑的分割和边缘表征具有更好地表现,在F1-score、mAcc及MIoU精度指标分别达到89.81%、89.37%和80.35%,分割精度优于现有方法。因此,本文方法在耕地非农化行为监测任务中具有较高的实用价值。
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  PDF(467)

  摘要(452)

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

• 摘要：作为先进雷达遥感技术，时序合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）可高精度测量微小地表形变，在地学参数反演、基础设施监测等领域获得广泛应用。非零闭合相位（Nonzero Closure Phase，NCP），亦称相位偏差，打破了InSAR数据处理中相位一致性假设，导致常规小基线集（Small Baseline Subset，SBAS）InSAR方法的形变结果中出现系统性偏差，研究NCP特征及其去除方法是近年来雷达干涉测量领域的研究热点问题之一。首先，本文从数学物理方面系统性地阐述非零闭合相位产生机制和来源，进一步明确InSAR潜在误差源；然后在已有研究基础上，分析相位偏差与不同多视比下地物类型关系；最后，创新探究NCP在不同时间基线组合和干涉对数量两方面对常规SBAS形变测量结果的影响规律。研究表明：不同地物相位偏差表现不一致，植被覆盖类地物易受相位偏差影响，建成物地物受影响较小；除特殊多视比情况，不同多视比相位偏差无显著差异；不同时间基线组合情况下形变结果存在明显差异，短时间基线组合的形变偏差比长时间基线组合更大，引入长时间基线干涉对可有效缓解相位偏差影响，但增加短时间基线干涉对数量无显著效果，总体上，增加平均时间基线可进一步缓解相位偏差直至效果稳定。本文研究为常规SBAS方法的基线选择和相位偏差改正提供了详细的技术参考。
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  PDF(255)

  摘要(600)

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

• 摘要：地下水作为华北平原农业、居民用水的主要供水源之一，探究华北平原近二十年来的水资源变化情况，对于华北平原水资源管理提供了有力的参考价值。利用GRACE CSR Mascon RL06重力卫星数据、GLDAS模型数据以及农田灌溉用水量数据研究了华北平原2002-2022年水储量变化的时空特征变化，并采取了奇异谱分析法（Singular Spectrum Analysis，SSA）对GRACE Mascon重力卫星数据进行插值填补，结合降水站点数据、小麦分布数据以及夜光辐射强度分布数据分析了降水量、农业用水以及居民用水对该区域的水储量变化的影响。研究表明：（1）华北平原地下水储量变化在2002-2011年与2012-2019年分别以速率为-0.19 cm/a、-1.69 cm/a下降，后以4.78 cm/a的速率在2020-2022年期间上升；（2）空间分布上，华北平原地下水储量变化在2002-2022年间东北部呈上升趋势，西南部呈下降趋势，北部较南部降幅更为显著；（3）农田灌溉用水量春夏平均值为2.42 cm/month，最大值为5.00 cm/month；（4）2002至2022年的年降水量空间分布不均导致华北平原北部的地下水储量变化的下降幅度更为显著；农业用水与居民用水的增多加剧了华北平原北部的地下水储量变化的下降趋势；（5）月降水量的增加对地下水产生正向的影响，与地下水储量变化差值为同向变化关系。本文阐释了华北平原的近年来地下水储量变化的时空趋势变化，并揭示了多源影响因素（降水、农业用水和居民用水）对华北平原地下水储量变化的影响。
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  PDF(207)

  摘要(484)

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

• 摘要：卫星遥感技术对地表水的快速获取和高精度监测是理解水文干旱发生机理和演变规律的重要途径，不断增多的全球动态地表水体覆盖产品为研究地表水体动态变化与干旱的响应关系提供了宝贵的契机。本研究以长江中游区域及其4683个流域单元作为研究对象，基于全球动态地表水体产品数据集GLAD-GSWD，采用动态水体指数DWI（Dynamic Surface Water Index）量化流域1999-2020年水体面积的季节性异常变动信号，探讨了基于卫星观测的动态水体面积表征的水文干旱与气象干旱的响应关系，并对其进行了不确定性分析。结果表明：（1）DWI能够有效刻画出长江中游区域及其流域单元的干湿状态变化。在长江中游区域，DWI时间序列与四个时间尺度（1，3，6和12个月）的标准化降水指数SPI（Standardized Precipitation Index）时间序列波动基本一致，且均呈显著正相关关系，其中与SPI6的相关系数最高（r=0.484，p<0.01）。88.2%的子流域DWI与SPI呈显著正相关，响应时间以6至12个月为主；（2）DWI和SPI相关关系的不确定性主要来自两个方面。一是数据质量，包括流域单元内季节性水体面积过小和有效观测数据过少等；二是流域尺度，统计分析的流域尺度越大，流域水体受气象要素异动的影响越直接，相关关系越强。以子流域为监测对象，以动态水体为监测数据的水文干旱监测指标构建方法，能够实现在连续的空间上进行水文干旱监测，对遥感动态水体产品服务于区域乃至全球水文干旱监测与评估具有重要参考价值。
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  PDF(205)

  摘要(464)

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• 激光雷达生物量指数计算落叶松小班地上生物量
• 杜黎明,庞勇

• 摘要：激光雷达生物量指数（LiDAR Biomass Index，LBI）能够基于机载激光雷达数据计算单株树木的地上生物量，并被证明在单木及样地尺度上具有较高的生物量计算精度，但其大范围生物量制图的能力尚未被充分应用。本文以我国北方广泛种植的落叶松树种为例，利用LBI计算了森林小班内每株单木的生物量并累加得到了对应小班的生物量，结合作业设计调查数据验证了计算精度。同时，结合其他林场现有的落叶松生物量AGB_LBI模型评估了不同区域相同树种模型的通用性，并与常用的变量回归法 (LiDAR metrics-based regression, LMR) 进行了对比。结果表明，LBI能够以较高精度实现小班尺度的森林生物量计算，采用选自不同区域的样本单木对AGB_LBI模型进行校准，计算的生物量与实测数据进行对比，R2在0.86到0.88之间，相对均方根偏差（relative Root Mean Square Difference，rRMSD）在33.51%到40.23%之间；LBI方法采用35株单木建模计算的生物量与LMR方法采用30+的样地（包含大于3000株单木）建模计算的生物量整体精度相当，且LBI在不同林场的相同树种之间的通用性更强。最终，本文利用AGB_LBI模型进行孟家岗林场西部区域每个小班内单木生物量的计算并实现了落叶松生物量制图，激光雷达计算的生物量分布与地面调查的生物量图具有相似的趋势，二者在20m×20m的尺度上获取了较高的一致性（R2=0.75, RMSD=1.55 t）。本研究在区域范围内验证了LBI方法估算小班尺度森林地上生物量的能力，表明其具有在大范围开展森林地上生物量估算的潜力。
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  PDF(205)

  摘要(530)

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

• 摘要：每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（~100,132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊（Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes，CPRNs&ILs）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1，CALC-2020，Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与孤立湖泊遥感信息，河网遥感信息提取的总体精度为93%±2%，优于上述4种对比数据集（总体精度为83%-89%），能够更为准确地反映研究区冰前河网，尤其是细小河流在消融期的空间分布；（2）格陵兰北部2020年消融期共发育995个冰前河网，总河长为26,605.6 km，水体总面积为1,832.6 km2，能够汇流90.5%的冰面融水进入海洋，剩余仅有9.5%的冰面融水通过入海冰川进入海洋，冰前河网主导着格陵兰北部冰面融水的汇流；（3）冰前河网等级差异明显，最高等级为5级，1-2级河网数量占比超84%，数量有限的40个（4.0%）4-5级高等级河网主导着河网长度（占比52.9%）、水体面积（63.9%）、汇水面积（54.1%）与汇流冰面融水径流量（69.3%）。总体来看，研究生产了一套10 m分辨率的格陵兰北部连通冰前河网与孤立湖泊遥感数据集，揭示了格陵兰北部冰前河网空间分布广泛、高等级河网呈主导作用、冰面融水汇流能力强等特征。研究综合遥感影像与DEM，提取并分析了整个格陵兰北部的连通冰前河网遥感信息，提升了对格陵兰融水从冰面到冰前汇流过程的理解，为分析入海融水对冰盖物质平衡和北极海洋环境的影响提供了数据支撑。
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  PDF(479)

  摘要(439)

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

• 摘要：Ku波段雷达探测波束在经过降雨区域时，由于雨滴对微波能量的吸收或散射，其回波信号会发生衰减，从而改变雷达的后向散射系数，最终使观测结果产生偏差，因此降雨识别对提高雷达观测结果的精度具有重要意义。根据本文研究，2018年发射的中法海洋卫星CFOSAT(China–France Oceanography Satellite)所搭载的海浪波谱仪SWIM(Surface Wave Investigation and Monitoring)对降雨事件的发生频率存在低估。本文对一种基于MP(Matching Pursuit)算法的降雨标识方法进行了改进，以高度计回波估计的误指向角和雷达后向散射系数的沿轨波形作为改进后算法的输入，并增加了滑动窗口对沿轨波形的处理。将改进后的降雨标识与相同时空范围内Jason-3的降雨识别结果以及GPM(Global Precipitation Measurement)的后处理高精度全球降水产品进行了对比，结果显示，相比SWIM 6.0.3版本的2级产品中的降雨标识，本文的降雨标识对降雨具有更高的准确度。
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  PDF(214)

  摘要(463)

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

• 摘要：针对新一代冰、云、陆地高程卫星(Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2, ICESat-2)/先进地形激光高度计系统(Advanced Topographic Laser Altimeter System, ATLAS)在山地林区信号提取精度不高导致地表及冠层表面检测困难等问题，本文提出了一种方向自适应的点排序识别聚类结构（Ordering points to identify the clustering structure，OPTICS）山地林区地表及冠层表面检测方法，首先利用随机抽样一致（(Random Sample Consensus, RANSAC）分段曲线拟合初始地表，用于构建方向自适应的椭圆搜索域替换传统OPTICS的圆，形成方向自适应的OPTICS，并结合大津法（Nobuyuki Otsu method, OTSU）提取地面信号，以信号提取与地表拟合迭代获取精细地表；随后，参考精细地表消除地形对点云影响，采用垂直椭圆的OPTICS提取植被信号并检测冠层表面。以黑龙江孟家岗林场、辽宁抚顺林区ATLAS为研究对象开展实验，并利用人工标注样本及无人机产品验证精度。结果表明，本文方法提取地表与植被信号精度（F值）达到0.97，相较于基于椭圆的OPTICS，精度提升了约0.07；另外，本文方法检测的地表及冠层表面高程均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）分别为1.08m、2.33m，相较于ATL08的1.92m、3.29m，精度提升明显。故本文方法提取植被信号、检测地表及冠层表面的精度更高，更适用于山地林区等坡度变化较大的区域，可为后续森林空间结构反演提供可靠的数据基础。
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  PDF(542)

  摘要(605)

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• 基于随机森林方法的森林火险遥感监测
• 徐雨飞,孙睿,黄薪豫

• 摘要：近年来森林火灾发生频繁，给人们正常工作生活以及自然生态系统带来了很大的影响。火险的评估对森林火灾的预防，消防资源的配置有着重要的意义。本文通过收集国内的历史森林火灾事件，综合不同地区的气象因子、植被指数、地形因子等，利用随机森林方法，建立了一个综合的火险评估模型。研究中，火灾事件结合FIRMS数据选取，火灾影响因素则由不同数据产品计算得到，气象因子、地形因子、植被指数分别利用ERA5-land数据、SRTM DEM产品和MODIS反射率产品MCD43A4计算得到。从测试案例结果来看，所建立的火险评估模型准确性比较高，ROC曲线下面积达到了0.84，在火险时序预测以及火险空间分布评估方面都取得较好的效果。虽然火灾发生的区域不同，影响火灾发生的因素也不同，但是火险值均在火灾发生前一周较高，其他时间火险值较低；火险空间分布比较合理，火灾发生区域的火险值从火灾发生前两个月至火灾发生当天逐渐升高。本文建立的火险评估模型涉及指标较全面，可以比较准确评估火险情况，同时可以应用在中国不同地区，部分解决地域限制性问题。
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  PDF(610)

  摘要(766)

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

• 摘要：科学合理地评价水生态空间健康状况，对于保护水生态系统的核心结构和服务功能具有重要意义。目前，区域水生态空间的综合性评价研究较少，且评价指标体系存在指标类型单一、受限于地面观测等问题。因此，本研究基于遥感视角，构建了全方位涵盖生态空间物理结构、水文水质要素、陆域岸线植被要素的北京市水生态空间健康评价指标体系。同时，综合层次分析法与熵权法开展主客观结合的指标赋权，创建了水生态空间健康遥感评价体系，并基于综合评价指数将水生态空间分为健康、良好、一般、较差四个等级。本研究以北京市永定河、潮白河、昆明湖、密云水库等十个典型水体为例，开展了综合性的水生态空间健康评价，结果表明：（1）评价体系能够合理评价水生态空间健康状况，其中水文水质要素对水生态空间健康影响最大，陆域岸线植被要素次之，生态空间物理结构影响最小；（2）北京市十个典型水体中，永定河、圆明园湖的水生态空间健康评价等级为良好，其余水体为健康，建议未来对永定河、圆明园湖开展针对性的生态修复。
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  PDF(677)

  摘要(682)

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• 基于改进D-UNet模型的典型洪泛湿地信息提取
• 张久丹,王浩宇,李均力,包安明,吴浩儒,李爽爽,沈占锋

• 摘要：洪泛湿地的季节性变化剧烈，湿地水体和植被交替变化频繁，传统的信息提取方法存在光谱混淆和漏分的问题。本研究以Sentinel-2多时相影像为数据源，利用多尺度膨胀卷积模块改进D-UNet（Deformable U-Net）网络卷积感受野较小的缺点，以提高对高分辨率遥感影像复杂湿地结构的多尺度学习能力，基于小样本数据库训练和提取不同季节洪泛湿地的结构信息，并以新疆台特玛湖湿地为例，分析改进的D-UNet网络、5种经典语义分割模型（D-UNet、FCN8s、DABNet、Segfomer及D-LinkNet34）和传统的指数阈值法在洪泛湿地时序制图的适用性。结果表明：改进D-UNet网络在单时相影像湿地结构提取的总体精度高达96.3%，且在时序影像上具有良好的时相可迁移性和稳定性，其多时相总体精度也能达到92.3%。与其他模型及指数阈值法相比，改进后的D-UNet在洪泛湿地结构提取中表现出更好的应用潜力，对湿地水体与湿地植被的错分及漏分现象较指数阈值法分别减少了7.2%和48.9%；较改进前D-UNet分别减少了0.6%和5.4%。
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  PDF(866)

  摘要(774)

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• 基于人工合成样本和随机森林回归模型的长时序中国寒温带森林类型和树种覆盖度反演研究
• 王梦雨,赵峰,庞勇,孟冉,荚文,岳超

• 摘要：寒温带森林是陆地上分布面积最广的生态系统,具有重要的生态和社会经济价值。定量刻画长时序寒温带森林类型和树种覆盖信息对于量化其生态系统服务功能以及制定森林管理政策具有重要意义。然而受实测覆盖度数据缺乏和多光谱影像光谱信息有限的限制,现有研究较少探讨中分辨率多光谱星载数据(如Landsat卫星)对中国寒温带森林类型覆盖度和具体树种覆盖度进行长时序反演的可行性,并且对于遥感影像获取时间频率(单时相、多时相)对反演精度的影响仍缺乏定量评估。为此,本文利用人工合成样本和随机森林回归模型对黑龙江省孟家岗林场的森林类型和树种覆盖度分别进行了反演。并将模型应用至1986-2020年的Landsat影像,得到孟家岗林场阔叶林和针叶林35年的覆盖度结果。结果表明：(1)对于森林类型覆盖度反演,基于生长季Landsat波段和植被指数(归一化耕作指数以及缨帽变换系数)的中值特征估算的精度最高,阔叶林覆盖度估算 R^2 = 0.76,针叶林覆盖度估算 R^2 = 0.71；(2)对于树种覆盖度反演,基于多时相Landsat波段和植被指数的精度最高,落叶松覆盖度估算 R^2= 0.40,红松覆盖度估算 R^2= 0.23,樟子松覆盖度估算 R^2= 0.61；(3)增加影像获取时间密度对于森林类型覆盖度反演精度的提高没有显著贡献(阔叶林ΔR^2 = 0.01,针叶林ΔR^2= -0.03),但对提高树种覆盖度的反演精度帮助较大(落叶松 ΔR^2= 0.04,红松ΔR^2= 0.07,樟子松ΔR^2= 0.27)。本文结合人工合成样本和随机森林回归模型的优势,定量评估了不同时间频率的时序光谱特征对森林类型和树种覆盖度反演的精度,为中国北方森林以及全球寒温带森林类型和树种覆盖度的大尺度长时序估算提供了思路。
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  PDF(801)

  摘要(995)

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• 基空间非对称拉普拉斯全变分高光谱图像去噪
• 司伟纳,叶军,姜斌

• 摘要：真实的高光谱图像(HSI)容易遭受高强度混合噪声的破坏,如何精确地对噪声进行建模在后续处理任务中至关重要。基于非对称拉普拉斯噪声建模方法取得了较好的混合噪声去除效果,该类方法考虑到噪声的重尾性和非对称性,对不同波段的不同噪声进行建模。但忽略了HSI梯度基空间U的内在分布特征,导致噪声残留。针对此问题,提出一种基空间非对称拉普拉斯全变分(BSALTV)的HSI去噪模型。梯度基空间U充分保留了原始梯度图的先验信息,能够更好地反映HSI梯度的稀疏先验分布特征,并且在不同波段上呈现出独特的非对称分布。通过对梯度基U和噪声的非对称分布进行探索,精确挖掘了图像的全局低秩信息和不同波段的噪声分布特点,从而在保持图像边缘和纹理的同时减少噪声,避免了图像失真和过度平滑。最后,通过ADMM算法求解模型,在合成和真实数据集上的大量实验结果表明,所提方法优于对比的其他先进的降噪方法。
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  PDF(31)

  摘要(51)

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

• 摘要：高光谱图像分类旨在为高光谱图像中每一像素赋予所属类别,是遥感领域中的一项重要应用。近年来,对比学习由于其良好的挖掘数据关键特征的能力,被广泛运用于高光谱图像分类任务中。但是目前自监督对比学习范式大多采用两阶段方案训练网络,在预训练阶段难以避免将同一类的物体定义为负样本,往往导致类内差距变大。此外,对比学习算法一般采用裁剪、旋转等数据增强方式生成正样本,生成正样本的多样性较为受限。针对上述问题,本文提出了一种基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络。具体而言,本文提出了多尺度对比特征学习网络逐层次提取光谱特征和多尺度空间特征,构建了类级对比策略将来自同一类别的不同尺度样本给予紧密一致的表示,进一步拉近特征空间中正样本之间距离,使类内数据更加聚集。然后,提出了空谱混合概率导向融合分类网络,设计了自适应机制动态调整特征融合的权重,挖掘光谱与空间信息的潜在关联,从而实现精准的分类结果。在Houston 2013、WHU-Hi-LongKou和Pavia University高光谱数据集上的试验结果表明,本文方法与其他主流深度学习方法相比表现出更加优越的分类性能。
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  PDF(50)

  摘要(155)

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

• 摘要：为实现“双碳”目标，利用卫星遥感技术估算化石能源消费二氧化碳（CO2）排放量至关重要。然而，由于CO2在大气中的存活寿命长，且现有CO2卫星传感器的空间覆盖度有限，直接采用卫星观测反演的CO2柱浓度数据估算其排放量难度较大。鉴于化石能源消费同时排放CO2和氮氧化物（NOx），NOx存活寿命短且利用卫星遥感估算其排放量具有较好的可行性。本文选择28个东部城市和1个西部能源金三角地区为研究对象，开展了基于TROPOMI NO2柱浓度间接估算化石能源CO2日排放量研究。首先，本文使用2019年的TROPOMI NO2对流层柱浓度数据产品和质量守恒模型估算得到NOx日排放量及不确定度。其次，分析多尺度排放清单模型构建的排放清单数据库（MEIC）中CO2与NOx的排放量关系。最后估算获得化石能源消费的CO2日排放量。结果表明：估算结果与MEIC清单中的CO2排放空间分布一致，但其更高的空间分辨率和时间频次能够揭示由于统计资料缺失的新兴及小型的排放源。东部城市以北京为例，在市中心周围的城郊地区遥感估算结果高于MEIC清单约104%，这表明随着东部城市的快速扩张，出现较多的新兴排放源。能源金三角以榆林为例，在该地区的电厂、钢铁厂以及煤矿区，存在部分排放源的排放量在MEIC清单中仅占整体排放量的10%，而在估算结果中该比例为37%，表明一些未纳入排放清单的小型电厂和工业源能够被卫星遥感捕捉到。研究结果可为我国化石能源碳排放核算提供技术支持。
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  PDF(215)

  摘要(553)

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

• 摘要：多光谱遥感图像具有能够反映丰富地物特征的光谱信息，但其空间分辨率较低，纹理信息相对不足。相反地，全色遥感图像的空间分辨率高，纹理信息丰富，但缺乏能够反映地物特征的丰富的光谱信息。通过图像融合技术可以将二者进行集成，以达到各自的优势互补，从而使得融合所得的图像能够更好地满足下游任务的需要。为此，本文提出了一种无监督的基于双支路生成对抗网络与Transformer的多光谱与全色遥感图像融合方法。具体地，首先采用引导滤波将源图像（源多光谱和全色遥感图像）分解为呈现图像主体信息的平滑分量与体现图像纹理、细节信息的细节分量；然后，将分解得到的多光谱和全色遥感图像的平滑分量进行级联，将二者分解得到的细节分量也进行级联；其次，将级联后的平滑分量和细节分量分别输入至双支路生成器的平滑支路和细节支路中；接着，针对平滑分量与细节分量各自不同的特性，分别采用Transformer网络和卷积神经网络进行特征信息提取，以便从平滑层分支和细节层分支中分别提取得到全局光谱信息和局部纹理信息；最后，通过生成器和双判别器（平滑层判别器和细节层判别器）之间不断地对抗训练，得到同时具有丰富光谱信息与高空间分辨率的融合图像。通过在公开的数据集上与多个有代表性的方法进行定性与定量的对比实验表明，本文所提方法具有一定优越性，即在主观视觉效果和客观评价指标上均取得了较好的融合效果。
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  摘要(124)

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

• 摘要：遥感图像中的阴影对图像解读和地物要素提取至关重要，但它们也可能成为干扰因素。当前，尽管深度学习在遥感图像阴影检测中取得了一定进展，但仍面临漏检、误检以及网络模型复杂等挑战。为此，本研究提出了一种融合Transformer与卷积神经网络（CNN）优势的双分支阴影检测网络。该方法采用双分支结构，从全局和局部两个层面深入挖掘信息，实现特征的有效整合，以更精确地捕捉阴影特征。此外，通过引入阴影预测模块和联合损失函数，进一步提升了阴影检测的准确性。在航空影像阴影数据集AISD（Aerial Imagery Shadow Dataset）上的实验结果表明，该方法显著提高了阴影检测的准确率，达到97.112%，并成功降低了误检率（BER降低了0.389），充分验证了其有效性。总之，本研究提出的双分支遥感图像阴影检测网络为减少小面积阴影的漏检与误检提供了新的有效手段，对遥感图像解译和地物要素提取具有重要意义。
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  摘要(144)

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

• 摘要：风云四号A星(FY-4A)先进的静止轨道辐射成像仪(AGRI)已进入设计寿命末期阶段，部分太阳反射通道的辐射性能出现明显退化，影响了定量遥感产品应用精度。本研究采用基于深对流云(DCC)的定标跟踪方法对AGRI反射波段辐射响应变化进行定量评估。为提高评估的精度和稳定性，研究了DCC方法对红外亮温阈值、像元邻域空间均一性条件和DCC角度分布模型(ADM)的敏感性。结果表明：对于红外亮温阈值，可见光通道DCC反射率均值的敏感性低于概率密度函数(PDF)峰值反射率；而在短波红外通道，DCC PDF峰值反射率的敏感性略低于反射率均值。在可见光-近红外波段采用CERES ADM模型能较好地校正DCC反射率各向异性的影响，且明显优于Hu模型,但两种ADM模型在短波红外波段均无明显校正效果。基于上述敏感性研究优化了DCC方法中的阈值选择和ADM策略，对2017年3月至2023年4月FY-4A/AGRI反射波段的辐射响应进行跟踪评估。结果发现：0.47μm、0.65μm和2.25μm通道出现显著退化，总衰减率分别为45.55%、26.22%和6.362%，该结果为AGRI反射波段定标系数更新提供了参考依据。
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  摘要(71)

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

• 摘要：陆地生态系统碳监测卫星（Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite，TECIS）是我国首颗以激光雷达为主载荷，以高精度监测陆地生态系统碳储量、森林资源和森林生产力为主任务的遥感卫星，可服务国家“双碳”战略、全国重要生态系统保护和修复重大工程监测评价等工作。本文详细评估了陆地生态系统碳监测卫星激光测高全波形数据不同RH（Relative Height）指标表征森林冠层高度的能力，对比了固定增益和可变增益全波形森林冠层探测能力的差异，分析了坡度对冠层高度反演的影响。选取加拿大魁北克试验区的六轨数据进行试验分析，结果表明以RH0为冠层高度起算基准时，将明显高估冠层高度，提高计算背景噪声阈值的背景噪声标准差倍数有利于提高冠层高度精度，但效果有限，而以RH5为冠层高度起算基准将大大提升冠层高度精度，更大的RH起算基准如RH10以上则会低估冠层高度。陆地生态系统碳监测卫星固定增益全波形数据，以RH5为冠层高度起算基准，6倍背景噪声标准差计算背景噪声阈值，剔除少量异常激光点后，森林冠层不同百分比的高度反演精度的RMSE在3.58 m~4.23 m之间，ME小于1.0 m，MAE介于2.52 m~3.21 m之间。可变增益与固定增益全波形数据反演冠层高度的精度相当，但计算背景噪声阈值的背景噪声标准差倍数比固定增益更小。以RH5为冠层高度起算基准显著优于波形分解的最后波峰位置，并且受地形坡度的影响更小。可变增益和固定增益的配置有利于提高数据有效率。相关结论将有利于支撑陆地生态系统碳监测卫星激光测高数据在森林冠层高度反演中的应用。
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  PDF(60)

  摘要(159)

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

• 摘要：基于遥感数据的林火蔓延模拟是根据遥感技术获取可燃物、地形和火点等数据，结合林火蔓延模拟模型预测森林火灾蔓延态势，对森林防火救灾工作具有重要参考意义。本文使用Cell2Fire和FARSITE两种林火蔓延模拟器，对四川凉山和内蒙古那吉林场的2场森林火灾进行模拟，对比了2种模拟器模拟精度。同时，针对连续模拟精度不高的问题，提出一种基于BAI光谱指数与区域生长的过火区重初始化方法，能够自动提取过火区，结合卫星火点数据重初始化林火蔓延模拟器，进而提高连续多天的模拟精度。实验结果表明：（1）FARSITE和Cell2Fire模拟结果较为相似，大多数情况下FARSITE模拟精度略高于Cell2Fire；（2）与连续模拟和VIIRS重初始化模拟方法相比，所提出的过火区重初始化方法能改善长时间模拟误差累积问题和因缺少前期火点导致的模拟不充分问题，使用过火区重初始化方法的Cell2Fire和FARSITE模拟结果精度最高，说明对于提高模拟结果准确性来说，选择合适的模拟方法可能比选择模拟器更重要。
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  PDF(899)

  摘要(446)

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

• 摘要：湖泊作为地表水的重要组分，在全球水循环中发挥着关键作用，同时也是全球气候变化的“哨兵”。于2022年12月发射的地表水和海洋地形（SWOT）卫星将首次对全球湖泊进行二维宽刈幅观测。为了在今后更好地应用SWOT卫星数据，本文将先行对SWOT卫星的应用潜力进行综合模拟和评估。本文使用法国国家空间研究中心（CNES）水文模拟工具，对位于青藏地区的拉昂错、玛旁雍错、昂拉仁错和仁青休布错四个湖泊进行了SWOT卫星观测数据的模拟研究，评估SWOT卫星观测湖泊水面高、湖泊面积以及湖泊水储量的能力。模拟研究表明，针对青藏地区的四个典型湖泊，SWOT卫星观测湖泊平均水面高的精度优于0.02 m，模拟水面高序列与真实序列相关系数超过0.9，能够较好地反映湖泊水面高随季节的变化；SWOT观测湖泊面积的误差大部分在10%以内。SWOT卫星在湖泊水量反演中有很大的应用前景。SWOT估计水面高和面积所产生的误差对湖泊静态水量估计的影响较小，而湖底地形的估计误差对湖泊静态水量估计的影响较大，所以获取更高精度的湖泊深度先验数据是未来获得更高湖泊水储量的关键。
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  PDF(270)

  摘要(623)

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

• 摘要：风场测量雷达是我国风云系列气象卫星的第一部主动遥感仪器，是国际上第一部星载双频双极化散射计，采用先进的扇形波束圆锥扫描体制，通过地球系统的后向散射测量获取全球海面风场、土壤湿度和海冰覆盖等地球物理参数。本文介绍了风场测量雷达的测量原理、信号特性与主要性能指标，给出了风场测量雷达数据预处理方法；根据卫星发射后的测试数据，初步分析了仪器在轨工作性能。分析结果表明，风场测量雷达在轨状态良好，性能指标达到预期，为其数据的遥感应用、同化应用与天气预报奠定了基础。
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  PDF(65)

  摘要(149)

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

• 摘要：雪深是描述积雪的重要参数，高精度的雪深产品对天气预报、水文、地表过程等研究有重要作用。国家卫星气象中心自2019年4月起发布了风云三号D星（FY-3D）微波成像仪（MWRI）的被动微波全球雪深/雪水当量产品。相比于FY-3B算法，FY-3D业务化雪深算法在东北林区引入森林覆盖度对森林影响进行了经验校正。为了检验其算法改进效果及业务化产品在东北林区的精度，本文利用黑龙江省伊春市林区的雪线实测数据和气象站点雪深观测数据对FY-3D业务化雪深和雪水当量产品进行了验证，并对验证结果进行了分析。验证表明，FY-3D雪深产品与雪线实测数据、气象站点观测数据的RMSE分别为5cm和13.2cm，FY-3D雪水当量产品与雪线实测数据的RMSE为2.1mm。分析表明FY-3D雪深产品在林区的不确定性主要来源于半经验算法难以消除森林对微波辐射亮温的影响。尽管经过森林辐射校正可以增强亮温梯度与雪深的相关性，但是森林辐射校正的经验性又增加雪深反演结果的不确定性。该工作可为后续基于国产FY-3D亮温数据改进林区雪深反演算法提供参考.
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  PDF(326)

  摘要(302)

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• 种子点自适应调整策略下的SAR影像超像素分割
• 赵腾,杜小平,严珍珍,朱俊杰,徐琛,范湘涛

• 摘要：SAR影像超像素分割，即将SAR影像中相似像素按照度量准则聚合为超像素的过程，超像素能一定程度体现图像的语义特征，可有效降低后续图像理解的难度，已成为影像分类、变化检测等算法重要的预处理步骤。然而，现有的SAR影像超像素分割算法多基于局部聚类方法实现，这类方法存在超像素种子点个数预定义、缺乏影像细节自适应性和多次迭代导致的耗时过多等不足。针对上述问题，本文提出了基于邻域特性的单次迭代超像素自适应分割算法ASSA，该算法基于高斯混合模型的种子点自适应调整策略，实现了超像素个数自适应确定，并确保了超像素内部的同质性；利用优先级队列和邻域特性，实现了单次迭代下的超像素分割；同时，ASSA算法使用高斯核函数和后处理两种策略进行了SAR影像噪声抑制。本文从可视化效果、定量指标和运行时间三方面对算法的有效性和高效性进行了评估。实验结果表明，相比于其他超像素分割算法，ASSA算法能够基于影像特性实现自适应超像素分割，提高分割效率的同时生成的超像素边界贴合度和紧凑度都较高。
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  PDF(360)

  摘要(763)

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

• 摘要：高光谱遥感时序精准监测湿地植被和水体状况已成为准确评估和全面监测岩溶湿地生态系统状况的重要基础。然而，现有星载高光谱影像的空间分辨率较低，难以捕捉湿地植被复杂的空间细节，已有超分辨率重建方法无法实现卫星和无人机跨平台影像重建，且难以实现对大范围湿地场景的时序监测。为了解决上述问题，本文提出一种跨平台的多尺度影像特征映射模块CMIFM（Cross-Sensor Multiscale Image Feature Mapping Module）。该模块统一了无人机高光谱影像AHSI（Aerial hyperspectral image）和星载高光谱影像SHSI（Spaceborne hyperspectral image）的空间尺度，根据携式地物光谱仪ASD（Analytical Spectral Devices）的实测数据将AHSI和SHSI映射在同一个光谱特证空间中，进而整合AHSI和SHSI的空谱特征信息，构建影像特征数据集。通过使用超分辨率网络（ESRGAN和SwinIR）实现SHSI的高质量影像重建。同时，本文采用最新的深度学习（DATFuse）和传统的融合方法（GS），对比在湿地场景下，Sentinel-2和OHS-02重建影像和融合影像中植被群落和水体的光谱和空间质量。研究结果表明：（1）基于CMIFM的超分辨率网络能够通过学习AHSI特征，实现跨平台提升SHSI中湿地植被和水体的空间纹理细节信息，在视觉感知和定量指标方面均优于GS影像融合方法，重建影像的平均PSNR和SSIM精度分别为11.06和0.3102；（2）重建影像中狗牙根、华克拉莎和芒草3种典型湿地植被群落以及水体的光谱特征和实测ASD数据相比具有高稳定性和保真性，且光谱波段的平均RMSE和R2精度值高于DATFuse和GS融合影像；（3）CMIFM+ESRGAN和CMIFM+SwinIR方法在空谱重建性能上具有较强的泛化能力，能够在AHSI未覆盖的区域中完成影像的重建，平均PSNR和R2分别为12.74和0.1897，接近AHSI覆盖区域的精度数值范围。（4）本文验证了基于CMIFM模块的超分辨率技术在复杂湿地高光谱影像重建中的可行性。
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  PDF(91)

  摘要(204)

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• 月球可见光和SAR影像特征匹配方法比较研究
• 王晨旭,彭嫚,谢彬,邸凯昌,芶盛

• 摘要：多模态影像匹配方法已在地球多源遥感影像中获得了广泛应用，但月球多模态影像的匹配尚缺少对比性研究。为了实现高分辨率月球光学图像与SAR图像的高精度匹配，本文选择月球中纬度、低纬度、南极、北极等多个实验区影像，使用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform）、基于区域的CFOG(Channel Features of Orientated Gradients)、HOPC(Histogram of Orientated Phase Congruency)和基于结构特征的RIFT(Radiation Invariant Feature Transform)、HAPCG(Histogram of Absolute Phase Consistency Gradients)、HOWP(Histogram of the Orientation of the Weighted Phase descriptor) 和深度学习SuperGlue、LoFTR(Local Feature TRansformer)共8种特征匹配算法进行实验比较研究，通过正确匹配点数、均方根误差、重复率和覆盖度四种指标对匹配结果进行比较分析。结果表明，HAPCG算法使用了各向异性滤波并结合绝对相位方向梯度直方图构成特征向量，匹配效果最优。LoFTR算子使用了自注意层和互注意层机制，对纹理贫乏的月球影像效果次之。HOWP和SuperGlue匹配效果居中。CFOG、HOPC和RIFT效果最差。SIFT未能实现匹配。匹配点的分布和成像光照条件、影像重叠区域相关，中低纬度地区匹配效果优于南北极地区。对HAPCG匹配结果的Stokes第一参数进行了统计分析，雨海和高地实验区的匹配点的散射特性参数的平均值高于南极北极实验区，和地形特征相符。散点图显示出HAPCG匹配点对应的Stokes第一参数和光学影像灰度值存在相关性，证明了HAPCG对非线性辐射差异较大的月球光学影像和SAR影像匹配的稳健性。本研究为月球光学影像和SAR影像匹配方法的选择提供参考，有助于月球多源数据的应用。
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  PDF(79)

  摘要(460)

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• 月球底部破裂撞击坑的微波热辐射特性研究
• 孟艺博,孟治国,张小平,邹猛

• 摘要：月球底部破裂撞击坑（FFCs）的成因机制以及演化历史一直是月球科学的热点话题。FFCs的特点是底部较浅，包含放射状、同心状和/或多边形断裂，部分还包括山脊、月海物质和暗晕凹坑等火山活动相关特征，目前其主要成因存在粘性松弛和岩浆侵入两种观点的争议。论文依据具有一定穿透深度且能反映热物理特性的嫦娥二号微波辐射计数据，基于24小时亮温、规则亮温和亮温差制图，结合表面玄武岩出露情况，系统地研究月球FFCs的微波热辐射特征。主要发现包括：（1）亮温差特征表明，在FFCs中存在四通道亮温差均较高的区域且这些区域表面裂隙发育较好。（2）在表面出露玄武岩的FFCs中，玄武岩出露区域存在微波热辐射异常，表明该区域深部存在岩墙，形成表面火山特征；（3）在表面未发现玄武岩出露的FFCs中，坑底仍存在微波热辐射异常，推测在撞击坑深部存在岩墙。结果表明从微波辐射亮温角度证实了月球底部破裂撞击坑是由岩浆侵入造成的这一观点，为月球热演化历史研究提供了新的重要支撑。
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  PDF(107)

  摘要(510)

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• 基于多源数据的形貌分析在国际月球科研站建设中的应用研究
• 杜 省,康志忠,胡 腾,肖 萌,李 默

• 摘要：国际月球科研站（International Lunar Research Station，简称ILRS）的建立是我国顺应当前形势的重要太空战略部署。为研究基于多源数据的形貌分析在ILRS建设过程中的应用，将“ILRS计划”分为选址和科考阶段。分析ILRS选址阶段需考虑的约束条件，简述正射高分光学影像、月表地形、 月球DEM、激光高度计、微波辐射计、多/高光谱成像、测月雷达、伽马射线等多源数据在选址阶段的应用，利用嫦娥二号DOM、DEM、LRO Diviner辐射计、LOLA激光高度计以及地质制图等多源数据对月球南极地形特征、温度条件、光照条件、对地能见度和地质特征进行分析，提出在ILRS选址阶段应考虑的诸多因素和适合着陆选址的区域特点，并以Amundsen区域为例，选择了3个候选着陆点。以Shackleton、Shoemaker、de Gerlache和Amundsen撞击坑为代表，基于多源数据分析结果为ILRS科考阶段巡视路线的规划、水冰探测的分析、观测基站的设立提供参考。研究表明基于多源数据的形貌分析结果对ILRS的选址和科考任务都有重要参考价值。
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  PDF(835)

  摘要(839)

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• 月球南极阿蒙森(Amundsen)地区地质特征及演化历史研究
• 张玉征,乔乐,陈剑,张江,李勃,凌宗成

• 摘要：直径约103 km的阿蒙森(Amundsen)撞击坑是月球南极地区最显著的地貌特征之一，该撞击坑底部发育有大面积的平原地貌及永久阴影区，且存在氢元素的富集，是开展月球南极地区挥发分着陆探测的重要候选着陆区之一，然而对该区域仍缺乏聚焦性的区域地质特征及演化历史研究。面向未来月球极区着陆探测需求，本文利用地形、光谱、光照条件等多源高分辨率遥感探测数据，对阿蒙森地区的地质背景信息及详细地质特征进行了系统性研究。阿蒙森坑地形特征保存较为完好，为月表典型的复杂撞击坑之一，其坑底分布了面积超过2000 km2的平原地貌，平均坡度小于5°。基于物质成分及反照率分析，本文发现这些坑底平原具有高反照率、贫铁元素的特征，显著不同于月海平原，说明其可能是来自薛定谔盆地的溅射物，而不是火山喷发产物。同时，阿蒙森地区还表现出氢元素的富集，水冰探测潜力较大。本文还绘制了阿蒙森地区大比例尺地质图，并梳理了区域多期次地质演化历史。通过与嫦娥四号任务着陆区所在的冯·卡门坑底月海平原对比，本文认为阿蒙森坑底平原具备开展着陆探测的地形条件，但是其特殊的光照、温度及物源特征也为开展着陆原位探测带来了科学机遇和技术挑战。
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  PDF(272)

  摘要(649)

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• 月表低亮温差异常的提出和地质成因分析
• 孟治国,赵瑞,蔡占川,张小平,张渊智,邹猛

• 摘要：月表冷异常是月球科学研究关注的重要内容之一。相对于热红外冷点异常,本文基于嫦娥二号微波辐射计数据,结合月表可见光、热红外和地形数据,首次在莫斯科海发现并提出了一种新的低亮温差异常,在史密斯海确认了这种冷异常的存在；以亮温差正常的嫦娥五号着陆区为参考,发现当前已知成分无法解释低亮温差异常的成因,很有可能是一种尚未被探测到的成分造成的；通过对阿波罗盆地和巴尔默隐月海地区低亮温差异常的研究,发现低亮温差异常很有可能来自撞击事件对月壳深部物质的挖掘,代表了月壳成分在纵向上的不均匀性。论文结果对进一步研究月球分层结构提供了新的重要参考。
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  PDF(192)

  摘要(586)

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• 1:250万月球酒海幅(LQ-20)地质图编研
• 刘敬稳,刘建忠,朱凯,张敬宜,张珂,吴聪哲,雷丹泓

• 摘要：在嫦娥探月数据及其他月球地质资料的基础上，中国科学院地球化学研究所主导的团队编制了比例尺为1:250万的全月地质图、月球分幅地质图、月球构造纲要图、月球岩石分布图以及30分幅地质图，其中就包括LQ-20酒海幅。LQ-20图幅以其独特的酒海纪与艾肯纪交界的标志事件——酒海盆地撞击事件而引人注目。本文详细介绍了月球地质图的编研的发展历史、LQ-20分幅图的图幅表达的内容，并阐述了该图幅表达的岩石类型、撞击盆地和撞击坑物质、构造形迹特征等：图幅中表达了12类岩石类型、8个盆地的地质信息、260个撞击坑的坑物质、16类构造形迹特征涉及了整个三宙六纪的地质信息。最后讨论了该月球图幅区域内从岩浆洋纪到哥白尼纪的整体区域地质演化历史、并提出我国1:250万月球地质图与美国月球地质图在表达地质信息上的本质区别在于其对月球地质过程整体的地质体系的完整建立与系统表达，每处地质信息都明确表达其地质作用来源，每个区域都有层次分明的按形成顺序排列的地质过程，这为我国乃至全球月球就位探测、科学研究等提供了一份详尽的月球地质背景资料。
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  PDF(627)

  摘要(626)

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• 面向月球极区特殊光照条件的地形可视化
• 应申,毕杰皓,陈驰

• 摘要：月球极区因其特殊的地理位置与地形特征，太阳高度角较低，光照不充分，存在多处长期缺乏直接光照的永久阴影区。现有的影像数据阴影范围过大，导致形貌表现不完全，表现效果较差；若从高程数据出发，直接表现月球极区形貌，则会出现色彩与光影效果不自然、缺乏地形细节等问题。为了更好地开展月球极区的科学研究，行星制图中需要实现一套全面、高效的月球极区形貌可视化制图方法。本文结合高精度激光测高数据，通过晕渲可视化的方法制作晕渲地图，有效地表现月球极区的撞击坑、坑链、月溪等地貌，具有直观、详细、全面的特点。同时，在晕渲可视化地图的基础上进一步处理，如叠加永久阴影区要素，可得到更为清晰明了的专题地图。采用符合人类地理空间认知的月球极区可视化方法，将有助于月球极区科学问题的研究交流以及月球极区探测任务的开展。
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  PDF(354)

  摘要(692)

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• 行星地质制图历史与制图体系综述
• 连丽慧,胡腾,康志忠,洪友堂

• 摘要：行星地质图是深空探测的重要成果表达形式，也是行星矿产资源调查与储量估算的基础数据。虽然各个国家对行星开展了大量的探测活动，但关于行星地质制图方面的研究进展较为缓慢，制图成果集中在上世纪，并且各国的行星地质制图标准有较大差异。本文研究梳理了行星地质制图的发展历史和各国现有的行星地质制图体系。目前美国有较为完善的行星地质图制图体系，欧洲航天局（European Space Agency，ESA）在美国绘图体系的基础上加以创新，形成了富有特色的非标准制图产品。我国也在逐渐形成一套相对完善的制图标准。未来，随着不断获取高质量的探测数据，我国将会形成更为完善的行星制图体系。
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  PDF(379)

  摘要(767)

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

• 摘要：由于气候变化和人类活动等多种因素的共同作用，森林病虫灾害干扰的频率和规模不断增加，严重影响了森林生态系统的结构和服务。准确地识别区域性森林病虫灾害扰动，分析其爆发的时空特征对于森林生态系统的保护具有重要意义。本研究基于Landsat 8卫星年度时序数据，以辽宁省朝阳市为研究区域，全面分析了森林冠层时序光谱特征对火灾、砍伐和森林病虫灾害的可分离性，调整LandTrendr算法的控制参数提升了森林弱扰动信息提取的“敏感性”，采用随机森林算法提取了2013至2023年的森林病虫灾害扰动时空信息。结果表明：(1)中分辨率卫星影像的时序光谱特征能够有效地区分朝阳市森林病虫灾害与火灾、砍伐两类森林扰动，可以作为区域性森林病虫灾害识别依据。(2)时序卫星影像可以有效地提取森林扰动时空信息并用于森林病虫灾害识别，本研究的森林扰动识别和病虫灾害监测总体精度分别为0.893和0.891，Kappa系数分别为0.785和0.850。(3) 朝阳市森林扰动以病虫灾害为主，森林病虫灾害主要发生在西部的建平县和凌源市，发生面积占全市病虫灾害发生面积的67.97%；朝阳市森林病虫灾害在时间维度上存在“间歇性”爆发现象。研究结果可以为森林经营管理提供数据支持，为不同森林扰动的分类以及森林病虫灾害时空监测提供方法借鉴。
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  PDF(295)

  摘要(315)

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

• 摘要：耕地是农业生产的核心资源，而切沟的出现对耕地质量和粮食安全造成了极大威胁。切沟三维形态时空演变分析实际上是对切沟侵蚀过程的描述，明确其过程有助于耕地沟道侵蚀水土保持措施的精确布设。本研究基于无人机遥感生成的多年正射影像与精细DEM数据，对吉林省长春市九台区二道沟进行三维形态时空演变分析，通过目视解译结合辅助数据进行切沟二维参数提取，确定切沟多年间的整体发展情况；建立量化表达切沟三维形态的沟壑形态指标体系，并对二道沟最活跃的东部大沟头在2017-2021年间的三维形态变化进行分析；获取并统计了九台市气象站点在五年内降雨相关的多种指标，对典型东北薄层黑土区切沟降雨与沟道侵蚀的关系展开讨论。结果表明位于薄层黑土区的二道沟在五年间沟头范围稳定发展，沟头前进3.01m，新蚕食耕地39.57m2；沟头最大侵蚀1.56m，最大沉积1.76m，其中沟头阳坡处侵蚀情况最严重；侵蚀性降雨次数与降雨次数是影响该区域沟头扩张的主要因素。基于无人机遥感的切沟三维形态演变过程能够实现对薄层黑土区的切沟侵蚀过程的刻画，对于未来水土保持措施精细化布设具有指导作用。
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  PDF(596)

  摘要(494)

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• 森林植被碳储量的遥感估测流程与方法
• 朱宁宁,杨必胜,董震

• 摘要：森林是陆地生态系统中最大的碳库,厘清森林碳储量本底和增汇潜力对实现国家的“双碳”战略目标具有重要意义。遥感具有宏观、综合、动态、快速、可重复等特点,针对遥感技术在森林植被碳计量中的瓶颈,本文基于单木的结构和生长方程构建森林植被碳计量新体系：①融合空-地激光雷达数据,提取单木胸径、树高和冠幅结构参数,建立单木级森林样地碳储量计算方法；②以冠层高度和郁闭度为核心变量,建立具有物理解释性的像素级区域森林碳储量模型,克服机器/深度学习遥感回归反演的不确定性；③基于像素级森林碳储量模型和单木生长方程,通过预测未来森林的冠层高度和郁闭度准确估算区域森林碳汇。本文以“森林样地碳储量-区域森林碳储量-区域森林碳汇”为主线,从样地到区域是空间尺度的拓展,从碳储量到碳汇是时间尺度的延伸,以此构建基于遥感的森林植被碳计量新体系。
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  摘要(160)

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• 中国沼泽湿地净初级生产力时空演变研究
• 张猛,钟安豪,齐帅洋,刘洋,张怀清

• 摘要：针对目前中国沼泽湿地NPP估算研究相对薄弱以及植被指数饱和导致NPP估算精度偏低等问题，本研究基于MODIS遥感数据产品（MOD13Q1和MCD12Q1），利用核函数（RBF）构建的核归一化植被指数（kNDVI）与CASA模型估算了近20年中国沼泽湿地NPP，并定量分析并探讨了2001-2020年中国沼泽湿地时空演变及其驱动机制。研究结果表明，基于kNDVI估算得到的NPP_kNDVI与实测值具有较高的相关性（R2=0.854）和较低的均方根误差（14.46 g C/m2month），与NPP_NDVI相比更接近真实值。相比于NDVI等传统植被指数，kNDVI缓解了植被指数自身的饱和效应，在一定程度上提高了植被净初级生产力NPP的估算精度。近20年中国沼泽NPP年均值变化幅度介于162.73~189.34 g C/m2a之间呈波动上升趋势，增速为1.215 g C/m2a ( R2=0.82 )。在空间上，中国沼泽湿地NPP增加和减少的区域比例分别为72.96 %和26.27 %，主要集中在东北平原、青海省东北部和西南部以及四川北部。相比于人类活动，气候变化是影响中国沼泽湿地时空演变的主要驱动因子，两者影响区域占比分别为66.23%和33.76%。本研究以期为中国沼泽湿地NPP估算及时空演变研究提供技术与数据支持。
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  摘要(333)

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• 森林冠层结构复杂性研究进展及展望 “林草碳汇遥感监测”
• 胡天宇,刘小强,吴晓永,牛春跃,苏艳军

• 摘要：森林冠层结构调控着植物与大气间的物质交换与能量流动，形成区域微气候影响生态系统过程与功能，准确刻画冠层结构对于森林生态系统碳汇研究具有重要意义。冠层结构复杂性是一种用于描述冠层内部枝干与叶片空间分布情况的综合参数，被广泛应用于森林生态系统研究中。受限于传统地面调查方法，冠层结构复杂性只能采用树高和胸径等调查因子的统计值来表征，难以全面地刻画冠层复杂程度。随着激光雷达技术的快速发展，获取完整森林的三维结构信息成为了可能，也为全面、准确地表征冠层结构复杂性提供了新机遇。本文将厘清当前冠层结构复杂性定量化方法，重点阐述如何利用激光雷达技术表征冠层结构复杂性，综述了其在森林生态系统光、降水分配、微气候、生产力和稳定性等调控方面应用进展，并展望其在森林生态系统过程与功能研究中需要重点关注的问题与方向，以期推动我国生态遥感研究对森林冠层结构复杂性的关注，拓展近地面遥感技术在我国遥感科学和生态学研究中的应用。
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  摘要(755)

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• 1982—2015年全球森林GPP和NEP对大气CO2施肥效应响应的时空变化趋势研究
• 孔祥祺,王斌,卞少杰,陈研西,李明泽,范文义

• 摘要：近年来，关于大气CO2施肥效应（β）的定量研究逐渐成为全球碳循环研究的热点。大气中的CO2浓度不断上升在很大程度上影响着总初级生产力（GPP）的变化，进而可能对净生态系统生产力（NEP）产生影响。因此在全球气候变化背景下，准确定量描述GPP对于大气CO2上升的响应（ βgpp）以及NEP对于大气CO2上升的响应（ βnep），探究其时空变化趋势，对于充分理解大气CO2施肥效应的作用机制有着重要意义。本研究以全球森林作为研究对象，利用EC-LUE GPP数据集和Jena CarboScope NEP数据集，结合随机森林回归模型，定量βgpp 和βnep 的时空变化趋势，以及探究不同森林类型和不同气候带βgpp 和βnep 的差异。研究结果表明，1982—2015年全球森林的βgpp 和 βnep均值分别为（18.3±14.9）%/100 ppm和（7.4±4.0）%/100 ppm，并呈显著下降趋势，年均下降速率分别为0.14%/100 ppm/yr和0.11%/100 ppm/yr。大气CO2浓度的上升对全球森林大部分区域的GPP（80.1%）和NEP（81.6%）具有显著的促进作用，然而其中大部分区域的 βgpp（52.4%）和 （βnep59.2%）呈现出了显著的下降趋势。随着气候带纬度的升高， βnep下降速率呈逐渐降低的趋势， βgpp呈逐渐升高的趋势。常绿阔叶林βgpp 下降速率最慢，落叶阔叶林 βgpp下降速率最快。阔叶林 βnep下降速率大于针叶林。通过本研究，期望为深入了解全球森林对大气CO2施肥效应的响应规律以及评估森林在全球碳循环中扮演的角色，对制定合理的气候变化应对政策提供科学依据。
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  摘要(552)

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

• 摘要：热带红树林是生产力最高、最富有生物多样性的森林资源之一，红树林森林资源调查能为森林资源的科学管理和保护提供数据支撑，准确的单木分割是二类森林资源调查的前提。地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning, TLS）能够提供海量、高精度的三维点云数据。然而，点云数据存在无规则、近密远疏且因遮挡导致的数据残缺等问题。并且，红树林场景复杂，冠层交错，树木互相遮挡，现有研究方法不适用于红树林TLS点云。本研究创新性地结合深度学习与传统算法，提出了一种针对红树林复杂场景TLS点云的高精度单木分割框架。该框架首先利用深度学习网络 RandLA-Net进行地面滤波和样地枝叶分离，其次通过连通域分割方法进行主干分割，最后通过提出的基于树顶点多约束模块实现单木分割。本文选取了中国海南七个红树林样地进行算法的精度评价，并与两种经典算法进行对比分析。实验结果显示，本文方法的总体精度达到0.87，大幅高于两种经典算法，证明了本文方法的有效性和可靠性。
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  摘要(123)

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

• 摘要：离子吸附型稀土矿因溶浸开采造成土壤污染，导致复垦植被长势差、成活率低，利用无人机影像监测有助于科学监管。然而矿区复杂环境下导致复垦植被整体特征差异较大使得无人机影像自动识别困难，识别准确率低。为了提高对无人机影像中矿区复垦植被单棵植株快速、精确的自动识别和定位，提出了融合全局特征YOLOv8n网络的矿区复垦植被检测方法（YOLOv8-AS）。该方法在YOLOv8n的基础上做了以下改进：（1）使用降采样模块ADown进行特征卷积操作，降低标准卷积随模型训练深度加深过程中导致的特征损失；（2）采用SPPF-GFP（Spatial Pyramid Pooling Fast-Global Feature Pool）模块进行特征提取，提高模型对整体特征差异较大的复垦植被的检测能力。结果表明：在自建复垦植被数据集上，YOLOv8-AS相较于YOLOv8n的mAP@0.5和mAP@0.5-0.95分别提升1.6%和2.4%；YOLOv8-AS的模型大小、参数量和浮点计算量较YOLOv8n分别下降了11%、10%和9%。YOLOv8-AS算法的mAP@0.5和mAP@0.5-0.95分别达到了91.1%、46.8%，相较于SSD、Faster R-CNN、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv7和YOLOv7-tiny模型mAP@0.5分别提高了14.07%、23.32%、1.2%、2.3%、3.3%、2.9%和1.2%。此外，YOLOv8-AS能够针对小目标、简单和复杂场景进行快速、精准地检测复垦植被，同时较好地提升了对复垦植被单棵植株的识别和定位能力。该方法可为矿区生态恢复提供准确有效的技术支持。
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  摘要(53)

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

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

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

• 摘要：精确的单木树种信息对于森林资源监测、经营管理、生态系统评估和生物多样性研究至关重要。基于机载高光谱和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据的结合，为森林树种分类带来了新的机遇。虽然近年来已有许多基于高光谱和LiDAR数据的小范围树种分类研究，但在实际更大范围的森林场景中，由于树种类型多样和林龄结构复杂，对影响机载高光谱与LiDAR数据分类精度的因素及其定量研究仍然不足。本文以塞罕坝机械林场为例，设计了四种分类策略，探讨了机载多航带影像光谱一致性校正处理、树高特征引入以及单木冠层信息对人工林树种精细分类精度的影响。这四种策略分别为：①未经过二向性反射率分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF）校正的多航带影像衍生的植被指数，②经过BRDF校正后的多航带影像衍生的植被指数，③BRDF校正影像衍生的植被指数+树高特征，④BRDF校正影像衍生的植被指数+树高特征+单木冠层信息。研究表明，（1）基于单木分割信息的树种分类可有效地减少同一树冠内多像元对应多树种的分类错误，对树种分类精度提升贡献十分显著（10.74%）; （2）通过对机载影像进行辐射一致性校正，虽然降低了多航带影像间由于太阳-观测几何造成的同一树种光谱反射的差异，但对树种分类精度的提升有限（3.48%）；（3）在不同树种具有相似的垂直结构，或者同一树种分布在多个林龄阶段的地区，冠层高度（Canopy Height Model, CHM）对树种分类精度的提升贡献几乎可忽略（0.67%）。综上所述，虽然结合机载高光谱和LiDAR数据的树种精细分类在较大范围人工林中表现出良好的应用价值和潜力，但仍需对众多影响因素进行深入分析与优化，以便为更有效地开展森林资源高效监测、管理和其他林业遥感应用奠定科学基础。
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  摘要(200)

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