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• 面向空天地遥感的日光诱导叶绿素荧光反演 算法综述
• 陶诗语,陈镜明,章钊颖,张永光,吴霖升

• 摘要：日光诱导叶绿素荧光 （Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence， SIF） 是植物叶绿素在受到日光照射时激发的光谱信号，是植物光合作用准确监测的关键指标，对陆地生态系统碳水循环监测具有重要意义。近年来，随着“星-空-地”荧光遥感技术的综合发展，SIF遥感反演取得了显著进展。本文从SIF反演的算法，平台与设备出发，系统总结了各类SIF反演算法的特点、优势和局限性; 分析了SIF在近地面和航空航天各观测平台上反演设备的发展历程; 并探讨了当前SIF反演存在的问题及未来发展方向。
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  摘要(174)

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• 基于解耦置信原型网络的高光谱图像跨域小样本分类
• 王雪松,江文超,孔毅,程玉虎

• 摘要：针对标注的高光谱图像(Hyperspectral Image, HSI)难以获取的问题，基于小样本学习的HSI分类方法备受关注。常用的小样本学习方法通常假设训练与测试样本分布一致。然而，受拍摄条件等因素的影响，不同HSI间往往存在分布差异，从而导致传统的小样本学习方法难以获取较高的分类性能。因此，本文提出了一种基于解耦置信原型网络的高光谱图像跨域小样本分类方法。首先，使用3D残差卷积网络提取样本的深度特征以充分挖掘HSI的空间-光谱信息；然后，借助解耦网络对深度特征进行功能分离，以实现对域不变与域特定特征进行更专注的表征；此外，通过置信原型网络筛选置信度高的查询集样本，并重新计算更可靠的类别原型。进一步，通过综合利用高置信度类别原型与原始的类别原型，实现更准确的小样本分类。在多个真实高光谱数据集上的实验结果，验证了所提方法的有效性。
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  摘要(209)

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• 中国湖泊水色遥感：迈向智能新时代的变革与突破
• 马荣华,胡旻琪,薛坤,曹志刚

• 摘要：水色遥感历经六十余年发展，已从光学遥感知识积累阶段，逐步跃迁至智能驱动的机理建模新阶段。以“技术演进-问题驱动-智能变革”为主线，系统梳理了我国湖泊水色遥感的发展历程；以水体辐射传输理论为基础、湖泊环境治理为现实驱动，重点分析了湖泊水色遥感的核心挑战，提出了智能技术的突破路径。智能水色遥感已实现自动化水平提升和反演精度突破，但面临模型泛化性不足、物理可解释性弱等问题。当前，中国湖泊水色遥感技术正经历从经验建模、机理建模到人工智能驱动的范式革新，逐步构建起“基础光学建模—国产卫星研发—智能算法创新—行业业务应用”的技术体系，分析了其面临的挑战与机遇，对智能水色遥感的未来发展提出了若干思考。
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  摘要(276)

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• 动物遥感与遥测的研究进展与挑战
• 曾志伟,李可,郭浩,曾也鲁,冯权泷

• 摘要：动物遥感与遥测的核心思想是利用对动物最小化干扰的现代技术手段，来监测和研究动物及其生态环境。其具体是通过利用卫星、无人机、雷达、声学标签或深度相机等多种工具，在不对动物造成任何物理接触或最小化干扰的情况下，收集有关动物行为、种群动态、个体生长状态等方面的数据，帮助研究者深入了解动物行为习惯、动物与环境之间的关系及动物健康状态等信息，在野生动物监测和保护、精准畜牧、智慧渔业等领域有着广泛的应用前景。近年来,动物遥感与遥测技术迅猛发展,呈现出百花齐放的趋势。但是，目前依然缺乏对动物遥感与遥测最新研究进展的相关综述。针对上述问题，本文聚焦动物遥感与遥测领域的研究现状，从野生动物与家养动物方面进行阐述，系统性概括动物遥感领域内研究的最新进展。首先，本文对动物遥感与遥测领域相关论文进行文献分析，梳理其发展历程及趋势；其次，本文基于研究对象的不同，介绍了野生动物的栖息地选择与利用、迁徙、分布以及动物数量估计等研究，同时也对家养动物的体尺信息、重量及家养动物草原畜群分布、放牧行为等方面的研究进展进行了介绍。最后，对动物遥感与遥测领域的研究现状进行总结并展望了其未来发展趋势，以期促进该领域的深入研究与广泛应用。
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  摘要(413)

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• 人工智能海岸带遥感进展
• 李晓峰,陈万泰,周寅飞,郭媛,刘方怡

• 摘要：过去四十年间,遥感技术取得了长足进步,使海岸带观测达到了前所未有的深度,并进入了大数据时代。如何有效地处理与精确分析海岸带遥感大数据,以解决实际问题,依然是一个重大挑战。近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,出现了许多深度学习(DL)模型,并广泛应用于大数据分析和实际问题的解决。AI技术与海岸带遥感的结合促进了海岸带多个应用领域的进展,为社会创造了许多便利和价值。本文综述了AI技术在海岸带遥感中的关键性应用进展,重点讨论了在水淹监测、海岸线提取、筏式海洋养殖区监测、绿潮监测、滨海湿地监测的应用及高效模型的开发。最后,文章对AI在海岸带遥感未来应用的发展趋势进行了展望和分析。
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  摘要(551)

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• 基于生成对抗网络的遥感图像融合技术综述
• 郑黄齐眉,潘成毅,金鑫,王倩倩,苗圣法,江倩

• 摘要：遥感图像融合作为数据融合的一个重要分支,对于地物研究具有重要意义,有效选择合适的融合方法对提高图像精度尤为重要。随着遥感技术的发展,传统的图像融合方法已经难以满足图像精度的要求,不断有新的融合方法被提出。在遥感图像处理领域,生成对抗网络(GAN)以其强大的生成能力和对复杂分布的建模能力,迅速成为提升图像融合质量的重要技术。本文回顾了传统的遥感图像融合方法及其局限性,并且分析了深度学习,尤其是GAN在本领域中的优势。通过对多种GAN架构和损失函数的详细介绍,揭示了其在提升融合图像空间和光谱分辨率方面的巨大潜力。此外,还详细阐述了近年来各种基于GAN的遥感图像融合方法,探讨了其在全色锐化以及高光谱全色锐化任务中的应用。本文总结了基于GAN的遥感图像融合方法的发展过程,并从三个方面分析了目前技术存在的问题和未来发展的方向。
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  摘要(571)

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• 误差溯源在遥感产品生产与检验中的方法与应用
• 李子薇,闻建光,肖青,游冬琴,唐勇,吴小丹,林兴稳,朴森,赵娜,李曲曲

• 摘要：遥感产品是地球资源监测的重要数据来源，随着产品生产与服务体系不断完善，推进高质量遥感产品发展迫在眉睫。遥感产品质量问题是多源误差综合影响的结果，虽然真实性检验方法给出了产品的整体精度，但无法反映各环节误差的具体来源及大小。为了保证产品的可靠性，地球质量保障框架（QA4EO）提供的指导文件中特别强调了遥感产品误差溯源，旨在将遥感产品的误差追溯到统一的参考基准或国际标准。本文聚焦于遥感产品生产与检验中的误差溯源，分析了测量与遥感产品的误差来源，阐述了真实性检验与误差溯源的基本内涵，总结了遥感产品生产与检验中误差溯源的基本方法及其典型应用，并对误差溯源的未来发展趋势进行展望。论文的研究成果可为进一步实现遥感产品生产与真实性检验提供理论和技术支持。
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  摘要(828)

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

• 摘要：海岸带是陆地和海洋相互作用的地球生态关键带,汇集了大量的物质和能量,正经历着高强度人类活动、全球气候变化和物种入侵的叠加影响,面临着前所未有的挑战。遥感科学与技术是全面、系统深入监测海岸带资源、生态、环境的有效手段。本文从海岸带独特性和遥感技术优势出发,借助Web of Science和CNKI数据库,分析了海岸带遥感国内外研究现状,探讨了海岸带遥感所面临的科学技术问题,综述了研究进展,明确了机遇与挑战,讨论了未来发展方向。本文能够为科学认识海岸带遥感中存在的问题,把握海岸带遥感发展方向提供参考。
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  摘要(1261)

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

• 摘要：在冻结参量探测中，L波段穿透性更强，相比其他微波波段更具优势，但当前对于L波段微波辐射响应深度研究相对较少，冻结条件下土壤的微波辐射响应特性还有待于进一步明晰。对此，本研究以东北典型冻土区中的黑土为研究对象，在冬季自然冻结条件下，使用频率为1.414GHz的双极化L波段微波辐射计对不同初始含水率的黑土进行近场试验，通过试验结果分析黑土在冻结过程中以及冻结后的微波辐射响应深度变化。结果发现：在冻结过程中，10%和30%含水率的土壤L波段微波响应深度均大于5cm，与此同时，土壤含水率依然对亮温起主导作用。在冻结之后，初始含水率通过影响未冻水含量进而影响L波段微波辐射响应深度，试验测得，初始含水率分别为0%（寒土）、10%的黑土冻结后微波辐射响应深度分别约为105cm和50cm，初始含水率为20%，30%的黑土冻结后微波辐射响应深度分别在35~50cm和25~35cm之间。除此之外，试验同时证实了冻土微波辐射响应深度高于基于模型计算的穿透深度。以上研究结论对于冻土参量遥感反演领域具有重要参考价值。
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  PDF(946)

  摘要(926)

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• 空间模式引导的土地对象参数遥感智能计算研究
• 李曼嘉,吴田军,骆剑承,张静,陆炫之,李子琪,方之杨

• 摘要：土地作为容纳地貌、气候、水文、土壤、植被等多种要素的自然综合体，是承载人类生活生产的关键场景。土地空间中各目标对象的状态监测——即参数精准计算——是实现精准决策的必要支撑，亦是遥感研究领域的基础命题。当前通用框架大多基于数据驱动的智能模型、在像元尺度完成参数计算，不能显式建模地理对象间的时空关联机制，制约了参数计算及表达的可靠性。针对上述局限，本研究从地表系统复杂性出发，提出地理对象认知及参数计算的智能框架。研究中将空间模式定义为对象-参数组之间的相关机制，首先基于多源遥感观测数据，通过连续性空间的层级化解构、得到具有地学意义的对象级表达，进而将对象间的关联机制归纳为纵向（对象及其所属上级对象之间）、横向（同级对象之间）、内部（对象内部、属性之间）多尺度空间模式，分别为后续参数求解过程提供值域约束、均质性修正、邻域信息等地学支撑。平原、丘陵、山地等不同区域的实验结果表明，多尺度模式能够实现对特征空间、解译过程的结构化约束，通过与智能算法的有序协同，指向参数计算不确定性的显著降低，在高复杂性区域尤为显著；基于对目标区域的空间分析，该框架可有效迁移至不同复杂度的其他地表空间，具备较高应用潜力。同时，在理论层面，本研究在对象尺度探索地表空间数字化表达及遥感参数计算的统一范式：解构过程实现了连续空间离散化，构成独立且具有实际意义的对象单元及参数体系；空间模式可视作土地空间分布及演进机制的高度凝练，将离散的数字化地表对象重新关联，引导多源信息在相关结构中的有序流动、扩散；模式与对象协同，表征当前土地空间认知状态，指引未来认知方向。
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  摘要(209)

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• 基于功率迁移的极化SAR五分量散射分解方法
• 刘宇轩,付海强,朱建军

• 摘要：基于散射模型的极化分解方法求解简单、物理意义明确，因而被广泛应用，但易受到散射场景中去极化效应的影响。已有研究主要通过极化取向角补偿（Polarimetric Orientation Angle Compensation，POAC）恢复目标的反射对称性，消除去极化影响，从而提升分解方法的普适性与准确性。然而，POAC是从几何层面恢复地物目标的反射对称状态，在复杂场景下的应用效果有限，并且对于散射机制间的变化缺乏合理解释。为此，本文将POAC重新解释为不同散射机制间的功率迁移过程，通过酉矩阵旋转将散射信号恢复至反射对称状态，并在此基础上构建五分量分解模型，以提升复杂场景下的散射机制识别能力。基于ALOS-2和E-SAR全极化数据的实验表明，该方法能够有效恢复地物目标集合的反射对称性，降低去极化影响，并实现对于场景散射功率的合理分配。
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  摘要(290)

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• 联合边界三角形检测与双向叠加平移的屋顶点云特征线提取
• 张鑫,王竞雪,臧东东

• 摘要：屋顶特征线是建筑物表面关键的结构特征，针对现有屋顶特征线提取方法存在算法复杂、鲁棒性较低和过于依赖屋顶面分割精度等问题，本文提出一种联合边界三角形检测与双向叠加平移的建筑物屋顶特征线提取方法。首先，采用Delaunay三角剖分建立屋顶点云的三角网格模型，并创建等深森林(Equi-deep forest, E-forest)数据结构用于快速存储和查询各三角形的邻域信息；其次，根据E-forest提供的各三角形邻接关系查询三角网格模型中的独立边确定边界点，并将各三角形中心点沿各自的法向量方向向上、向下平移，通过统计平移后每个点球域内有点截面的数量确定屋脊线上的点；最后，采用D-P算法及最小二乘算法生成屋顶边界线与屋脊线，并结合多特征线交点平面坐标与局部原始点高程精细化各特征线端点，完成对屋顶面特征线的提取工作。本文选用Building3D以及Vaihingen数据集中的12组典型屋顶点云进行测试，并且与现有特征线提取方法进行比较。实验结果表明，本文方法所提取特征线的Mean值约为1倍的平均点间距、LSM高于85%。整体方法稳定可靠、鲁棒性强且能够满足绝大多数建筑物屋顶特征线的提取需求。
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  PDF(285)

  摘要(251)

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• 顾及空间邻域特征的MODIS PWV神经网络校正模型
• 刘洋,张文渊,李文云,张书毕,张克非,王楠迪,高雨,王梦瑶

• 摘要：卫星遥感技术是大气水汽含量探测的主流手段之一，具有高空间分辨率的显著优势。然而，该技术探测精度较低，难以满足大气水汽变化研究需求。众多学者陆续利用高精度GNSS PWV“站点式”数据对“面式”遥感水汽数据进行适当性校正，获取精确的卫星遥感水汽产品。但现有多数研究基于GNSS测站与遥感像素点的“点式”空间匹配数据构建校正模型，忽略了大气水汽局域强相关性的重要影响，导致其校正能力有限。鉴于此，本文以水汽空间邻域相关性为切入点，借助机器学习技术的非线性处理优势，构建了顾及空间邻域特征的MODIS水汽产品神经网络校正模型。该模型以BP神经网络算法为框架，选定尺度范围内MODIS产品的云层信息、地表覆盖类型、传感器空间姿态等非线性影响要素作为模型输入参数。基于美国西部地区GNSS和MODIS PWV数据的实验结果表明：本文所提模型校正后的MODIS PWV均方根误差为2.13 mm，相较于广泛应用的线性校正模型，均方根误差降低了46.21%；与目前“点式”匹配模型的校正结果相比，均方根误差降低了12.35%。从时间和空间维度对比，结果表明：本文所提模型校正产品的均方根误差稳定于2.0-3.0 mm之间，论证了顾及空间邻域特征校正模型在校正遥感水汽产品方面的优越性，可反映出水汽分布的精细化时空信息。
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  PDF(260)

  摘要(240)

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• 遥感大数据时空查询的融合网格索引方法
• 陈俊哲,刘杰,覃驭楚,曹宇,王帅,叶丹,钟华

• 摘要：云平台支撑的遥感大数据在线处理系统为遥感影像的多领域创新应用提供了高效支持。然而，现有数据库系统在处理百万级遥感影像元数据的时空查询时响应缓慢，难以满足在线处理系统的时效要求，复杂的大规模时空查询已经成为遥感影像分析的性能瓶颈。本文提出一种融合二维与三维网格划分的高效时空索引与查询优化方法。该方法首先基于二维网格划分进行初始查询范围匹配，并在此基础上结合时间条件，将部分网格单元转换为三维单元，以提升查询执行效率。递归构建全局网格单元，并利用Z-order编码将网格单元映射为一维整型索引，实现时空查询到编码范围查询的转换。同时基于网格的时空局部性设计查询划分机制，支持查询任务的并行执行。本方法在MongoDB与PostGIS中实现，并与系统原生索引进行了性能对比实验，该方法可将查询耗时分别减少93.11%与88.02%。目前该技术方案已集成至可持续发展大数据国际研究中心发布的SDG大数据平台EarthDataMiner系统中并提供服务。
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  PDF(264)

  摘要(323)

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• 融合悬浮颗粒物自适应分区的渤海一年生海冰自动检测算法
• 邱华昌,宫兆宁,赵宇欣,伍洪委

• 摘要：一年生海冰是中纬度气候变化的重要指示因子，其中厚度小于10 cm的薄冰对气候变化的响应尤为显著。针对渤海高动态悬浮泥沙海域中海冰光谱波动性强、反射率变化显著、薄冰检测难度大的问题，本文提出一种基于光谱形状特征的自适应分区方法，将渤海动态划分为低、高悬浮颗粒物浓度区域。分区后，区域内悬浮颗粒物浓度的异质性显著降低，有效提升了厚度10 cm以下薄冰的可检测性。在此基础上，采用单峰阈值法自动确定分割阈值，并融合边缘特征以增强算法的稳健性。将该方法应用于MODIS、Sentinel-2、GF-1、Sentinel-3及GOCI五种光学影像数据，并利用自然资源部北海预报中心发布的2017-2019年共12景海冰解译图及高分辨率遥感影像样本点进行精度验证。结果表明：该算法分类精度超过90%，适用于多种光学传感器。通过光谱线性混合模型模拟实验进一步证实，该算法能在高动态悬浮泥沙海域有效识别密集度高于30%的一年生海冰。本研究为多源光学遥感数据的业务化海冰监测提供了有效方法支撑。
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  摘要(258)

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• 多CCD视场拼接宽幅相机在轨几何定标与精度验证
• 孟伟灿,王太平,汪雨豪,耿泽民

• 摘要：四维高景三号01星（SVN301）宽幅相机采用32片TDI CCD (Time?Delay Integration Charge?Coupled Device, TDI CCD) 器件视场拼接技术，实现了超大幅宽与亚米级分辨率的有效融合，兼顾宏观覆盖能力与精细探测能力，在国土资源普查与应急灾害响应等应用中具有显著优势。在轨几何定标作为光学遥感卫星几何精度保障的核心环节，对于提升影像绝对定位精度与CCD间几何一致性具有关键作用。针对SVN301卫星宽幅相机多CCD视场拼接与亚米级成像特点，本文设计了一种面向多CCD视场拼接宽幅相机的在轨几何定标方法，采用特征匹配结合模板匹配的策略实现狭窄片间重叠区域内的连接点匹配，利用地面控制点与片间连接点联合估计同一波段各CCD的内定标参数。在轨几何定标试验表明，定标后SVN301宽幅影像绝对定位精度优于3像素，相邻CCD影像间拼接精度控制在0.3像素以内，验证了所设计在轨几何定标方法对多CCD视场拼接宽幅影像几何质量提升的有效性。
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  PDF(330)

  摘要(387)

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• 融合阈值分割和边缘检测的南极冰崖海岸线自动提取
• 王彩虹,刘岩,程晓,孙根云,张宝钢,翁志龙,关真富

• 摘要：南极海岸线对全球变化高度敏感，受全球变暖影响正快速变化。冰架退缩导致更多冰川直接暴露于海洋，形成以接地冰川为终端的冰崖型海岸线。此类海岸线是研究冰盖不稳定性的关键区域，对其变化进行精确监测对于预测未来海平面变化至关重要。然而，与相对成熟的冰架型海岸线提取方法相比，冰崖型海岸线特征复杂且变化细微，高精度提取算法仍需进一步研究。本文提出一种基于阈值分割边界与边缘检测边界闭合拓扑关系的双边界融合算法，实现了连续海岸线的高精度提取，并提出了基于不同边界连通特征的误差自评估方法。以南极半岛典型区域为例，利用15 m分辨率的Sentinel-1 SAR数据提取冰崖海岸线，并通过全样本验证了融合算法对三种类型冰崖海岸线的提取精度，包括冰崖-海水/海冰交界型、冰崖阴影-海水/海冰交界型以及冰崖-冰混合物（mélange）交界型。结果表明，该算法能够实现对前两类冰崖海岸线（占研究区冰崖海岸线总长的92%）的高精度自动提取。其中，冰崖-海水/海冰交界型海岸线的平均误差为0.31±1.13个像素（对应15 m分辨率），零像素误差海岸线长度占比为85.8%；冰崖阴影-海水/海冰型平均误差为0.56±1.55个像素，零像素误差海岸线长度占比为74.9%。对于冰崖-mélange交界型海岸线，在无人工监督的情况下，83.8%的海岸线误差超过20个像素，但算法可自动识别较大的低精度区域以供后续改进。双边界融合算法有效改善了阈值分割法提取精度问题以及边缘检测的噪声问题，无需训练样本，效率高，适用于南极大部分冰崖海岸线的长时序高精度监测。
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  摘要(410)

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• 融合随机森林与线性回归的相干X波段雷达平均波周期反演
• 刘含,王素悦,张清河,沈钊阳

• 摘要：由于破碎及其演化，波数频率谱中出现了群线及高次谐波，并伴随着主浪能量的减少。群线往往被认为是相干微波雷达获取波周期高估的主要原因。许多方法尝试去除部分或全部群线能量，以期提高波周期估计的准确性。然而，由于波数频率谱中能量分布的不确定性，从谱的角度反演波周期时总是存在一定的偏差。为了解决这一问题，本文提出了一种基于相干X波段雷达的随机森林和线性回归的集成模型的平均波周期估计方法，该方法直接从速度空时序列的波浪运动规律中估计波周期。首先，从雷达获取的时间多普勒谱推导得到回波速度空时序列；其次，从速度空时序列中进行特征提取并与ECMWF数据构建模型预测最小峰距，找到波峰和波谷对应的位置；最后，利用海浪波长与周期的关系反演平均波周期。通过仿真验证了该方法的有效性。此外，利用部署在中国山东省沿海的相干X波段雷达收集的近3天数据集进行分析，从数据集中检索得到平均波周期，HH极化和VV极化的均方根误差分别为0.15 s和0.22 s。结果表明，该方法可以实现对海浪参数的实时估计。
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  PDF(329)

  摘要(364)

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• 基于多特征关键点提取与相似三角形优化点对的点云配准方法
• 涂浩文,吴建华,王渊

• 摘要：现有点云配准算法中点特征计算通常采用固定邻域，难以适用复杂点云的特征计算，导致关键点提取结果较差且对应点中存在大量外点等问题，进而影响点云配准的精度。为此，本文提出一种基于多特征关键点提取与相似三角形优化点对的点云配准方法，其核心在于通过自适应邻域策略来提取关键点，并对匹配相似度模型进行了优化。首先采用体素下采样和混合滤波对数据进行预处理，根据特征熵函数确定点云最优邻域，结合邻域内法向量夹角标准差、各向异性、曲率提取关键点；其次利用方向直方图（SHOT）计算关键点特征；然后采用双向最近邻距离比（BNNDR）构建初始匹配点对，并提出一种基于相似三角形的计算模型优化点对完成粗配准。最后，采用添加法向量夹角约束的点到平面迭代最邻近点（Point to plane ICP）算法实现精配准。本文选取Stanford数据集进行实验，结果表明，与经典ICP、基于关键点的4点一致性集（K-4PCS）和采样一致性（SAC-IA）结合ICP的点云配准算法相比，本文方法的误差最小。此外，在实测数据配准应用中本文方法也展现出了显著的优势。
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  PDF(432)

  摘要(456)

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• 基于特征增强与对比学习的自监督遥感图像去噪算法
• 何晓晴,王志宝,赵满,陈良富,毕秀丽

• 摘要：由于遥感图像独特的获取方式，其采集过程容易受到噪声干扰，导致信息的严重退化。而在现实世界中难以获取同一场景下的干净与噪声图像对。因此，自监督图像去噪成为了一个热门的研究方向。但对于纹理复杂的遥感图像，现有的去噪方法存在细节丢失和背景模糊的问题。针对该问题，本文提出了一种基于特征增强与对比学习的自监督遥感图像去噪算法，包括去噪分支和对比分支。在去噪分支中，首先设计了一个特征增强的卷积自编码器去噪网络。它引入全局特征提取模块和注意力提取模块，分别获取不同尺度的浅层轮廓特征和局部细节特征。然后，利用动态特征增强模块扩展感受野以融合更多的空间结构信息。最后，在图像重建模块中通过动态自适应混合操作来保留深浅层的信息流。在对比分支中，该算法通过对比学习策略充分利用噪声图像携带的信息构建了新的对比感知损失，并联合重建损失和总变分损失来衡量去噪图像的平滑性和细节保持能力，有效减少了背景模糊的现象。在NWPU-RESISC45与UC Merced Land Use数据集上，与其他去噪方法相比，本文方法在高斯噪声上的平均峰值信噪比提高了1.47~4.34dB和2.06~4.95dB，平均结构相似性提高了2.3%~11.8%和2.6%~11.5%。此外，在散斑噪声、条纹噪声以及真实噪声遥感图像上，本文方法也取得了令人满意的去噪效果。
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  摘要(436)

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• 基于点目标实现环境减灾二号06卫星辐射定标和交叉定标
• 姚玉林,韩启金,徐兆鹏,王爱春,闫丽丽,赵航

• 摘要：环境减灾二号06星于2023年8月9日成功发射，与2022年10月13日成功发射的环境减灾二号05星组网运行。环境减灾二号05/06卫星是国家民用空间基础设施中的S波段合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)卫星。作为遥感业务星，辐射定标是环境减灾二号05/06卫星定量化应用的基础和前提。本文首先介绍了环境减灾二号06星利用积分法进行辐射定标，受到卫星重访周期和在轨测试时间的限制，很难达到同时进行定标和验证，本文提出了利用点目标进行环境减灾二号05星和06星交叉辐射定标的方法，该方法适用于卫星星座，并要求使用相同的观测参数对目标区进行观测。在轨测试期间，环境减灾二号06星在内蒙古苏尼特右旗定标场对条带模式进行了辐射定标，并利用澳大利亚昆士兰州角反射器形成的点目标进行了交叉定标。结果表明，基于积分法有效获取了环境减灾二号06星条带模式多个波位的绝对定标常数，波位间绝对定标常数不超过1.42 dB，波位内绝对定标常数不超过0.53 dB，优于设计值2 dB，对获取的绝对辐射定标常数利用亚马逊雨林入射角归一化的后向散射系数进行了检验。进一步地，利用环境减灾二号05星的绝对定标常数对环境减灾二号06星进行交叉定标，精度优于1.33 dB，说明交叉辐射定标可作为补充手段对SAR外场定标结果进行验证，并且随着频次的增加交叉辐射定标的结果趋于稳定，同时交叉辐射定标对保证卫星星座间SAR载荷辐射一致性具有重要意义。目前地面处理系统已将绝对定标常数更新，为进一步的应用测试奠定了基础。
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  PDF(603)

  摘要(514)

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• 可见光和红外特征自适应融合的多模态目标检测方法
• 喻智睿,尹展鹏,王俊宇,周亮,叶沅鑫

• 摘要：针对可见光目标检测在遮挡、弱光等复杂环境下特征丰富度易受影响，导致目标检测准确性降低的问题，本文引入红外模态影像弥补可见光影像的不足，提出红外与可见光特征自适应融合的的多模态目标检测方法。该方法采用YOLOv8目标检测框架作为基础网络提取多尺度特征信息；在此基础上，基于可见光影像拥有更丰富的纹理特征而红外影像自身的边缘轮廓较纹理更明显的特点，构建多模态混合注意力模块，进行跨模态的信息权重交流和重组以实现不同光照条件下的优势特征；然后，利用可见光模态特征丰富度与环境光照强度的关系，设计了以环境光照强度为指标的可见光-红外权重动态分配模块，并将权重作为参考，纳入多模态特征融合模块进行自适应融合，实现基于多模态特征融合的目标检测。通过在公开的街景数据集M3FD及航拍车辆数据集DroneVehicle上进行实验，结果表明，相较于现有的单模态与多模态目标检测算法，本文方法能够获得更高的检测精度。
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  PDF(1617)

  摘要(1158)

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• 基于多模态一致性的遥感影像去云
• 朱淑丹,雷帆,张利军,杨敏;,杨凯钧,魏继德,冯如意

• 摘要：云层遮挡是光学遥感影像处理中长期存在的挑战,传统去云方法常难以全面恢复被遮挡区域的细节信息,影响影像质量。为应对这一问题,本文提出了一种基于多模态特征一致性融合 (Cloud-Harmonizer) 的去云方法,充分利用SAR与光学影像在地物特征表征上的互补性和一致性,实现云区信息的有效修复。该方法由三个核心模块组成: 多模态特征一致性模块 (Multi-modal Feature Consistency Module, MFCM) 用于对齐光学与SAR特征,捕捉并生成云层区域的差异性注意力；一致性约束补偿模块 (Consistency-Constrained Compensation Module, CCCM) 根据差异性注意力引导SAR数据补偿光学影像的缺失特征；多模态协同自适应融合模块 (Multi-modal Collaborative Adaptive Fusion Module, MCAF) 通过自适应融合策略进一步整合两模态特征,提升整体修复效果。在SEN12MS-CR数据集上的实验结果表明,该方法在PSNR、SSIM和SAM指标上分别取得了30.0408、0.9004和7.6068的优异表现,优于当前先进方法。实验结果表明,本文方法在云层去除和特征修复方面展现出较强的潜力,为多模态遥感数据的融合应用与去云技术的发展提供了有益参考。
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  摘要(1016)

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• 深度学习光伏电站识别及对植被空间聚集度的影响研究
• 乔佳佳,闫敏,刘永强,张丽,吴音,陈一仰,邵伟

• 摘要：新疆维吾尔自治区拥有丰富的土地和光热资源，随着对可再生能源的需求增加及光伏技术的发展，新疆光伏电站装机容量位居全国前列。实时、准确识别光伏电站分布及其对周围植被空间聚集度的定量化结果可为新疆太阳能光伏选址提供数据及决策支持。本研究借助UNet、PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）、DeepLabV3+三种架构、八种骨干网络（ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152、MobileNetV2、DarkNet53、VGG16、Dense121）组合的深度学习语义分割模型，探究最优光伏电站识别模型，提取新疆地区光伏电站的空间分布。为研究光伏电站建设对植被空间聚集度的影响，计算了光伏电站周边从30 m至600 m等间隔分段的缓冲区内时间序列植被全局莫兰指数。结果表明：（1）基于UNet-ResNet50模型的光伏电站识别效果最优，准确率（Accuracy）为98.64%（>0.09%+）、F1分数（F1-score）为95%（>0.4%+）以及交并比（IOU）为90.47%（>0.57%+），优异的识别效果主要源于高质量的光伏样本集以及模型在特征提取和深度平衡方面的卓越表现。（2）利用Sentinel-2遥感影像和UNet-ResNet50模型提取了2020年新疆光伏电站，并将其划分为植被光伏和裸地光伏，面积占比分别为30%和70%。（3）距离光伏电站30 m至210 m不同缓冲区范围内，植被全局莫兰指数在2012到2020年间均呈显著下降趋势；距离光伏电站210 m至600 m缓冲区范围内，植被全局莫兰指数下降趋势明显减缓。距离光伏电站越近，植被空间聚集度受光伏电站影响越大，时间序列的下降趋势越明显。因此，开展光伏电站及其周围缓冲区的遥感监测，可为光伏电站的建设规划、精细化运营管理及其对生态环境的影响评估提供数据和技术支持。
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  摘要(959)

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

• 摘要：湖泊水体颜色作为水体光学特性的直观反映，是湖泊生态系统的重要气候变量。近年来，基于卫星遥感反演湖泊水色的Forel-Ule指数 (FUI) 被广泛用于指示大区域湖泊生态与水质的时空变化。多源卫星协同观测可显著提升观测频率和时空覆盖范围，但其反演一致性问题亟需解决。本研究以青藏高原6个典型湖泊为研究区，基于Landsat 5/TM、Landsat 7/ETM+、Landsat 8/OLI和MODIS地表反射率产品，提出一种多源卫星数据反演湖泊水色指数FUI的一致性校正方法，以校正卫星光谱响应函数及地表反射率产品系统偏差导致的色度角和FUI反演差异。首先，采用水体模拟数据集的多项式校正方法，对各卫星传感器可见光波段反演的色度角进行光谱响应校正；其次，利用在6个湖泊获取的112,830组地表反射率同步观测数据对，构建MODIS与Landsat TM、ETM+、OLI反演色度角之间的线性回归模型，进行交叉定标校正；最后，基于同步观测数据对及长时间序列FUI多源数据反演结果，系统评估校正前后多源卫星数据在像元尺度和时间序列尺度上的一致性。结果表明，校正后色度角与FUI反演结果一致性显著提升 (R2 > 0.95，MAPE < 10%)，且4种卫星数据反演的湖泊年均FUI变化趋势一致。本研究为Landsat TM、ETM+、OLI与MODIS多源卫星数据协同反演湖泊水色参量提供重要方法依据。
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  PDF(1653)

  摘要(1070)

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

• 摘要：遥感图像具有目标尺寸差异显著、背景复杂多变的特点，存在地物光谱混淆和特征边界不清晰等现象，这增加了语义分割任务的难度。针对不同光照条件下遥感图像目标由于特征相互依赖而导致的语义分割困难问题，本文提出了一种基于去纠缠的遥感图像语义分割模型，该模型由光照反射去纠缠网络（LRD-Net）和多模态语义分割网络（MSS-Net）构成。首先，基于Retinex理论设计LRD-Net网络用于分解光学图像中的光照和反射特征，通过权重共享Transformer（WS-Transformer）提取目标的全局和局部特征；其次，引入多尺度噪声模块对光照分量进行自适应增强以提高模型的去纠缠能力，通过显著特征强化模块（SE）突出不同分量特征之间的差异信息；最后，使用边缘特征提取模块（EE）提高遥感目标的边缘识别能力，并通过多模态语义分割网络（MSS-Net）融合光照特征和反射特征提升语义分割性能。在通用数据集ISPRS Vaihingen和ISPRS Potsdam上评价指标mIoU分别达到84.60%和87.42%。实验结果表明，本文提出的模型在遥感图像语义分割任务中优于其他模型。
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  摘要(1046)

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

• 摘要：火星表面广泛分布的石块对于火星探测车的安全行驶构成潜在威胁，同时石块的分布特性也为研究火星着陆区域的地质演化提供了重要线索。然而，火星探测车图像中的石块识别面临多重挑战：石块和背景边缘模糊导致轮廓提取困难，表面纹理特征相似性引发误判，并且现有的火星石块真实数据集稀缺制约模型训练。为了实现火星探测车图像中石块的精确识别，本文提出一种基于卷积自注意力网络的石块自动识别模型，实现图像的像素级分割。该模型采取编码器-解码器架构，其中编码器基于卷积神经网络提取图像特征，并嵌入改进的自注意力模块以增强模型对上下文信息的感知能力；解码器则负责将编码器提取的特征映射回图像空间，实现精准分割。为了验证模型性能，本文对“祝融号”火星车影像进行标注，构建了天问数据集，结合模拟石块数据集Synmars、Simmars6k、“好奇号”影像数据集MarsData-v2等多个数据集对模型的性能进行测试和验证。此外，本文还将该模型与DeepLabv3+、Unet++、Segformer、Marsnet等多种方法进行精度比较。采用平均像素精度、召回率、交并比等指标进行评价，结果表明该模型能够准确识别石块，其在模拟数据集上精度和召回率均达到90%以上，在真实数据集上的精度和召回率均最优。
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  摘要(1151)

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• 基于Landsat影像和LandTrendr算法的长时序梯田提取研究—以甘肃省散渡河流域为例
• 黎一帆,吴炳方,田富有,常晟伟,赵旦,张淼,胡硕

• 摘要：梯田作为一种重要的农业景观，对增加产量、保持水土具有重要作用。梯田的时空变化数据是评估梯田的生产效益与生态水文效应的重要基础，但获取困难。本文提出了一种基于变化检测算法的长时序梯田提取方法。采用融合全色波段的Landsat系列长时间序列卫星影像，对Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI数据进行归一化处理，去除不同传感器之间差异的干扰与畸变；基于2020年梯田分布图，利用数据驱动的LandTrendr变化检测算法提取散渡河流域2001-2020年时序梯田空间分布，并分析梯田面积与粮食产量之间的相互关系。结果表明，散渡河流域时序梯田的总体监测精度为82.50%，F1-score为0.84。2020年散渡河流域梯田总面积相较2001年增长了397平方公里，增长率为45.27%。2015年之前梯田增长速率达到高峰，此后梯田增加的速度有所减缓，但总体趋势仍然呈现出递增状态。梯田面积与粮食产量间却存在着极为紧密的关联（R2=0.94）。通过融合全色波段的Landsat长时间序列卫星数据与LandTrendr变化检测算法获取梯田时空分布信息，有效揭示了梯田建设在时间与空间维度上的动态演变轨迹、生产效益与生态水文效应。
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  摘要(225)

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• 融合AHI/ATMS数据的全天候海表温度反演
• 胡文翰,范冬林,何宏昌,付波霖

• 摘要：随着遥感卫星的快速发展，多尺度、广覆盖特征的海表温度遥感产品数据正逐步取代传统的海表温度（Sea Surface Temperature, SST）采集方法。热红外卫星传感器凭借高频率、广覆盖反演SST数据的能力，在科学应用中展现出巨大潜力。然而，云覆盖频繁导致云下SST预估异常，部分云覆盖区间甚至出现SST数据缺失现象。为克服上述问题缺失，本文以原位海温数据为基准，采用时空匹配方法将AHI（Advanced Himawari Imager）近红外影像与ATMS（Advanced Technology Microwave Sounder）微波辐射计波段数据融合，建立匹配数据集，并通过三种机器学习方法评估融合数据的SST反演精度。同时，分别对昼夜条件下SST反演精度进行分析。研究结果表明，AHI/ATMS联合亮温数据进行SST反演显著提高全天候SST数据准确性，与仅利用AHI数据进行反演的结果相比，融合AHI/ATMS数据方法使得云下区域的R2提高7.7%，RMSE降低0.896℃。此外，相比热红外反演方法，融合ATMS数据方法能够有效反演云层覆盖区域的SST，为全天候条件下SST反演提供重要的技术参考。
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  摘要(160)

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• 基于Sentinel-5P的中国湖泊与邻近陆地云量差异的时空格局及影响因素分析—以夏秋两季为例
• 王博,王伟,吕恒,温志文,祝子涵,金秋湘,陈冬梅,李一腾

• 摘要：明晰湖泊与邻近陆地之间云量差异的时空格局、影响因素及其物理过程，是刻画湖陆辐射差异，以及论证使用陆地观测数据驱动湖泊模型适用性的基础。本文基于2019—2023年Sentinel-5P云量数据，结合ERA5和ERA5-Land再分析数据，分析了中国334个湖泊及其邻近陆地的云量差异（?CF）在夏秋两季的时空格局、影响因素及物理过程。结果表明：（1）五个湖区在夏秋两季均呈现湖泊云量小于邻近陆地的特征（?CF<0），以青藏高原湖区和蒙新湖区最明显。（2）?CF与湖泊面积呈显著的负相关关系，以东北平原-山地湖区最显著（R=-0.95, p<0.01）。除青藏高原湖区外，其他湖区?CF与湖泊平均深度的负相关关系不显著。（3）湖风发生时湖面下沉气流抑制云的形成，进而放大了湖陆云量差异（?CF更负），以色林错最为明显，且在湖面辐散、邻近陆地辐合的流场配置下湖泊较邻近陆地云量更低。忽略湖陆云量之间的差异，使用陆地辐射观测数据驱动湖泊模型将会低估湖面温度和蒸发潜热，在青藏高原湖区夏季白天尤为明显。
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  摘要(213)

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• 基于夜间灯光遥感数据的中国城镇化发展梯度特征及时空分异规律
• 王家豪,侯鹏,刘扬,翟俊,陈妍,刘亦晟,谢乐,任晓琦

• 摘要：城镇化是表征经济社会发展的重要特征之一，定量解析城镇化时空分异特征可以为城镇化优化发展提供科学依据。本文基于长时序夜间灯光遥感数据，综合利用重心迁移、标准差椭圆法、全局Moran"s I指数和局部空间自相关等方法，从贡献率、增长速度、重心分布等角度定量分析了近30年来省会—地级—县级—乡镇等我国城市发展的梯度特征及其时空分异规律。结果表明：①从贡献率来看，上世纪90年代初期的地级城市贡献率最大，省会城市和乡镇贡献率持平，县级城市则最少；乡镇级城市贡献率在2000年后超过省会城市、2004年左右超过地级城市，贡献率最高；省会城市在2010年后则成为夜间灯光贡献率最低的梯度；②从增长速度来看，1992~2000年省会城市和部分地级城市领先于其他等级城市；2000~2010年地级和部分县级城市逐渐成为核心，在华北、华东、华中和华南地区表现为中速增长及以上发展速度，但西北、西南以及东北地区由于发展程度较低，省会城市仍是四个梯度中发展最快的城市；2010~2022年乡镇级城市成为主体，省会城市则几乎全部处于“缓慢—低速”的发展状态；③从重心分布来看，城镇化发展重心呈现梯度下移特征，由省会城市逐步向地级、县级直至乡镇级城市转移。1992~2000年“高—高”型聚集区域主要集中在省会城市和沿海地级城市；2000~2010年高值聚集区中县级城市占较大的比重；2010~2022年乡镇地区异军突起形成新兴增长极，而部分省会城市出现“低—低”型聚集，标志着我国城镇化发展进入了以多中心、网络化为特征的新型发展阶段。
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  PDF(265)

  摘要(312)

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• 形状与位置先验信息引导的遥感影像建筑物域适应提取方法
• 赵绍轩,周晓光,侯东阳,郭静,刘华光

• 摘要：深度学习为遥感影像建筑物提取提供了一种有效途径，但在训练数据（源域）与测试数据（目标域）分布不同的情况下，仅利用源域训练的模型直接应用在目标域时精度会显著下降。建筑物域适应提取方法可以克服域间数据分布差异，提升不同环境下建筑物信息的识别能力。针对建筑物域适应提取中目标域标签获取难度大、标注成本高，且当前方法未能充分利用建筑物不变特性提供跨域一致性约束的问题，本文提出了形状与位置先验信息引导的遥感影像建筑物域适应提取方法。首先，综合利用建筑物指数、Harris等方法自动提取目标域建筑物角点，并借助图像形态学方法提取源域标签建筑物边缘，作为两域的形状先验信息。然后，设计基于高斯转换的位置先验信息提取方法，将目标域OSM对象和源域标签对象分别转为双域的位置先验信息。最后，利用上述形状先验信息构建形状损失函数，同时在两域对建筑物目标提供训练约束，将双域位置先验信息作为独立附加通道叠合影像图层构成4通道输入，丰富目标域建筑物信息，设计基于对抗学习的建筑物域适应提取模型AU_AdaptNet。实验结果表明：本文方法的IoU指标比未经过域适应的基础模型提高了15%，比未添加先验信息引导的域适应模型提高了6%，且在目标域无OSM数据时，仅依靠形状先验信息引导也能提高建筑物域适应提取精度，在目标域OSM数据完整性较低的条件下，也可与使用高质量目标域标签的半监督域适应方法取得相近效果。
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  PDF(247)

  摘要(274)

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• 多源光学遥感数据对近海溢油的监测效能分析
• 宋舒娴,吕航,王利锋,赵崴,李帅,申志强,陈艳拢,汪明秀,焦俊男,陆应诚

• 摘要：溢油是海洋环境监测的重要对象之一，光学影像具有丰富的信息维度，为不同溢油污染类型的识别分类与量化估算提供重要的技术支撑。单颗光学卫星监测海面溢油存在传感器时空分辨率不足、波段设置有差异，影像易受干扰等限制，而不同卫星光学传感器的监测能力又不尽相同，需多源卫星光学数据联合工作，提升对海洋溢油的监测效能。本研究以2019年-2023年海洋一号C/D（HY-1 C/D）卫星搭载的海岸带成像仪（Coastal zone imager, CZI）对中国近海溢油的观测数据为基准，建立GF-1/6 WFV（Wide filed of view）、HJ-2A/B CCD（Charge-coupled device wide-field imager）、Sentinel-2 MSI（Multi-spectral instrument）、Landsat-8 OLI（Operational land imager）与Aqua/Terra MODIS（Moderate-resolution imaging spectroradiometer）等卫星准同步光学遥感数据集，进一步从载荷探测能力、有效数据覆盖率和溢油量化估算能力等方面开展评估，旨在厘清多源卫星光学遥感数据对中国近海溢油的监测应用效能，促进未来中国近海溢油污染的精细化监测应用。分析结果表明：（1）不同卫星光学传感器探测海洋溢油的关键性能参数是空间分辨率，卫星光学载荷的近红外和短波红外波段则是开展乳化溢油（油包水与水包油状乳化油）分类、解混与估算的必要条件；（2）HY-1C/D卫星CZI传感器的组网观测，显著提高了中国近海溢油事件的光学影像覆盖能力，海洋溢油的有效监测数据是其他光学卫星的4倍以上；（3）在溢油污染量化评估方面，以Sentinel-2 MSI的量化能力为参考，国产光学卫星数据能获取可靠的溢油识别与分类结果（R2>0.8），但由于载荷波段设计差异，在溢油量化估算能力上有局限。受海面溢油混合像元的影响，光学遥感图像中溢油像元面积的估算，其不确定性主要受传感器空间分辨率影响，较粗的空间分辨率会产生较大的溢油像元面积估算偏差。本文还通过案例分析，表明多源卫星光学遥感联合工作，能清晰刻画海洋溢油污染的时空分布与发展，提高海洋溢油精细化监测应用水平。
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  PDF(378)

  摘要(352)

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• 被动微波观测约束的时序SAR月尺度1km分辨率土壤湿度反演与制图
• 时洪涛,乔鑫,赵天杰,郎丰铠,赵金奇,秦凯,马志勇,郑南山

• 摘要：高分辨率土壤湿度数据是农作物生长监测和干旱预测的重要参考，准确获取其时空分布和变化信息对保障农业生产管理和粮食安全具有重要意义。现有全球土壤湿度数据产品多以被动微波数据为主，分辨率较粗（≥3 km），无法满足田间尺度监测应用。合成孔径雷达（SAR）已被广泛应用于土壤湿度反演研究，但受植被覆盖、地表粗糙度及现有散射模型不精确等因素的影响，反演精度不足，尚未成熟应用于全球高分辨率土壤湿度产品制图。本文提出了一种引入土壤介电属性时空物理约束的主、被动微波土壤湿度反演算法。该算法基于alpha近似模型和时间序列变化检测（CD, Change Detection）反演模型，利用被动微波土壤湿度产品计算一定时间和空间范围内的土壤介电常数最小、最大值，并将其作为约束条件应用于时序SAR土壤介电常数参数解算。同时，考虑不同入射角下alpha散射系数对地表介电常数的敏感性，以及大范围区域月尺度SAR影像数据合成和影像拼接导致的条带差异问题，研究引入入射角归一化处理来改善SAR土壤湿度反演结果的空间连续性。本文利用2022年1月1日至12月31日欧空局Sentinel-1卫星SAR影像和美国国家航空航天局（NASA）SMAP（Soil Moisture Active Passive）9 km日值（SPL3SMP_E）土壤湿度数据，将该算法应用于我国黄淮海平原农业区（Huanghuaihai Plain Agricultural Area）月尺度土壤湿度反演与制图。为验证本文算法的有效性，研究将2022年1至9月SMAP被动微波数据与MODIS地表温度降尺度1 km分辨率土壤湿度数据产品作为地面真值数据，对算法结果进行精度分析和评价。实验结果显示，本文算法在黄淮海平原农业区土壤湿度制图精度均方根误差0.04 ≤ RMSE ≤ 0.16 cm^3/cm^3、平均绝对误差0.04 ≤ MAE ≤ 0.12 cm^3/cm^3、决定系数0.41≤R^2≤0.84。此外，经过SAR入射角归一化处理后的反演结果，相比于未进行入射角归一化处理SAR土壤湿度制图的分条差异问题有所改善，空间连续性更好。以上研究结果表明，本文提出的土壤湿度反演算法能够融合主、被动观测数据优势，在实现高分辨土壤湿度反演的同时提高反演精度。
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  PDF(541)

  摘要(329)

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• 基于交叉注意力融合多光谱与SAR数据的森林分类
• 谢一帆,贾紫晗,张晓丽

• 摘要：遥感技术凭借其广覆盖、高时效和多维信息获取能力，已成为林业调查的重要工具。多光谱遥感影像具备较高的空间与光谱分辨率，能够有效捕捉不同地物之间的光谱差异，合成孔径雷达数据则提供了稳定的地表结构信息与纹理特征，可作为光谱特征的重要补充。然而，主被动遥感数据在模态结构与信息表达上的差异，常导致融合效果有限，影响分类精度。针对这一问题，本文以云南省普洱市部分区域为研究区，选取三类森林树种（组）（思茅松、桉树、栎类）与一种经济林地类型（茶园）及其他三类地物作为分类对象，构建了一个面向小样本条件下的融合主被动遥感数据的森林分类深度学习网络。该方法融合哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与哨兵一号（Sentinel-1）SAR影像数据，提出一种以多光谱影像为主导的交叉注意力融合网络，并引入可学习Dropout比率的正则化门控机制，实现自注意力与交叉注意力特征的动态融合调节。在融合过程中，模型通过自注意力机制提取多光谱的显著特征，结合交叉注意力引导其对SAR关键区域的响应，在特征融合阶段动态控制各模态信息的贡献度。实验结果表明，所提方法在多个融合策略与融合层级的对比中取得最优性能，总体分类精度达到95.24%，桉树、茶园、栎类和思茅松的分类精度分别为96.78%、94.07%、91.73%、92.90%。本研究验证了交叉注意力机制在主被动遥感信息协同建模中的有效性，为复杂环境下的多源遥感森林分类提供了可行思路与技术支撑。
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  PDF(494)

  摘要(461)

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• 中国典型湖泊营养状态卫星遥感评价方法适用性分析
• 胡旻琪,王胜蕾,房冲,薛坤,宋开山,马荣华

• 摘要：有效开展湖泊富营养化监测是准确掌握湖泊生态动态、严格控制湖泊环境污染的重要手段。判别湖泊营养等级、定量湖泊营养状态对湖泊富营养化遥感监测具有重要意义。针对中国湖泊空间异质性高、评价标准难以统一的问题，本研究聚焦营养状态指数（Trophic State Index, TSI），结合多类型湖泊全覆盖星地同步数据，全面评估了三种面向全国湖泊开发的营养状态遥感估算方法：水色指数算法（Forel-Ule Index, FUI）、吸收系数算法（Total Non-water Absorption, atw）与藻类生物量算法（Algal Biomass Index, ABI）在高浑浊富营养浅水湖泊与贫营养内陆深水湖泊的监测精度，定量了算法在宽波段卫星与多光谱卫星的性能差异。结果表明，FUI算法对富营养水体具有很好的识别精度，对传感器波段设置要求较低（可见光波段），仅能提供定性判断；atw算法对中营养水体具有很好的识别精度，同时需要较高的传感器波段设置和精确的大气校正；ABI算法提供了可靠的富营养化评估，对不同等级的卫星遥感产品数据具备较好的稳定性，但依赖于短波红外以实现水体粗分类（浑浊、清洁水体）。ABI算法在Landsat-8与Sentinel-3的总体精度分别为71%与73%，优于atw（56%与63%）和FUI（49%与52%）。本研究可推动区域湖泊营养状态监测数据共享，为规范湖泊富营养化遥感监测手段、实现跨境湖泊环境管理提供重要参考价值。
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  PDF(474)

  摘要(469)

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• 基于金字塔-光谱-注意力曼巴网络的高光谱图像解混方法研究
• 胡辑伟,谭扬洋,靳淇文

• 摘要：在过去的几年里，线性解混模型(LLM)因其高效性(计算简单、可扩展性)、明确的物理意义和易于处理而受到了广泛的关注。在各种线性解混方法中，自编码器解混技术在数据拟合能力和深度特征提取能力方面展现出了显著的优势。然而，这种方法也存在一些局限性。例如输入数据因含有噪声使得模型在处理过程中的泛化能力下降；面对多尺度特征时候往往有一些冗余问题；为了在保持长距离依赖的同时确保计算复杂度为线性，我们需要 深入理解空间和光谱的特性。针对上面的问题，本文提出了一种自注意力模块来对高光谱图像进行去噪处理；同时提出了一种新的基于Mamba模型的高光谱图像模型,具体来说，我们设计了一个空间Mamba块用于在像素水平上模拟整个图像的远程交互；在光谱方面，提出了一种光谱Mamba块，将光谱向量分成多个组，挖掘不同光谱组之间的关系，并提取光谱特征。将这三种模块融合进多阶段卷积自编码器网络，形成了多阶段曼巴注意力解混框架(PSAMN)，把PSAMN在合成高光谱数据集和真实高光谱数据集上进行比较实验，发现所提出的解混框架比现有的算法更具有有效性和竞争力。
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  PDF(754)

  摘要(586)

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• 基于LT-1 SAR卫星的青藏高原冰缘地貌形变监测研究
• 张雪光,王倩雯,张雪飞

• 摘要：冰缘地貌是由寒冻风化和冻融作用形成的一种独特地表形态，广泛分布于青藏高原的高寒冰缘环境冻土区。冰缘地貌的地表变化不仅是青藏高原气候变化的指示器，还是冰缘环境中滑坡等地质灾害的重要来源。研究冰缘地貌的时空形变特征，对于深入理解其形变的物理机制和动力学过程、识别潜在的地质灾害风险，以及提升次生灾害的预防能力具有重要意义。时序InSAR技术是冰缘地貌形变监测的有效手段，但应用多集中在短时序、中分辨率观测，无法精细捕捉石冰川、岩屑坡等地貌表面结构形变差异和长时序变化特征。2022年初，我国成功发射全球首组以地表形变监测为核心任务的高分辨率L波段差分干涉SAR科研卫星（LT-1）星座，为冰缘地貌形变监测研究提供了新的高时空分辨率数据源。本文以发育在青藏高原念青唐古拉山脉的典型石冰川、岩屑坡两种冰缘地貌为研究对象，利用LT-1双星3米分辨率条带模式1数据，通过Stacking-InSAR、时序InSAR方法提取石冰川、岩屑坡地貌高分辨率形变。研究结果表明，研究区内石冰川年际累积形变量范围在0.06～0.16m/y，岩屑坡年际累积形变量范围在0.01～0.09m/y，呈现出明显的季节性变化特征；LT-1在复杂地形气候环境区域具有较好的干涉相干性保持能力，但一定程度上受叠掩和阴影影响，通过升降轨联合观测能够提升冰缘地貌的观测效能；LT-1卫星有助于提升石冰川、岩屑坡地表时空形变监测水平，在冰缘地貌形变监测方面具有极大的应用潜力。
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  PDF(809)

  摘要(607)

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• 天津八里台突发沉降多波段星载SAR监测及其时空演变特征分析
• 闫世勇,郭兵燕,闫伟,刘斌,乔鑫,周洪月,张丽

• 摘要：2023年5月31日天津八里台突发沉降给周边建筑和基础设施造成了严重破坏，开展相应区域的长期地表形变高精度监测对于揭示其诱发与产生机制及相关灾害的防治具有重要意义。天津八里台突发沉降形变量级大、持续周期长且非线性特征显著，针对单源SAR数据InSAR形变监测面临的梯度失相干和时空分辨率低问题，本文结合多波段SAR数据优势，基于其高分辨率强度和高精度相位信息提出了多级可变窗口多时相加权像素跟踪和DS-InSAR联合的复杂形变提取技术，并利用2022年1月至2024年12月期间57景C波段Sentinel-1和19景L波段陆探1号SAR数据，获取并分析了突发沉降区域在事件前期、初期和后期的形变信息。结果表明：（1）八里台沉降事件具有显著突发性和阶段性，相应区域在事件发生前（202201-20230531）基本保持稳定，地表形变量位于-3~3mm/y，事件初期（20230531-20230607）最大形变超过-4.5m，事件后期（20230607-20241228）形变速率快速降低并趋于平稳，且与同期两个GNSS站点监测结果具有显著一致性，其决定系数R2分别为0.98和0.97，RMSE分别为3.31mm和5.85mm；（2）沉降中心与地热钻井位置之间的空间相关性，及其时序累计形变的演变模式，进一步佐证了地热资源开采作业中突遇特殊地质构造可能是诱发本次突发沉降的主要原因。本文研究能够为八里台突发沉降的产生及其动力学机制解析奠定技术和数据基础，有利于优化地热资源开发技术和促进城市安全及其可持续发展。
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  摘要(578)

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• 2013—2022年武汉市核心城区地表温度重建及热环境演变研究
• 欧阳元俊,张明

• 摘要：遥感地表温度产品是城市热环境演变研究的重要数据源。然而，受遥感器回访周期长及云雨天气情况下数据缺失等因素影响，高分辨率地表温度产品的代表性不足，导致精细尺度下城市长时序热环境的研究受限。本研究利用Landsat和MODIS遥感数据，采用时空融合方法重建了2013–2022年武汉市核心城区夏季长时序高分辨率地表温度均值，并在精细尺度对武汉市热环境演变进行了分析。结果表明：（1）重建的高分辨率地表温度均值产品与地面站点观测数据具有较强的一致性，同时可以反映精细尺度下城市热环境时空变化的高度异质性；（2）2013年–2022年，武汉市主城区高地表温度区占比呈现降低趋势并沿新城组群向周边区域扩张，原本独立的高温区域逐渐连接成片；（3）2013–2022年，武汉市各新城组群夏季高地表温度区除东南新城组群外皆呈现出扩张趋势，其中北部、西部、西南部扩张明显。本研究可为精细尺度下城市热环境的时空格局研究提供支撑，对城市生态文明建设和可持续发展具有重要意义。
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  摘要(709)

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

• 摘要：语义分割在遥感场景理解中起着至关重要的作用,其目的是为遥感图像中的每个像素分配类标签。然而遥感图像拥有复杂的前景和背景信息,已有的语义分割网络,如双模态分割方法,分别提取图像特征,故存在特征融合困难与特征过于单一等问题。因此,本文提出基于三分支集成网络的高分辨遥感图像语义分割算法。首先为语义特征和空间特征分别设计了不同的特征提取分支,以充分利用图像的语义和空间信息。其次,提出一致性分支的概念,旨在学习语义和空间一致性的特征,防止在特征融合过程中出现特征过于单一的问题,从而提高网络的分割性能。最后,提出多尺度特征融合模块对三分支特征进行加权融合。此外,由于遥感图像不同的增强视图表示完全不同的对象,本文提出一种关注空间一致性的随机采样裁剪数据增强方法,并加入了混合损失函数,解决数据集中类别数量不平衡问题,有效缓解因遥感数据集数据量过小而导致的过拟合问题。实验结果表明,本文所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的平均交并比达到87.84%和87.49%,证明本算法能够高效地提取并融合高分辨率遥感图像的语义和空间特征,从而提高遥感图像分割的准确率。
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  PDF(1785)

  摘要(888)

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• 塔基日光诱导叶绿素荧光多反演算法对比分析
• 陈敬华,邓濯缨,饶圆艺,胡卓然,王绍强,陈璇,谷鹏,王静

• 摘要：日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced Chlorophyll Fluorescence，SIF）是植被在自然光照下进行光合作用时发射的一种微弱的光学信号。作为指代植被光合作用的无损探针，SIF近年来被广泛应用于植被生产力估算、胁迫监测和物候监测等多个领域。开展近地面塔基SIF观测有助于在精细化尺度上理解植被的生理生化过程，但由于SIF信号十分微弱且与植被反射光混杂，常规手段难以实现SIF的直接观测。当前已有一系列基于植被光谱的SIF反演算法，但是，现有研究对这些算法的差异以及在不同条件下的适应性仍缺乏认识与讨论。因此，本研究基于山地森林站点塔基观测获取的高光谱数据，对六种SIF反演算法（sFLD、3FLD、iFLD、SFM、SVD和BSF）展开了对比分析与评价。结果表明：（1）传统FLD系列算法（sFLD、3FLD与iFLD）反演结果较为相近（R2>0.86），SVD算法反演结果相较于其他算法明显偏高，SFM和BSF算法与其余各算法均保持较高相关性；（2）SFM、SVD和BSF算法相较于传统的FLD系列算法呈现出更高的准确性与稳定性（与NIRvR相比：平均ΔR2=0.29，与GPP相比：平均ΔR2=0.10），在云量较多或天气不稳定的情境下，SFM算法仍能保持与GPP较高的相关性，因此最适用于复杂环境下的SIF反演，而SVD算法反演获得的SIF能够较好地表征植被在日内尺度受太阳辐射影响的变化；（3）BSF算法对观测高度与先验权重的设置较为敏感，但对温度参数不敏感，在使用BSF算法反演SIF时需根据使用情境和数据特点进行调整。本研究阐明了六种典型SIF反演算法间的差异，为今后不同使用情境下SIF反演算法的选择提供了参考。
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  PDF(343)

  摘要(293)

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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(1711)

  摘要(1185)

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• PMC-Net:基于预融合策略及Mamba-CNN的全色锐化网络
• 王怀友,康家银,章洋洋,张文慧,张雪,姚一鸣

• 摘要：摘 要: 遥感影像全色锐化旨在将低空间分辨率的多光谱(Low-Resolution Multispectral, LRMS)影像与高空间分辨率的全色(Panchromatic, PAN)影像进行融合，从而生成一幅高空间分辨率的多光谱(High-Resolution Multispectral, HRMS)影像。现有的诸多全色锐化方法通常先对LRMS影像进行直接上采样操作，然后通过特征提取、融合和重建得到HRMS影像。此类融合策略会导致融合结果模糊或光谱失真等问题。为此，本文提出一种基于预融合策略并结合Mamba与卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的全色锐化方法。首先，利用高斯差分提取PAN影像的高频信息以增强LRMS影像的纹理信息；随后，通过CNN与Mamba分别提取影像中的局部与全局特征，并借助基于CNN的中间融合支路实现两个模态影像局部与全局信息的充分交互和融合，最终重建出高质量的HRMS影像。在QuickBird和IKONOS两个公开数据集上的实验表明，本文方法与包括GS、PCA两种传统方法及PanFormer、Pan-Mamba在内的多种先进深度学习方法相比，在主观视觉与客观评价两方面均总体优于对比方法。具体地，相较于这些对比方法所得指标的平均值，所提方法在峰值信噪比和通用图像质量指数上分别提升了10.91%和5.62%；在均方根误差、相对无量纲全局误差和光谱失真指数上分别降低了30.52%、18.56%和60.41%。此外，消融实验进一步验证了所提方法中，预融合策略和Mamba模块的有效性。
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  PDF(137)

  摘要(163)

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• 顾及多尺度特征和防收缩断裂的地形断裂线提取方法
• 杨子明,李艳艳,郝劲达,洪壮壮,陈传法

• 摘要：针对目前从地面点云中提取地形断裂线存在完整度和正确性不高、错提和漏提严重等问题，本文提出了一种顾及多尺度特征和防收缩断裂的地形断裂线提取算法。该方法首先使用多尺度地形特征训练随机森林分类器以提取潜在地形断裂线点；然后通过分析点云收缩趋势，将潜在特征点划分潜在脊、谷特征点，并利用主方向一致性约束的区域增长聚类去噪；接着利用垂直约束的拉普拉斯平滑细化点云；最后通过构建最小生成树获取高质量的地形断裂线。本文选取2组具有代表性的高密度复杂地形点云数据验证本文方法的精度与有效性。结果表明：与三种主流方法（LapS、D8和PIM）相比，本文方法提取的地形断裂线完整性和正确性最好。此外，将所提的地形断裂特征线用于数字高程模型（digital elevation model，DEM）建模表明，附加断裂线约束的DEM能够显著提升建模精度，可精确重构断裂处地形细节。
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  PDF(138)

  摘要(127)

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• LAE-Transformer：融合局部感知增强的机载 LiDAR 点云分割网络
• 库闵凡,张良,邓继伟,王广帅,王新文,刘恒志

• 摘要：针对现有机载LiDAR点云深度学习分割算法难以充分利用地物局部拓扑信息，不同尺度的特征表达能力较弱，小尺度标分割效果不够理想的问题，提出了一种融合局部感知增强的机载 LiDAR 点云分割网络LAE-Transformer。首先，通过提取浅层拓扑特征构建点云局部几何结构图，增强模型对地物细节的捕捉能力；随后，串连下采样与区域点联合Transformer模块提取点云深层特征，增强模型在多尺度下的特征感知能力；最后，在上采样过程引入动态残差连接，自适应地融合不同感受野下的关键信息；此外，构建了基于注意力池化与最大池化的混合池化层，弥补信息损失的问题。通过DALES点云数据集和LASDU点云数据集的测试结果表明，本文网络的总体精度（OA）与平均交并比（mIoU）分别达到97.8%与80.8%以及87.2%与68.5%，其中DALES数据集中的卡车、电线杆和围栏等小尺度目标的交并比（IoU）则分别达到了42.1%、75.4%和63.8%，优于其他大部分主流网络，验证了本文网络在机载LiDAR点云分割中的可靠性。
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  PDF(723)

  摘要(691)

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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(1004)

  摘要(1446)

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• 光学-微波闪烁仪通量观测验证遥感蒸散模型的时间尺度匹配研究
• 徐菲楠,王维真,黄春林,王介民,冯姣姣,董磊磊,任志国,李艳,张阳

• 摘要：当前基于地表温度的遥感蒸散（ET）模型，核心通过卫星过境获取的瞬时遥感影像反演地表温度等关键参数，进而推算感热通量（H）、潜热通量（LE）及地表蒸散量；而模型结果的验证多采用涡动相关（EC）方法等观测手段获取的30分钟平均通量数据，二者存在显著时间尺度不匹配问题。近20年发展起来的光学-微波双波长光闪烁方法，可测量数百米至10千米尺度的H与LE，适用于地形起伏等复杂下垫面，且仅需1~2分钟的较短取平均时间即可获得统计稳定的通量结果。该方法与EC优势互补，为遥感ET模型及产品的验证提供了重要契机。本文基于我国西北黑河流域上游高寒草甸与中游绿洲农田的光学-微波双波段闪烁仪（OMS）、涡动相关仪及气象梯度塔观测数据，聚焦探究OMS通量观测与遥感ET模型结果在时间尺度匹配方面的显著优势。不同取平均时间（1、2、5, 10、15、30分钟）的OMS与EC通量数据的对比分析结果表明，OMS系统在1分钟短时尺度下即可获取统计稳定的通量观测值，其理论可行性得到有效证实。值得注意的是，该时间尺度与Landsat等卫星过境单景影像的扫描时长基本一致。基于上游高寒草甸站点的1分钟OMS通量观测数据的分析表明，在以往常用遥感卫星影像结果验证的30分钟内，EC观测的H与LE变化幅度通常可达10%~30%。若仅选取某一时刻的1分钟通量观测值用于遥感ET模型验证，其引入的不确定性将达到相似量级，且在大气非平稳条件下，该不确定性会进一步增大。利用中游绿洲农田站点的OMS与EC通量观测数据，对基于双源地表能量平衡（TSEB）模型和Landsat影像估算的瞬时H与LE进行了验证。结果表明，TSEB模型的估算值与1分钟OMS通量观测值具有更好的一致性。双波长光闪烁方法能够获取与卫星观测时空尺度相匹配的地面观测数据，为基于遥感地表温度数据的ET模型及产品验证提供了一种有效途径。该技术的推广应用，将有力推动相关ET反演算法的创新发展与产品精度提升。
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  摘要(164)

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• 地表温度时空融合模型性能对比：地表环境、空间尺度差异及数据相关性的影响分析
• 陈欣远,佘楚楚,王猛猛,张正加,李冉,李阳阳,刘修国

• 摘要：时空融合是当前结合影像高空间分辨率和高时间分辨率两种属性最有效的方法,对精细化遥感数据产品的生产具有重要意义。然而,绝大多数时空融合模型都是基于地表反射率和植被指数开发,较少应用于地表温度数据；另外,现有的地表温度时空融合模型评价未充分考虑不同数据组合与数据相关性对模型性能的影响。为此,本文基于四种类型的时空融合模型(ESTARFM、STRUM、FSDAF和EDCSTFN),比较各模型的地表温度融合结果,同时分析地表环境、数据空间尺度差异以及数据相关性对融合结果的影响。结果表明：(1)EDCSTFN模型融合LST精度最高,其次是FSDAF和ESTARFM模型,STRUM模型精度相对较差； ESTARFM和EDCSTFN模型的融合影像目视效果更优,STRUM和FSDAF模型的融合影像相对较为平滑。(2)四种模型在地物结构单一区域融合效果最理想,其次是物候变化明显区域,在地表覆盖类型复杂区域融合效果欠佳。EDCSTFN模型在不同地表环境下均保持高水平精度,尤其是地表覆盖类型复杂区域,但在地物结构简单的区域表现不如ESTARFM模型。(3)随着空间尺度差异的增大,ESTARFM、STRUM和FSDAF模型的融合精度表现为规律性下降,而EDCSTFN模型并没有下降的趋势。(4)随着数据相关性的降低,四种模型的融合精度均呈现规律性降低,其中EDCSTFN模型表现出相对较好的稳定性和鲁棒性。
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  PDF(426)

  摘要(396)

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• 长江流域城市湖泊夜光影像(NPP-VIIRS-NTL)空间降尺度方法适用性研究
• 查文娴,赵红梅,邓志刚,李文凯

• 摘要：夜光遥感广泛应用于城市环境、社会经济、重大生态环境及政治安全灾后评估等各个方面。然而，由于长时序高空间分辨率夜光遥感数据的缺失，城市水体环境评估在夜光遥感研究中相对匮乏。本研究旨在弥补夜光遥感在内陆水体环境研究中的缺失，以长江流域面积大于3km2的形态各异的城市湖泊为研究对象，综合湖泊水体亮度温度(Lake Brightness Temperature, LBT)、浮游藻类指数(Floating Algae Index, FAI)和水色指数(Forel-Ule Index, FUI)等水环境遥感评估参数，借鉴DisTrad、地理加权回归(Geographically weighted Regression, GWR)和随机森林(Random Forest, RF)等适用于热红外遥感数据的空间降尺度方法，引入面向对象的理论和相关性统计方法，探索适用于不同形态内陆水体区域Suomi极轨卫星(Suomi National Polar-orbiting Partnership, Suomi-NPP)可见光红外成像辐射计(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS)夜光影像(Nighttime Light, NTL)的最佳空间降尺度方法。结果表明，基于LBT和FAI，面向对象的DisTrad方法(OD-TA)具有一定的稳定性，而基于LBT和FUI，面向对象的地理加权回归方法(OGWR-TU)在滇池和巢湖等大面积(>10km2)，形状复杂度较高(PARA>65)的城市湖泊中表现出色；湖泊空间形态、湖滨夜间灯光的社会人文属性是影响空间降尺度方法适用性的主要因子。该研究不仅弥补了水体区域长时序高空间分辨率NTL影像的缺失，还可为城市湖泊光污染评估及滨湖环境社会人文环境分析等提供方法和数据支撑。
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  PDF(453)

  摘要(433)

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• HY-1C/1D卫星COCTS数据叶绿素a浓度反演神经网络算法研究
• 韦美怡,吴璟瑜,郑鹭飞,王道生,李忠平,商少凌,叶小敏,林供,余小龙

• 摘要：水体叶绿素a浓度（Chl-a）作为核心气候参数，其精准的遥感反演对于全球碳循环研究、海洋环境监测和治理具有重要意义。我国海洋一号系列卫星（HY-1C/1D）搭载的海洋水色水温扫描仪（COCTS），可实现公里级全球海洋水色监测。研发针对COCTS数据的高精度Chl-a遥感算法，是实现自主卫星数据支撑海洋监测与气候变化研究的核心前提。本研究基于覆盖全球海域的2165组实测数据，构建了基于HY-1C/1D COCTS多波段遥感反射比（Rrs）与环境参数的多层感知器神经网络（MLP-NN）模型，实现全球水体Chl-a浓度高精度反演。通过输入因子敏感性分析，最终确定以412、443、490、520、565、670 nm波段的Rrs、纬度、月份、前月月平均海表面温度和前月气候态光合有效辐射参数构成最优输入组合。验证结果表明，MLP-NN模型估算的Chl-a浓度log转换后计算的均方根偏差（Root Mean Square Difference，RMSD）为0.22，中位数绝对百分偏差（Median Absolute Percentage Difference，MAPD）为29.1%，较NASA业务化标准的水色指数算法（OCI）分别降低了0.1和16.9%。进一步的卫星与实测数据的匹配验证结果显示，MLP-NN模型估算的Chl-a的RMSD和MAPD分别较OCI算法降低了0.09和9.8%，展现出优异的算法稳健性。本研究为国产卫星在海洋生态监测领域提供了一种创新方法，显著增强了利用HY-1C/1D卫星观测全球Chl-a浓度的能力。
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  PDF(421)

  摘要(499)

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• 青海省湖岸岸坡GF-7 DSM高程精度验证和影响因子分析
• 张怀文,曹引,赵红莉,蒋云钟,赵慧子,王镕,徐浩玮

• 摘要：高分七号卫星(GF-7)可以获取湖岸岸坡地形数据(DSM),在无地面观测湖泊蓄变量遥感监测中具有应用潜力。但湖泊地形复杂,量化GF-7 DSM的高程精度及影响因素对开展基于GF-7 DSM的湖泊蓄变量遥感监测应用具有重要意义。为验证湖岸岸坡GF-7 DSM高程精度,基于青海省9个湖泊岸坡高精度实测地形数据,分析了湖岸岸坡GF-7 DSM高程精度、稳定性及其高程相对精度的主要影响因素。结果表明,湖岸岸坡GF-7 DSM存在系统误差,高程绝对精度较差,具有显著地形相关性,其高程相对精度较高,高差绝对误差总体小于1.7m,当坡度小于15°时,高差绝对误差小于1.5m,而后随坡度增大精度下降；利用实测高程对GF-7 DSM进行修正,可以显著提升高程绝对精度,高程误差整体小于0.85m,最大高程中误差小于1.4m,高程相对精度总体优于1.25m,最大误差小于1.6m,修正后的湖岸岸坡GF-7 DSM无明显地形相关性。GF-7 DSM高程相对精度主要受基准点坡度及坡度变化共同影响,其中坡度变化是主要影响因素,二者权重分别为0.019和0.047。同一地点不同时相的GF-7 DSM之间具有极强的相关性,R2高于0.98,通过相对修正能够极大地削弱不同时相GF-7 DSM的系统误差,使得多景GF-7 DSM通过拼接融合可用于大型湖泊蓄水量变化遥感监测,从而在无地面观测湖泊蓄水量变化遥感监测中具有极大应用潜力。
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  PDF(698)

  摘要(594)

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• 海洋二号卫星海面风场融合产品的验证分析
• 陈怀怀,殷晓斌,冯倩,邱瑞婷,高国兴,吕思睿

• 摘要：风速和风向的高精度观测是风能资源评估、海洋安全保障及气候变化研究的关键基础。为提升风能资源评估的精确性，本研究旨在通过多源数据匹配分析，评估不同风场数据集（锚系浮标、MULOWV卫星融合风场产品、METOP卫星风场日产品）的精度与一致性，筛选最优数据源以支持业务化应用。采用三重匹配分析方法，对锚系浮标数据、MULOWV融合风场产品数据及METOP卫星风场日产品的风速和风向进行交叉验证。通过计算均方根误差（RMSE）和相关性系数等指标，量化不同数据源的误差及一致性，并分析不同风速条件下的数据波动性。通过系统研究，MULOWV数据在多源匹配中表现最优，风速和风向的RMSE分别低于1.6 m/s和15°，满足业务化应用需求；MULOWV与METOP数据整体相关性较高，但在极端风速条件下存在轻微偏差；MULOWV的误差指标优于其他数据源，适用于大范围风场监测和模型验证。结果表明，MULOWV卫星融合风场产品具有较高的数据精度和多源一致性，可作为风场监测和模型评估的主要数据源，并为其他风场数据的校准提供可靠参考。未来需进一步优化极端风速条件下的数据稳定性，以提升其在复杂气象场景中的应用能力。
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  摘要(268)

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• 覆膜农田遥感分类研究：进展和展望
• 肖扬,唱隽逸,杨倩,陶锋,杜嘉,刘焕军

• 摘要：覆膜栽培技术具有保温保墒、除草抑盐、产量提升等积极作用,随之而来的农膜污染问题也日益加重。遥感技术可准确地获取大范围覆膜农田时空分布,能够为黑土地保护、农业环境改善提供数据支持。本文从利用遥感技术监测覆膜农田出发,从四方面综述了覆膜农田遥感识别与分类的研究现状：首先,介绍国内外应用于覆膜农田的常见遥感数据和图像特点；其次,综合比较光谱、指数和纹理特征在覆膜农田信息提取的效果；然后,对比分析传统机器学习和深度学习方法在覆膜农田遥感分类的效果；最后,探讨多源信息融合在覆膜农田遥感识别与分类中的应用现状。综上所述,本文归纳总结农膜覆盖农田遥感识别与分类研究的前沿问题与挑战,展望未来发展趋势和研究方向,为该领域监测技术手段的进步提供参考。
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  PDF(164)

  摘要(216)

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• 基于多源遥感数据和RF-EBK模型的中国东北地区森林冠层高度估测
• 李响,赵颖慧,甄贞

• 摘要：森林冠层高度作为森林垂直结构的关键参数，其精准估测在碳循环与森林地上生物量（Above-Ground Biomass，AGB）研究中发挥着不可或缺的作用。随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据为大尺度森林监测中冠层高度估测提供了新的可能性。本研究以中国东北地区（Northeast China，NEC）为研究区域，提出了一种结合随机森林（Random Forests, RF）和经验贝叶斯克里金（Empirical Bayesian Kriging, EBK）方法的模型（RF-EBK），用于区域尺度森林冠层高度的估测。该模型基于星载激光雷达ICESat-2（Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2）提供的离散冠层高度数据（ATL08）、Landsat 8 OLI影像、航天飞机雷达地形测绘任务（Shuttle Radar Topography Mission，SRTM）地形数据以及森林冠层覆盖数据（CATCD），首先采用基于交叉验证的递归特征消除方法（Recursive Feature Elimination-Cross Validation，RFE-CV）筛选多源遥感数据中提取的特征因子，通过RF模型进行森林冠层高度估测，并计算测试集的估测残差。基于估测残差的空间自相关性，利用EBK方法对估测残差进行建模，得到研究区域空间连续残差插值结果，并对RF估测结果进行残差校正，从而有效提高模型的估测精度，最终实现中国东北地区2023年30m森林冠层高度的高精度估测。结果表明，森林冠层覆盖在冠层高度估测中的重要性较高；在模型精度方面，RF-EBK模型相比单独使用RF模型具有更优的估测性能，验证集R2提高了59.5%，RMSE和rRMSE降低了27%。此外，使用在研究区域内6个采样点采集的无人机激光雷达（Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, ULS）数据，对RF-EBK模型估测结果进行精度验证， R2为0.69，RMSE为1.65 m，rRMSE为7.81%。综上所述，RF-EBK模型能够实现区域尺度森林冠层高度的高精度估测，为中国东北地区的精准营林管理和可持续森林资源经营提供了有效的技术支持。
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  PDF(590)

  摘要(1569)

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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(1529)

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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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  PDF(949)

  摘要(1081)

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• 利用冠层三维结构特征改进瑞士阿尔高州星载光子计数激光雷达森林蓄积量估测
• 孔丹,庞勇,汪祖媛,李增元

• 摘要：星载光子计数激光雷达具有快速获取大区域植被三维信息的能力，在森林参数反演中得到广泛应用，同时也存在普适性差等问题。本研究重点分析利用冠高及冠高异质性、垂直结构特征改进基于ICESat-2 ATLAS数据森林蓄积量估测模型精度的可行性。首先将去噪后的ICESat-2分割为100 m的估测单元，并通过质量控制，识别并去除异常单元，确保数据质量。在此基础上，通过特征参数分组预筛选和有规则的全子集筛选方法，综合利用点云高度分布特征、冠高及冠高异质性特征、垂直结构特征进行森林蓄积量估测，筛选最优特征组合形式。研究结果表明：针对瑞士阿尔高州针阔混交森林ATLAS蓄积量估测的最优模型由冠层顶部平均高、65%密度分位数、叶面积加权冠层体积和枝叶剖面的平均值构建组成，十折交叉验证精度平均R2= 0.78，RMSE= 92.48 m3·hm-2，rRMSE= 0.24，相比于仅包含传统特征参数的模型R2平均值提升10%左右，rRMSE由0.28降低至0.24，改进了模型在冠层异质性较高林分的蓄积量估测能力。该研究综合利用森林三维结构特征改进基于ICESat-2数据森林蓄积量估测精度，为其在大区域森林蓄积量、碳储量监测应用提供了方法借鉴。
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  PDF(341)

  摘要(399)

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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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  PDF(2988)

  摘要(1392)

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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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  PDF(2296)

  摘要(1324)

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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(1781)

  摘要(1792)

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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(1994)

  摘要(1635)

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• 基于样本自动增广与自适应迁移的长时序遥感影像样本生成方法
• 吕志勇,常益鸣,杨刚,张朋飞,孙伟伟

• 摘要：基于长时序遥感影像样本的生成方法，对于实现地表覆盖分类、监测地表变化趋势和分析土地利用状况至关重要。然而，传统监督分类方法通常需要标注大量样本，导致地表覆盖分类任务的时间和人力成本高昂，同时也限制了分类精度与可靠性。针对该问题，本文提出基于样本自动增广与自适应迁移联合的长时序遥感影像样本生成方法，旨在实现样本“一次标注，多次复用”，减少样本标注并提升长时序大场景遥感影像分类效率。具体思路为：首先利用局部聚类增强筛选潜在样本像素点，通过度量其光谱特征相关性确定增广样本；其次，基于临近时相影像之间的变化分析，通过域间相似性规则来筛选符合迁移规则的样本。本方法基于杭州湾区域2013年至2022年Landsat8 OLI时间序列影像开展验证实验，结果表明：（1）本文提出的样本自动增广策略，可以有效增强样本质量与数量，并提升分类效果与精度；（2）本文提出的样本自适应迁移策略，可以有效实现同一地区、不同时相影像的样本迁移，避免了逐年标注样本，有效提高了样本生成效率和样本质量；（3）基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM），k近邻（k-nearest neighbor，KNN）等不同分类器的应用表明，本文方法的增强样本与迁移样本对多种分类器具有普适性。
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  PDF(187)

  摘要(238)

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• 长岛植被固碳量时空变化特征及造林增汇潜力分析
• 张雪莹,侯西勇,范国伦,王福涛,李东,宋洁,刘凯,徐鹤,高映旭

• 摘要：海岛具有独特的地理特征和生态系统。剖析海岛固碳量的演变趋势，对于指导“低碳海岛”和“生态海岛”建设意义重大。本文利用GF-1和Sentinel-2多光谱卫星影像提取长岛植被类型，结合地形地貌分区，采用固碳速率法计算2015-2022年植被固碳量，分析其变化特征，并探究植被碳汇能力提升的影响因素，评估造林增汇潜力。结果显示：（1）2015-2022年长岛植被面积整体呈现退缩趋势；黑松纯林和针阔混交林面积减少，而刺槐纯林和灌草丛面积增长；北五岛南部植被面积退缩趋势显著，大量灌草丛变为非林草区，是植被退化的主要表现。（2）长岛植被年际固碳量呈现波动上升趋势，空间格局则呈现“多核式增长、条带式减弱”的特征；不同岛屿植被固碳量时间变化拐点具有显著的南北差异；植被“稳定区”固碳能力持续增强，固碳量变化的拐点在2016和2019年；植被固碳量存在较显著的高程和坡度分异。（3）松材线虫病扩散、极端气候事件发生、干旱胁迫及树龄老化等环境问题是影响长岛固碳变化的主要因素；长岛造林适宜性分值区间为17.96-81.98，优先造林区以北五岛为主。本研究可为长岛国际“零碳岛”愿景提供理论依据与数据支持。
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  PDF(255)

  摘要(285)

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• 基于时序Sentinel-2和Landsat 8影像的入侵植物互花米草治理方式识别与动态监测
• 戚炜淳,柯樱海,李金源,闵钰魁,卓昭君,吴昕,李鹏

• 摘要：入侵植物互花米草治理是我国滨海湿地生态保护和修复的重要内容。当前，我国沿海多省陆续实施互花米草治理工程，治理方式包括物理清除和化学清除；前者起效快但易复发，后者成本低但对环境有潜在负面影响。及时监测互花米草清除动态并识别清除方式对于互花米草治理工程实施成效评价以及环境影响评价十分重要。本文以浙沪滨海湿地互花米草分布区为研究区，提出了一种基于时序光学卫星影像的互花米草清除状态和治理方式识别方法（未清除/物理清除/化学清除），并提取物理清除日期。首先融合Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI影像，构建时序光谱指数数据集，采用滑动窗口和基于规则的判别方法识别治理影响时段，判断清除状态；随后利用随机森林方法对治理方式进行分类，最终得到未清除、物理清除和化学清除三种类别，并进一步识别物理清除的日期。结果表明，本方法对清除状态和清除方式的分类精度较高，总体精度达到98.8%，Kappa系数为0.979；物理清除日期检测的平均绝对误差天数为3.91天，准确度为93.67%。2023年，上海市和浙江省的互花米草清除率分别为4.2%和62.7%。本研究提出的互花米草治理方式识别和动态监测方法对于滨海湿地管理决策具有重要参考意义。
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  PDF(203)

  摘要(260)

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• 岩溶湿地无人机LiDAR点云精细3D制图及植被空间分异研究
• 邓力维,张洪艳,付波霖

• 摘要：湿地作为连接陆地和水生生态系统的重要纽带，承载着关键生态服务并对于维持生物多样性具有不可或缺的作用。然而，岩溶湿地复杂的植被垂直重叠现象和特殊的水文条件使其植被分布难以有效监测，制约了对湿地生态的进一步了解。为解决这一问题，本文以桂林市会仙喀斯特国际重要湿地为研究区，提出并实践一种基于LiDAR点云语义分割的3D植被制图分析方法。该方法使用深度学习点云语义分割算法开展湿地植被精细3D制图，并基于制图结果量化各种植被的体积分布、邻水距离和淹水频率，以揭示植被分布与湿地水文之间的关系。研究结果表明：（1）DWS-KP-FCNN算法能够基于LiDAR点云精确识别和区分多种植被类型，并通过后处理方法有效解决植被重叠与水体识别问题，生成类别精细、精度高的3D植被分布图；（2）绘制了湿地植被沿邻水距离和淹水频率梯度的单位体积分布，清晰地揭示了植被分布与水文梯度之间关系；（3）将研究区按邻水距离和淹水频率划分为多个具有不同植被分布模式的空间分区，揭示了不同水文环境中植被群落的空间分异，为湿地生态系统的精细化管理提供了数据支持。上述结论证明，基于LiDAR点云语义分割的3D植被制图分析方法为岩溶湿地植被提供了一种高效、精确、全面的遥感监测手段，具有重要的生态保护和管理应用价值。
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  PDF(226)

  摘要(396)

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

• 摘要：盐沼植被物候的准确监测对“蓝碳”生态系统碳循环研究至关重要。高时空分辨率的卫星遥感技术使得精细化的植被物候监测成为可能，但同时也不可避免地存在“椒盐噪声”。本研究以黄河口湿地为研究区，结合高时空分辨率遥感数据和面向对象方法，开展滨海盐沼物候监测研究。首先基于吉林一号影像进行多尺度分割，提取盐沼植被对象。随后以对象为基本单元，基于时序PlanetScope影像，采用S-G滤波、Double-logistic模型以及动态阈值法提取物候参数，获得生长季开始日期（SOS）、生长季结束日期（EOS）以及生长季长度（LOS），并从时序NDVI拟合精度、物候参数提取结果的空间异质性以及与物候相机观测的一致性三方面开展结果评价。结果表明：（1）相比像元尺度，基于对象的时序NDVI拟合均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、以及平均绝对百分比误差（MAPE）均较低，RMSE<0.05、MAPE<15%和MAE<0.035的区域面积分别增加了11.46%、12.93%和10.72%，表明基于对象的时序NDVI拟合精度更高。（2）基于对象和基于像元的物候参数提取结果在空间分布上较为一致，二者都能体现盐沼植被物候的空间异质性，但基于对象的物候参数在空间上更为平滑，有效缓解了像元级物候参数在小尺度上的变异性。利用半方差函数量化局部物候参数的空间异质性，发现基于对象的物候参数所得的块金值（C_0）和偏基台值（C）明显低于基于像元的物候参数所得的结果。（3）基于对象的物候参数与物候相机获取的物候参数具有较高的一致性（SOS一致，EOS、LOS仅相差一天），而对象内像元的物候参数存在较大的差异。本研究表明，面向对象的影像分析方法有效降低了高分辨率遥感影像带来的椒盐噪声，在盐沼湿地高分辨率物候提取方面具有良好的应用潜力。
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  PDF(990)

  摘要(946)

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

• 摘要：在海陆交接区域，激光光斑中可能同时存在海洋和陆地，从而产生海陆混合波形。如果能准确识别出海陆混合波形，则可以利用这些混合波形来提取水边线的精确位置。本文顾及海陆混合波形的存在，提出一种基于机载海洋激光雷达(Airborne oceanic LiDAR, AOL)红外激光的海陆混合波形识别方法，并进一步提出利用海陆混合波形的水边线提取方法。首先，综合提取AOL红外激光全波形特征并进行特征降维；其次，对AOL波形进行模糊分类，得到隶属度矩阵，根据Otsu最大类间方差法确定海陆混合波形；再次，利用DBSCAN密度聚类算法对误分类的海陆混合波形进行识别和剔除；然后，结合海陆混合波形对应激光点的位置信息，利用PAEK平滑算法得到水边线位置信息。最后，对激光雷达方程进行扩展，给出红外激光海陆混合雷达方程的表达形式，并采用雷达方程理论分析和实测波形数据验证相结合的方式对海洋、陆地、海陆混合波形进行差异分析，为红外激光光斑内海陆并存引起的海陆混合波形研究提供理论基础。利用Optech CZMIL系统采集的实测AOL数据集验证了本文红外激光海陆混合波形法以及海陆混合雷达方程的正确性和有效性。与传统的AOL高程阈值法相比，本文提出的AOL混合波形法将水边线提取偏差的均值和标准差分别降低了24.07%和9.76%，SSIM指数提高了0.031，为AOL潮滩水边线提取提供了一种全新方式。
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  PDF(1516)

  摘要(1183)

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• 融合自适应增强与动态筛选机制的多尺度InSAR相位滤波方法
• 高延东,张帝,路中,李世金,赵金奇,田雨,张书毕,李志

• 摘要：L波段差分干涉SAR卫星(陆探一号, LT-1)是我国首L波段全极化民用SAR卫星星座,数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)生产是该组卫星的主要任务之一。干涉相位滤波是LT-1 SAR卫星数据处理的关键步骤之一,其结果精度直接影响最终DEM的质量。近年来,深度学习以其强大的特征学习及提取能力,已在InSAR相位滤波领域得到广泛关注,但在高噪声及条纹密集区域,现有模型仍面临相位细节保持能力不足、泛化能力弱等问题。针对于此,本文提出一种融合自适应增强与动态筛选机制的多尺度InSAR相位滤波方法(AASTM-U-Net)。本文首先通过菱形-方形构网法生成适用于高噪声与条纹密集场景的训练数据集,以提升网络模型在复杂场景下的滤波性能；然后通过模型的多尺度特征提取及融合自适应增强与动态筛选机制的AASTM相位特征筛选方法实现对干涉相位特征的深度挖掘与精细提取,有效保留相位细节,并增强模型的滤波与泛化能力；最后,通过模拟数据及LT1 A/B双星SAR数据进行实验验证,并与常用滤波方法相比,结果表明：在模拟数据上,提出方法较其他滤波方法RMSE提升近20%,SSIM提升近18%,PSNR提升约5%,尤其是在高噪声及密集条纹区域,提出方法较其他方法有更好的相位边缘与细节信息保留能力；在实测数据中,提出方法残差点去除率高达90.42%,结果精度明显优于其他方法,且在密集条纹区域有更好的相位分辨率和细节保留能力,进一步证明了本文提出方法的有效性。
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  PDF(219)

  摘要(224)

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• 融合LT-1升降轨地表形变观测的泸定9.5地震灾后滑坡易发性评价
• 杨云杰,张瑞,江航,张博,宋云帆,刘国祥

• 摘要：基于机器学习的滑坡易发性评价常受制于空间地理信息样本数据集精度及模型对成灾机制的拟合能力，导致高风险等级的误判与漏判问题较为显著。泸定9·5地震灾区次生滑坡多发频发，高度发育的植被导致遥感解译滑坡编目精度受限，严重影响灾后滑坡易发性评价的准确实现。为此，本研究在既有历史滑坡编目数据的基础上融合LT-1升/降轨时序InSAR地表形变监测结果，以提升滑坡空间分布基础数据的现势性和准确性。随后，选用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)和极致梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)两种基学习器构建Stacking(GBDT-XGBoost)异质集成学习模型开展滑坡易发性评价，并结合预测精度对比分析完成模型和算法的优化选取，从而最终实现精确可靠且更具时效性的滑坡易发性评价与制图。实验选取2023至2024年新进获取的升/降轨LT-1卫星时序SAR影像数据集，通过Stacking InSAR技术提取地表形变速率场，并结合高分2号卫星影像进行滑坡综合解译探明新生滑坡36处，扩充了历史滑坡编目数据集。在此基础上，结合三类既有机器学习模型开展滑坡易发性预测，对本文提出的异质集成学习模型进行精度与性能对比分析表明：在LT数据集探测滑坡信息的支持下，各模型的预测性能和精度均得到了提高。其中，Stacking(GBDT-XGBoost)模型较既有机器学习模型具有更好的预测性能和精度(AUC为0.965、准确率90.92%、精确度91.06%、召回率91.06%以及F1-score为0.911)，且已探明滑坡空间分布与异质集成学习模型的高风险区预测结果更为吻合。本文提出的滑坡编目方法及滑坡易发性评价模型有助于提升滑坡风险评估的准确性和现势性，并可为相关区域防灾减灾及科学重建规划提供参考。
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  PDF(232)

  摘要(269)

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• 基于陆探一号卫星双极化观测的全极化SAR数据重构
• 孙维东,杜欣玲,杨杰,史磊,黎旻懿,赵伶俐

• 摘要：陆地探测一号（LT-1）01组A/B双星作为中国首个民用L波段分布式合成孔径雷达（SAR）卫星系统，有望进一步推动我国雷达数据产品的应用普及化。LT-1主要支持的双极化模式能够保持高分辨率和大幅宽成像，然其相比于全极化观测缺失了部分极化信息，不利于土地精细分类等应用。因此，本文面向LT-1常用的两种双极化组合，设计了多头多分支卷积神经网络及损失函数，旨在以双极化数据输入复原缺失的极化信息，从而实现LT-1全极化SAR数据重构。考虑到极化、空间特征互补性与幅度、相位数据特性差异，本文采用不同分支网络分别提取像元级的极化信息和局部感知野内的空间信息，并通过两个输出头独立预测幅度、相位值以降低输出阶段数据间的串扰风险，同时提出了顾及相位周期性的幅度/相位组合损失作为优化目标指导重构网络训练。实验表明，本文方法对两景LT-1全极化影像的幅度项预测误差在1 dB到2 dB之间、相位项预测误差低于0.5 rad，且重构数据与真实数据的统计分布和极化分解效果基本一致，全极化信息得以良好保持；此外，实验发现重构数据与真实全极化数据分类精度相当，相比双极化分类结果精度提高约5%。本文初步验证了利用LT-1双极化数据兼顾高分辨率、大幅宽、全极化的可行性，可为SAR土地覆盖/利用分类等应用提供更为丰富的输入信息。
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  PDF(385)

  摘要(618)

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• 多时相LT-1影像城区建筑物变化检测：以珠海市横琴镇局部地区为例
• 王秀华,冯光财,王斌,刘金沧,蒋泓波,李宁

• 摘要：城区建筑物变化检测是土地利用、资源管理和城市规划的重要内容,然而我国南方地区常年受云雾雨天气影响,光学影像难以发挥作用,我国自主研制的陆地探测一号01组A/B卫星(LuTan-1A/1B)具有高分辨率、短重返周期、多极化、全天时、全天候等优势,可作为光学影像的重要补充,在变化检测领域有较强的应用潜力。本文基于LuTan-1数据,提出一种融合多时相SAR幅度特征和相干性信息的城区建筑物变化检测算法,该算法通过建筑物识别、色域分割和相干性变化约束,将多时相影像像素值变化与建筑物变化情况对应,从而获取城区建筑物变化区域并定位建筑物变化时段。本文以珠海市横琴镇局部地区为例展开实验,利用2023年6月23日至11月14日共5景LuTan-1升轨影像得到研究区建筑物变化检测结果。同时借助工程项目施工情况对横琴镇东北部及中部的建筑物变化检测结果进行验证,结果显示八处典型区域内共19处建筑物变化情况均与项目施工周期吻合,验证了算法的可靠性,展现了LuTan-1数据在变化检测领域的应用能力和价值,在城市规划和违建查处等领域具有广泛的应用前景。
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  PDF(984)

  摘要(789)

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• 中国脱贫县生态社会耦合协调的时空特征及影响因素
• 赵佳文,周婵,徐彩霞,张宇翔,孙立群

• 摘要：定量分析中国脱贫县生态环境和社会经济之间的耦合协调关系及其影响因素对于总结脱贫经验、巩固脱贫攻坚成果具有重要意义。本文基于长时序、高精度的遥感数据集，构建了全国832个脱贫县生态环境和社会经济的综合评价指标体系，定量评估了两者在2010年、2015年和2020年的发展水平及其耦合协调状态，并运用提升回归树模型识别各指标因子对区域耦合协调发展的贡献率。研究结果表明，脱贫县生态环境的综合发展水平整体高于社会经济发展水平，但社会经济的发展速度快于生态环境的改善速度，且两者在2015至2020年间的平均增长率高于2010至2015年。从空间分布来看，东北地区脱贫县的耦合协调度最高，西北地区最低，整体呈现“东高西低”的分布格局，并表现出由沿海向内陆逐步推进的发展趋势。绝大部分脱贫县属于“经济滞后型”的耦合协调类型，人口数量、国内生产总值、夜间灯光等社会经济指标在耦合协调发展中的贡献尤为显著。基于典型地区的脱贫路径和实践经验，研究进一步提出，因地制宜发展产业扶贫是推动脱贫县社会经济快速发展的关键举措，打造多元化的本地特色产业是巩固脱贫攻坚成果、有效防止返贫的核心策略。
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  PDF(302)

  摘要(287)

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• 街景影像弱监督语义变化检测方法及其城市更新动态制图研究
• 彭奕霖,付迎春,邢汉发,陈书其,李贞豪,张思

• 摘要：街景影像是感知城市物质环境的一种新型地理大数据。通过街景发现立面变化并识别变化语义类别是城市更新的重要感知手段。传统变化检测方法无法直接区分街景变化物体的时相归属(变化拆分)，难以高效识别两个时相中变化区域的语义类别。本文提出Cross-C2PO (Cross-Combine 2 POssible change types)模型统一变化检测与时相拆分任务，有助于引入现有图像语义分割模型实现街景语义变化检测。在此基础上，文章构建了城市更新动态度指标的感知分析方法，以广州主城区2013-2019年更新变化监测为目标，进行街景全景综合变化感知，实现前后左右视四个视角感知的城市更新动态度制图，直观展现了城市更新的分布及物理环境变化强度，为街景与计算机视觉智能结合应用提供创新方法和案例研究。
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  PDF(325)

  摘要(333)

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• 关中平原城市群逐年500-m人为热通量估算 与时空演变分析
• 沈舒蔓,高美玲,李慧芳,李振洪

• 摘要：人为热通量（Anthropogenic Heat Flux, AHF）是单位时间内单位面积上产生的人为热排放总量。研究AHF的时空分布，有助于理解城市热环境的形成与变化，也对缓解和调节城市生态环境问题具有重要的理论和实际意义。为获取区域范围少量样本情形下人为热排放的空间分布并开展关中平原城市群人为热排放的时空演化特征分析，本研究首先采用修正后的源清单法估算地级市人为热通量，再结合POI数据、夜间灯光数据、建筑高度数据以及人口分布数据等多源空间数据通过多元线性回归构建不同类型人为热排放估算模型，获取了2016-2021年关中平原城市群空间分辨率为500米的逐年人为热排放数据，并开展了人为热排放时空特征分析。研究结果表明：(1)多元线性回归在AHF格网化中具有较高的可行性，其获得的拟合模型拟合精度较高，决定系数(R2)均超过0.9，其中建筑AHF的拟合模型精度最高，R2达0.98；(2)POI参与人为热的格网化分配能够很好地体现出不同类型人为热排放的空间异质性，是估算不同热源AHF空间分布的重要数据源；(3)关中平原城市群人为热通量空间分布不均匀，在经济发达、地形平坦、城市化程度高的城市群中心区域形成高值区，在时间上其总体呈现上涨趋势。研究获得的人为热排放空间分布数据可以为城市热环境评估和城市热舒适度模拟提供数据参考。
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  PDF(678)

  摘要(575)

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• 基于开源数据的街区纯净和混合用途自动识别研究
• 胡婷,郭紫璇,潘子永,贺威,徐永明,黄绍广

• 摘要：城市街区功能的识别是城市规划与管理的重要基础，随着城市化进程的加快，单一用途的划分已难以满足复杂城市空间的需求。作为城市多功能融合的体现，混合功能街区的识别，尤其是自动识别，对理解城市功能多样性与提升土地利用效率具有重要意义。在此背景下，本文以开源兴趣面AOI和兴趣点POI蕴含的功能标签为基础，联合开放地图OSM与哨兵二号影像提出了一种能够自动提取纯净和混合功能样本的方法，进而利用ResNet34模型实现街区的具体功能识别。首先利用POI分布信息熵区分单一与混合用途的街区，然后基于哨兵二号与单一功能的用地样本设计多视图差异学习模块进一步提取单一和混合类的样本。此外，考虑到AOI范围与真实街区的尺度差异，样本自动提取方案分别应用于AOI和街区两种单元以增加样本的数量和尺度多样性。本文提出的自动分类方法在北京、合肥、潍坊和成都四个城市的总体精度分别为72.9%、78.3%%、73.4%和75.1%，与仅使用POI分布信息熵的方法相比，联合AOI和POI的方式将混合类别的识别精度分别提高了7%、18%、20%和13%。这一结果证明了该方法在不同城市环境下的可行性与有效性，以及众源地理数据和遥感影像的结合在城市街区用途，特别是混合用途识别研究中的潜力。
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  PDF(146)

  摘要(160)

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• 多任务协同学习的无监督域自适应遥感图像语义分割
• 王渝,冯雨婷,龚思诗,毛彦琴,李圣文,方芳,周顺平

• 摘要：遥感图像语义分割在土地覆盖与利用分类、城市规划以及变化检测等领域具有重要作用。作为一种极具潜力的无监督学习方法,域自适应技术大大推动了遥感图像语义分割的发展。然而,现有模型尚基于单任务来学习,学习到的分割特征不够充分,导致在分割过程中难以准确识别遥感图像中的复杂区域。为了解决这一问题,本文提出了一种多任务学习域自适应语义分割网络(MTLDANet),该网络通过协同学习遥感图像中的语义信息与高程信息,来提升分割特征的学习能力。具体来说,该方法将任务特定的语义特征和高程特征输入跨任务特征关联学习模块,挖掘任务之间的潜在相关性,从而获得更强的任务特定特征表达。通过伪标签引导的混合一致性学习模块提升伪标签质量,实现全局域对齐。此外,熵引导的类别级对齐进一步增强了难分类类别的区分性。本文基于ISPRS 2D和US3D数据集进行了四组跨场景遥感图像语义分割实验。结果表明,所提方法在多种复杂跨域场景下均显著优于现有的域自适应方法。
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  PDF(232)

  摘要(302)

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• 联合中心差异特征和空谱注意力的高光谱图像变化检测方法
• 周天媛,刘嘉敏,郭坦,付川,罗甫林

• 摘要：多时相高光谱图像因其丰富的光谱波段和图像细节，在变化检测中具有广泛的应用。基于监督学习的高光谱变化检测算法往往依赖于大量的标记样本，这导致了高昂的标注成本。本文提出了一种联合中心差异特征和空谱注意力的网络（Joint Central Difference Features and Spectral-Spatial Attention Network，JCDS2AN）用于高光谱图像变化检测，该网络可以缓解样本受限下的变化特征波动，利用有限的标记样本学习到具有代表性的变化特征。在JCDS2AN网络中，设计了多尺度空谱注意力块来捕获空间和光谱的多尺度特征，同时提出一种差异特征引导的差分中心像素交换策略，以实现差异特征和两时相特征的高效信息交互。在三个公开数据集上的可视化和定量实验结果表明，所提出的JCDS2AN优于其他先进的高光谱变化检测方法。
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  PDF(250)

  摘要(370)

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• BHDSI：面向深度学习的遥感建筑高度数据集(5606)
• 王浩,马遥,曹昌昊,宁晓刚,张翰超,张瑞倩

• 摘要：利用光学和SAR遥感影像进行建筑高度估计对于理解城市形态和优化城市存量空间具有重要意义。然而，现有的数据集存在诸多局限：由于样本数量较少，难以满足基于深度学习的遥感信息提取需求，样本所覆盖的区域较为有限，无法提供足够的地理多样性和空间特征代表性,特别是针对中国区域的大规模建筑高度数据集尤为缺乏。此外，数据集的开源性不足，限制了其在更广泛的研究中的应用和验证。为解决这些问题，本文构建了一个专注于建筑高度回归的数据集BHDSI，涵盖了中国62个城市的中心城区，共有5606个样本，覆盖了城市，农村等场景，是目前中国区域覆盖面积最大的建筑高度数据集。该数据集包含哨兵-1和哨兵-2的遥感影像以及建筑高度的真实值，样本大小是256×256，相比于64×64大小的数据集，为建筑高度估计研究提供了一个重要的补充选择。相比其他数据集，该数据集具有样本数量大、覆盖范围广、建筑高度分布合理等特点，能够更好地满足深度学习网络的训练需求。在此基础上，本文采用相同的深度学习网络对BHDSI数据集及其他类似数据集进行了评估，并对比了多个网络使用BHDSI数据集时在建筑高度回归任务中的表现，深入分析了各网络的优劣。研究表明，与其他数据集相比，BHDSI数据集在建筑高度回归任务中的表现更加优异。进一步分析发现，使用BHDSI数据集时，建筑高度较低的区域其估计精度相对较高。此外，U-Net解码器用于建筑高度估计网络训练能够取得更高的精度。这一数据集及实验结果为未来建筑高度估计领域的研究提供了重要的支持。
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  PDF(287)

  摘要(316)

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• SAMSNet：融合分散注意力与多尺度通道注意力的遥感道路提取网络
• 魏德宾,徐永强,李品儒,解鸿基

• 摘要：从遥感图像中自动提取道路在智慧城市、智慧交通和自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。然而，从高分辨率遥感图像中自动提取的道路存在碎片化、连通性差等问题，提取完整的道路仍然具有挑战性。为了解决这些问题，提出一种改进的编码器-解码器网络，命名为SAMSNet。首先，本文使用Split-Attention Network (ResNeSt-50)作为编码器，通过跨通道提取图像的语义信息以实现高质量的特征表示。其次，引入级联并行的空洞卷积块，在扩大感受野的同时提高网络对多尺度上下文信息的感知能力。最后，在跳跃连接部分引入多尺度通道注意力模块(Multi-Scale Channel Attention module, MS-CAM)，同时关注分布全局的和局部的道路信息，帮助网络识别和检测极端尺度变化下的道路。在DeepGlobe Road数据集、Massachusetts Road数据集和GRSet数据集上进行实验，结果表明，SAMSNet在三个公开数据集上的IoU和F1-score等多项评价指标均优于其它对比模型，取得了最优的提取结果。
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  PDF(310)

  摘要(299)

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• 面向黑土区侵蚀沟跨时相提取的循环自训练框架
• 申祎,冯收,赵春晖,宿南,刘勇,闫奕名,张宇驰

• 摘要：土壤侵蚀对东北黑土区构成严重威胁，侵蚀沟是其主要表现之一。目前，遥感技术已广泛应用于侵蚀沟的监测和治理，并积累了大量有标签的历史调查数据。然而，如何利用这些历史数据从不同时间且不同传感器拍摄的最新数据中可靠提取沟壑信息仍是一个亟待解决的技术难题。为此，本文提出一个新颖的循环自训练框架（Cyclic Self-Training Framework, CSTF）。该框架通过一种迭代循环的自训练方式，成功实现了黑土区侵蚀沟的跨时相可靠提取。在每次自训练过程中，设计了对象级伪标签生成策略来为最新数据提供高质量的伪标签，并引入了基于伪标签可信因子的损失函数以有效缓解伪标签噪声的负面影响。基于黑龙江省桦川县的两组实验结果表明，提出的CSTF在侵蚀沟跨提取性能上显著优于其他先进方法，充分展现了其在促进东北黑土区土地保护管理方面的重要潜力和实际应用价值。
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  PDF(288)

  摘要(302)

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• 级联学习的雾下遥感影像目标检测方法研究
• 万宇,李杰,郑莉,林镠鹏,袁强强,李慧芳,杨依

• 摘要：雾天条件下，大气散射作用会减弱图像中的光照强度，导致遥感图像对比度下降，影响目标检测模型的性能。现有研究通过在有雾数据上训练模型或图像去雾预处理两种策略来应对这一问题。但在去雾过程中会导致特征丢失等问题，很难保证其与目标检测任务之间一直存在正相关性，即去雾结果有益于目标检测任务。为此，本文提出了级联学习的雾下目标检测方法(CL-FODM，Cascade Learning Foggy Object Detection Method)，建立了结合CNN和Transformer的轻量化去雾子网络，能获取更清晰的去雾特征，为下游目标检测提供更显著的语义信息。构建了特征感知引导下的多任务损失函数，在特征层面上更精准地挖掘可区分的目标语义特征，实现去雾与目标检测的协同优化，解决上下游任务间的语义不一致性问题。实验结果表明，本文提出的CL-FODM在评价指标与视觉检测效果上均优于原始模型与级联式模型。
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  PDF(347)

  摘要(692)

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• 用于零样本分类的遥感视觉语言模型：综述
• 檀晓萌,席博博,薛长斌,李云松,徐海涛

• 摘要：视觉语言模型在零-小样本分类、图文检索、图像字幕、视觉问答和视觉定位等多种多模态任务上取得了显著的进展。然而，大多数方法依赖于通用数据集的预训练，导致在如遥感、医学等特殊领域的泛化性能不佳。最近提出了许多遥感视觉语言模型，这些新模型通过构建大规模的遥感图像文本对数据来微调通用视觉语言模型，以实现具备地理感知能力的遥感域专用视觉语言模型。本文以零样本分类任务为主线，总结并分析了遥感视觉语言模型的最新发展，主要是利用遥感数据对通用视觉语言模型微调来构建遥感域专用模型，整体驱动方式依赖于高质量标注的遥感数据和高性能的算力资源。此外，当前模型的发展较为分散多样，这使得遥感视觉语言模型的统一基准评价难以建立。为解决上述问题，未来或许可结合模型架构设计、微调技术等进行算力优化，同时依据多样任务特点逐步完善评价体系。
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  PDF(747)

  摘要(593)

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• 基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类网络
• 郑向涛,翁谦,陈耿葳,潘增滢,林嘉雯

• 摘要：高光谱图像HSI（Hyperspectral Image）可以捕获地物成分的光谱特征，但缺失三维信息，而激光雷达LiDAR（Light Detection And Ranging）可以捕获地物的距离高度信息，两类数据相互补充可以有效提升地物识别分类的精度。Mamba模型具有远程特征学习和高效运算的优势，但目前在多模态遥感数据融合分类中的研究较少，存在多源特征信息缺失，融合不足等问题。基于此，本文提出了一种基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类网络。该网络包括一个可堆叠的基于Mamba结构的双通道协同注意力模块，利用参数共享促进了多源特征之间的相互学习，从而在分类任务中实现更高的分类精度和更好的泛化能力。实验结果表明，所提算法在Trento，Houston2013和MUUFL数据集上的总体精度分别达到了99.33%，91.74%和94.94%，能够更为高效地提取、融合多源特征。
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  PDF(752)

  摘要(1958)

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• 高分一号宽幅多时相水体提取数据集
• 王兴斌,周光尧,张鹏,叶锦州,张鸿生,耿修瑞,计璐艳

• 摘要：针对当前公开水体数据集时相单一以及标注精度较低等方面的局限性，本研究基于“高分一号”(GF-1)的宽幅多光谱影像，构建了高质量多时相湖泊提取数据集。分别选取了动态程度较高的鄱阳湖、中等的纳木错以及较低的阳澄湖作为试验区，涵盖了2022年春夏秋冬四个季节。为提高数据质量，GF-1宽幅多光谱数据首先经过辐射、正射和快速大气校正等预处理；然后采用自动与人工目视相结合的标注策略，三个研究区四个季节的总体精度均达到94%以上，确保了数据集的可靠性和科学性。该数据集具有多时相特性和高标注精度等特点，为高分辨率遥感影像中的动态水体制图和动态变化监测研究提供了重要数据支持。为验证数据集的实用性，采用阈值分割、传统机器学习算法以及深度学习等多种水体提取方法进行实验。结果表明，该数据集能够有效支持不同方法的训练与评估，为动态水体提取算法的性能提升提供可靠数据基础。
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  PDF(151)

  摘要(147)

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• 1998-2023年新疆典型煤田火区热红外遥感动态监测与分析
• 卢俊辉,邓军,陈雪,宋泽阳,王彩萍,李朋飞,曹飞,胡柳茹,席爽

• 摘要：煤火作为一种全球性环境灾害，具有持续时间长、治理难度大的特点，对生态环境、生物健康和能源安全造成了极大威胁。煤火的演化是一个时空连续的过程，地表温度（Land Surface Temperature，LST）是反映其演化规律的关键指标。随着多源遥感数据的不断积累，时间序列方法逐渐成为探测煤火的重要手段，通过地表热异常确定煤火位置对煤田灭火工程有重要的现实意义。地表温度数据是随机性的复杂时间序列，给长时间序列煤火监测带来了挑战。本研究以新疆三道坝煤田火区为研究对象，构建了一种基于STL（Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess）时序分解的煤火监测方法。基于Landsat卫星影像和谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平台，构建了研究区1998-2023年期间的地表温度长期时间序列，对地表温度序列进行STL时序分解，分析其时空变化趋势，并利用趋势分量、随机抽样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）算法来判断煤火区域及演化周期。结果表明：STL时序分解后可以有效分离地表温度长时间序列数据中的季节性和随机波动影响，分解后的趋势项更能精准反映出地表温度长时间尺度下的演变趋势；2016年现场20个实测发火点中，16个位于趋势项分量平均值、极差值的高值区域；RANSAC算法分析1998-2023年煤火演化过程，结果与实地调查基本一致，验证了STL时序分解方法在煤火监测中的有效性和可靠性。本研究构建的方法提高了监测精度，增强了对复杂时空变化的适应性，识别的煤火燃烧时空特征与现场调研基本一致，完成了长期、大范围的地表温度分析，明确了研究区煤火的时空演化特征，为后续的煤火监测和治理提供参考。
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  PDF(162)

  摘要(147)

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• 顾及影像重叠率的广域陆探1号数据处理方法：以三峡库区重庆段滑坡监测为例
• 王文昕,冯光财,纪元法,王海艳,熊志强,陈鹤升,蒋泓波,贺礼家

• 摘要：陆地探测1号（LuTan-1, LT-1）卫星作为我国首个L波段干涉测量卫星星座，凭借其长波长穿透性强和高时空分辨率的优势，为广域地质灾害监测提供了新的机遇。然而，卫星运行初期存在的实时轨道精度不足、影像分幅不规则以及影像间有效重叠率低等问题，严重制约了其广域尺度应用潜力。针对上述问题，本研究提出了一种顾及影像重叠率的广域LT-1卫星数据处理方法。首先，将影像按轨道（path）分类，在时空基线约束的基础上，引入影像间重叠率约束，以优化同一path内不同分幅影像的干涉网络构建。随后，利用干涉图堆叠（Stacking）技术获取形变速率，并通过区域网平差技术实现不同path形变结果的无缝拼接。在此基础上，针对形变显著的重点区域，进一步采用小基线子集（SBAS-InSAR）技术进行精细化时序形变反演。以三峡库区重庆段（包括云阳、奉节、巫山）为例的结果表明，该方法的影像利用率较传统分幅（frame）分类构网策略提高62%，形变监测精度达到6.1mm/yr，显著优于传统策略的10.7mm/yr。滑坡探测结果显示，LT-1升轨和降轨数据分别比Sentinel-1多识别57处和63处疑似滑坡隐患点，充分展现了L波段SAR卫星在复杂地表环境下的独特优势。本研究提出的方法有效解决了广域LT-1数据处理中的效率与精度难题，显著提升了该卫星数据在广域地质灾害监测中的应用价值。
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  PDF(140)

  摘要(143)

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• 盐穴储气库地表形变FS-InSAR精细反演 与时空演化特征分析
• 张嘉骥,吴宏安,刘真真,张永红,王紫钰,康永辉,魏钜杰

• 摘要：我国天然气供需矛盾突出、调峰需求大，地下储气库已成为保障供气稳定的关键基础设施。然而，盐穴型储气库高压环境下的盐岩蠕变会引发显著地表形变，严重威胁储气库安全生产。因此，精细获取储气库地表形变信息，是保障其安全稳定运行的重要前提。本文基于全散射体InSAR(FS-InSAR)技术，利用79期Sentinel-1时序雷达影像，精细反演了某盐穴型储气库2021年8月至2024年8月的地表形变场，分析了储气库的形变空间分布差异，并结合注采气数据对比分析了储气库形变的时序演化特征。结果表明，FS-InSAR技术可获取水域、农田等分布较多的储气库区域高精度高密度的地表形变信息，监测密度达1121个点/km2，实现了除水体之外的全像素地表形变监测。28个水准数据验证显示，InSAR地表形变结果精度为2.9 mm/a。该储气库不同区域呈现差异化地表形变特征，老腔区域发育一定程度的地面沉降，最大沉降速率达82 mm/a；新腔区域沉降相对较小，沉降速率多为10-20 mm/a，这可能与新腔采用天然气阻溶回溶、氮气阻溶水溶等先进造腔技术有关。时序上，地表形变呈显著周期性，与注采气活动高度相关，即注气阶段地表抬升，采气阶段下沉。本研究为储气库全域高风险形变区域的早期识别提供了重要参考，将有助于储气库注采气的科学调度与管理。
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  PDF(137)

  摘要(149)

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• 综合InSAR与深度学习的青海省化隆县活动滑坡自动识别
• 陈文雪,王贤敏,郭海湘,曹里,李冬冬,隋兵

• 摘要：灾难性滑坡往往由活动滑坡发展而来，活动滑坡的早期识别能够有效支撑灾害及时防治，避免人员伤亡与财产损失。干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）技术为活动滑坡识别提供了重要支撑，然而目前活动滑坡识别主要依据地表形变、地形地貌特征，依靠目视解译，在广阔区域应用时面临耗时、高漏检、高虚警的瓶颈。本文综合InSAR与空间分析方法自动提取地表有效形变区域，构建了涵盖孕灾、致灾、形变特征的隐患识别综合判据，建立了充分挖掘孕灾、致灾与滑坡形变之间多尺度非线性关系的深度学习AMRetNet算法，在滑坡活跃的广阔化隆县区域开展活动滑坡自动识别，识别出活动滑坡178处，新发现活动滑坡48处，提出的AMRetNet算法性能优于目前活动滑坡自动识别领域典型算法，包括Transformer、U-Net、CART和SVM。本文工作为大范围城镇区域活动滑坡自动识别和早期发现提供了重要支撑。
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  PDF(183)

  摘要(164)

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• 时序InSAR方法城市地面沉降监测应用与实践
• 廖明生,王寒梅,王茹,龚志强,吴建中,董杰,来尚婧,林金鑫

• 摘要：地面沉降是城市发展过程中不可忽视的重要地质安全问题,对城市地面沉降进行持续监测与研究尤为必要。合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术在城市地面沉降监测中的应用,经历了从数据获取、处理方法、精度验证到实际应用等多方面的长足发展。本文基于二十多年来作者团队在上海市开展的时序InSAR监测从应用探索到工程实践的积累,系统总结了城市地面沉降监测的发展历程,包括初期的实验验证阶段、基于小数据集的监测方法探索阶段、高分辨率数据支持下的基础设施监测、到多源多尺度InSAR监测的拓展阶段。在上海地区研究的基础上,作者团队开展了北京平原等其他地区地面沉降监测研究。目前,上海市地面沉降防治工作处于微量可控状态,年沉降量控制在6 mm以内,对微小沉降量的监测提出了很高的要求。展望未来,城市地区密集高层建筑物的高精度形变监测、城市复杂场景下雷达散射机制的理解与建模、多因素耦合作用下的城市形变机制的科学解释、人工智能支持下的形变信息挖掘与早期预警等研究将进一步推动InSAR技术的发展与应用。
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  PDF(167)

  摘要(208)

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• 时序InSAR若尔盖高寒冻融泥炭地形变监测与分析
• 于冰,王金日,刘国祥,尹高飞,张瑞,戴可人,王晓文,张波,蔡嘉伦

• 摘要：若尔盖湿地分布有欧亚大陆最大的高寒冻融泥炭地，具有重要生态碳汇功能。冻融和碳循环过程均会导致地表形变，开展形变监测与分析可为研究冻融和碳循环过程提供重要依据，但当前对该区域地表形变的研究较为缺乏。本文首次以若尔盖高寒冻融泥炭地为研究区域，先期利用2020年1月至2022年12月间的升降轨Sentinel-1 SAR影像及SBAS-InSAR方法获取其地表形变，结合形变分量建模、趋势检验和地表覆盖类型深入探讨其时空特征、变化趋势及泥炭地健康状况。研究表明，该区域垂直向和东西向形变速率分别在-45 mm/a至45 mm/a和-25 mm/a至25 mm/a之间，呈现出沉降与抬升、线性累积与季节性变化以及垂直与水平形变并存的复杂特征，与冻融、碳循环、地温、降雨等因素密切相关，且不同地类形变趋势差异显著，主要与驱动因素的差异相关。本文首次揭示了若尔盖高寒泥炭地的复杂形变特征、变化趋势及影响因素，可为该区域生态功能与脆弱性评估提供科学参考，同时验证了SBAS-InSAR技术在大尺度冻融泥炭地地表形变监测中的有效性。
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  PDF(290)

  摘要(317)

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• 时序InSAR技术青海省化隆县滑坡隐患识别与三维形变监测
• 熊志强,李龙,熊萌,马生清,李文军,冯光财

• 摘要：合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术虽然已经在滑坡隐患识别和监测中得到了广泛应用，但是整合InSAR数据处理、滑坡识别、三维形变监测，尤其是威胁对象分析的流程并不多。本文整合InSAR数据处理、滑坡识别和多维形变监测的流程，并将其应用于青海省化隆县。利用时序InSAR技术处理了2021年1月至2023年6月成像的升降轨Sentinel-1影像，本文获取了化隆县的InSAR地表平均形变速率。结合InSAR结果、C指数与GoogleEarth影像共识别出334个滑坡隐患，其中升轨影像识别出233个，降轨影像识别出265个，164个滑坡隐患可以被升降轨影像同时识别到，滑坡隐患总面积约95.56km2。54个滑坡隐患威胁到建筑物、11个滑坡隐患威胁到黄河/水库、两个滑坡隐患威胁到国道、12个滑坡隐患威胁到省道。识别出的滑坡隐患坡度分布在5°到40°之间，识别到的近南北走向的滑坡隐患明显少于其它坡向的滑坡隐患。利用坡向平行流动模型（Aspect Parallel Flow Model, APFM）计算了面积最大的初麻乡安具乎村滑坡的三维形变序列，并从理论上说明了APFM在滑坡呈近南北走向时，解算得到的三维形变场受观测值误差影响较大。分析发现安具乎村滑坡的水平形变远大于垂直形变，最大水平累积形变超过1米。该滑坡威胁到两个村庄、一条省道和部分种植区，还需要进行持续性监测。本研究将为化隆县地质灾害防治提供参考，同时为类似滑坡隐患识别和三维形变监测提供技术支持。
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  PDF(345)

  摘要(355)

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