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

• 摘要：针对目前深度学习检测算法在遥感图像在轨实时处理任务上综合性能不平衡，且在星载嵌入式设备上难以部署的问题，本文基于YOLOX-s算法，提出一种面向嵌入式平台的光学遥感飞机目标快速检测算法LAD-YOLOX（Lightweight Aircraft Detection YOLOX）。首先，在硬件感知网络的设计上，基于ShuffleNetv2设计了超轻量、高精度的骨干模块ES-Block（Enhanced ShuffleNet Block），重构原有的主干特征提取网络。其次，引入GSConv构建轻量级颈部特征融合网络GS-Neck，使得前后端结构的参数量配比均衡，降低了计算复杂度的同时精度损失更小。然后，设计轻量级解耦合检测头网络结构，进一步提升飞机目标分类和定位的特征编码，降低模型参数量，提升检测性能。最后，为LAD-YOLOX算法替换置信度预测损失函数Varifocal Loss及边界框定位损失函数SIoU Loss，提高了模型训练的收敛速度和推理时的精度。仿真实验结果表明，所提算法在RSOD遥感数据集上，检测精度损失极低，计算量压缩为原始YOLOX-s模型的43.72%，检测速度提高24 FPS。在XILINX EK-U1-ZCU102-G评估套件上完成算法部署及加速，对自制飞机数据集的检测速度至少可达到26.53 FPS，能够满足在轨实时、准确检测飞机目标的需求。
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  摘要(21)

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• 基于深度学习的无监督单目动态场景深度估计综述
• 程彬彬,于英,张磊,王自全,江志鹏

• 摘要：现实世界中不存在完全静态的场景，动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息，与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势，有着极强的研究意义和广阔的发展前景，在三维重建、自动驾驶等下游任务中起着关键作用。深度学习技术迅速发展，无监督学习不使用真实数据标签，吸引众多学者的研究热情。国内外众多学者为了处理场景中的动态物体相继提出一系列无监督单目深度估计算法，为广大相关领域的研究者奠定了研究基础，但目前尚未有对上述方法进行综合分析的研究。针对这一问题，本文对基于深度学习的无监督单目动态场景深度估计技术进展情况进行了系统性梳理与总结，首先归纳了基于深度学习的无监督单目深度估计的基本模型，分析了动态物体是如何对场景深度估计产生的影响；其次，介绍了单目深度估计研究的常用数据集以及评价指标，对经典动态场景下单目深度估计模型进行了性能对比分析；然后，依据对动态物体的处理方式不同，分别从动态场景鲁棒深度估计和动态物体跟踪与深度估计两个研究方向，进行了总结与定量分析；最后对动态场景单目深度估计的未来发展方向进行了展望。
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  摘要(24)

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• Sentinel-1和Sentinel-2协同反演稀疏非光合植被覆盖度方法研究
• 姬翠翠,骆义峡,李晓松,徐金鸿,杨雪梅,陈茂霖

• 摘要：精精准定量反演光合植被(PV)和非光合植被(NPV)覆盖度对了解植被碳循环过程起着至关重要的作用,同时非光合植被覆盖度信息获取为土地沙漠化及植被转化机制研究提供重要信息。本文以甘肃省民勤县为研究区, 以Sentinel- 1B IW GRD和Sentinel-2A为数据源, 采用线性指数模型和随机森林回归模型(RFM), 基于控制变量法开展微波与光学遥感数据协同反演NPV覆盖度的方法研究, 参考野外获取样地真实性检验数据, 将均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSE(%))作为指标评价反演结果精度。结果表明: (1) Sentinel-1和Sentinel-2协同反演NPV比仅采用sentinel-2光学遥感数据能够明显提高NPV覆盖度估算精度; (2) 由Sentinel-1和Sentinel-2获取植被指数构建的随机森林模型在NPV覆盖度估算上较线性指数模型精度更高, 随机森林模型和线性指数模型估算NPV的RMSE分别为0.0149和0.0153, 估算精度提高了1.4%; (3) VH、VV两种极化方式参与建立随机森林模型可有效提高NPV覆盖度的估算精度, 尤其VH极化对非光合植被信息探测更为敏感, 较VV模型估算精度提高了5.1%。(4) 加入表征土壤信息的比值土壤指数（RSI）有效减少土壤对在NPV覆盖度估算影响，提高NPV覆盖度估算精度。由此可见, 微波和光学遥感数据结合是提高NPV覆盖度估算精度的有效方法，同时土壤作为独立重要指标参与模型计算对提高NPV覆盖度估算具有重要意义。
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  摘要(1548)

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• 大尺度生态质量遥感评价方法构建及应用研究
• 高吉喜,万华伟,王永财,侯鹏,施佩荣,孙晨曦

• 摘要：生态系统是人类生存和经济社会可持续发展的基础，开展生态质量评价为制定生态保护修复政策和服务于生态文明建设提供科学依据。本文从国家尺度生态质量评价年度业务化需求出发，以生态学理论为基础，构建了一套表征“功能-稳定-胁迫”三个维度的生态质量评价体系，利用植被参量和土地利用等遥感数据，对2000-2018年陆地区域生态质量进行了监测和评价。结果表明2018年全国生态质量整体状况良好，生态质量中等以上比例达到了36.98%，差等生态质量仅占4.33%。福建、海南、广西等地生态质量最优；2000-2018年全国53.97%的区域生态质量呈改善趋势，其中2011年之后改善趋势更为明显；全国部分区域生态质量形势仍然严峻，生态系统功能低、生态系统稳定度差，生态系统胁迫处于较高水平。从全国生态质量评价的应用结果来看，构建的生态质量评价体系方法科学、简单快速、经济可行，能满足区域或国家生态系统质量快速评估的需求。
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  PDF(1258)

  摘要(646)

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• 地学知识图谱引导的遥感影像深度语义分割方法
• 李彦胜,欧阳松,武康,张永军

• 摘要：尽管深度语义分割网络有效提升了遥感影像语义分割性能，但其效果远未达到人类领域专家的目视解译水平。究其原因，人类视觉系统在进行遥感影像解译时，往往会综合运用视觉特征、语义信息和先验知识。然而，深度语义分割网络本质上是数据驱动的面向像素级损失反向优化的分类方法。这种基于像素级优化的深度语义分割网络，一方面受制于像素空间尺度，缺乏整体性目标线索挖掘；另一方面难以跨越结构化数据和非结构化知识之间的鸿沟，无法充分利用地学先验知识和空间语义信息。针对以上两方面的问题，本文提出了地学知识图谱引导的遥感影像深度语义分割方法，使用从地学知识图谱中抽取的地物目标语义信息和地学先验知识构建损失约束，自主引导深度语义分割网络训练。损失约束包括实体级连通约束和实体间共生约束，前者以连通域实体而不是像素为单元计算损失，实现对实体的整体性约束；后者将共生条件概率量化的空间共生知识嵌入到数据驱动的深度语义分割网络中以约束分割实体的空间分布。实体级连通约束引导深度语义分割网络在训练的过程中自主学习实体级别的特征表示，使得分割结果更具整体性，边界模糊和随机噪声现象得到抑制。实体间共生约束根据空间语义信息和地学先验知识调整实体的空间分布，从而实现对分割实体空间分布的自动优化。大量实验结果表明，在实体级连通约束和实体间共生约束的引导下，深度语义分割网络可以完成对实体级特征的学习并根据空间共生知识自动优化地物实体的空间分布，有效改善了遥感影像语义分割性能。
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  摘要(68)

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• 综合多源遥感信息的水稻纹枯病区域生境适宜性评价方法
• 田洋洋,吴开华,李惠紫,沈艳艳,邱晗潇,翟婧,张竞成

• 摘要：作物病害的发生与其生境的适宜性关系密切，目前病害生境监测和评价通常较为粗放，主要依靠气象信息，对田块间作物生长状态和环境条件等空间异质性因素缺乏精细的描述，难以为病害的精准预测提供有效信息。本研究以水稻中发生面积较大的主要病害水稻纹枯病为研究对象，通过在县域尺度开展多年份病害等级调查获得建模及验证样本，综合运用光学、微波及热红外等多源遥感数据对病害关键生境因素进行监测，关键生境因素主要包括寄主生长状态、稻田水层状态及稻田地表温度生境因素，并在此基础上，结合空间网格化分析和偏最小二乘（PLS）回归方法建立了病害生境适宜性评价模型。结果表明，利用遥感信息能够有效表征病害相关生境因素，同时，基于多源遥感表征的生境因素建立的水稻纹枯病区域生境适宜性评价模型能够得到与实际病害调查空间分布趋势基本一致的结果，模型对病情等级的拟合优度R2为0.60-0.65，RMSE分别为0.72、0.56。基于多源遥感信息能够以空间连续的方式对寄主状态、环境条件等重要病害生境因素进行表征，及实现病害生境适宜性的有效评价，为病害预测、防控提供重要的参考和指导信息。
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  摘要(74)

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• 基于星地传感技术的土壤盐渍化监测：进展与展望
• 王敬哲,丁建丽,葛翔宇,彭杰,胡忠文

• 摘要：土壤盐渍化是全球面临的土壤退化和环境恶化的共性问题。近地传感、卫星遥感与机载遥感等星地传感技术的蓬勃发展使得高效且准确的土壤盐分周期监测成为可能，并为土壤盐渍化研究提供了坚实技术支撑。本文针对土壤盐渍化星地传感监测的发展进程，以“数据-方法-应用”为脉络，详细分析梳理了土壤盐渍化监测的原理、主要数据源及主流方法；随后归纳总结当前技术体系的发展现状以及监测数据、监测方法及尺度效应等局限性；最后针对基于星地传感技术的土壤盐渍化监测的进一步发展提出了展望和设想，明确了多源星地数据融合的次生土壤盐渍化监测；依托多平台开展土壤盐渍化的多尺度协同监测；借助学科交叉加深土壤盐渍化的探测深度；基于云计算的土壤盐渍化共享数据集与平台开发等未来需要重点关注的研究方向。
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  摘要(65)

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

• 摘要：红树林是生长于热带、亚热带海岸潮间带的木本植物群落，是重要碳汇生态系统。激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是获取林木三维结构参数进行生物量估算的重要技术手段。针对仅利用机载LiDAR难以完整描述出红树林三维结构的问题，本文以广东湛江英罗港和广西茅尾海红树林保护区为研究区，利用无人机载和手持式LiDAR获取的点云数据，提出了一种红树冠层下部约束聚类分割方法，实现了对木榄、红海榄、桐花树等不同类型红树的单木分割以及树高、冠幅的提取，并与传统单木分割算法进行了对比分析。结果表明：联合空地LiDAR数据，本文提出的单木分割算法在不同类型红树单木分割中均取得了最高的单木检出率，较传统的冠层高度模型分割法提升了13.4%~26.7%。有效提高了红树树高的提取精度，三种红树树高参数提取值与实测值之间的R2提高了1.8%~42.2%，RMSE减少了3.4%~55.3%。红树冠幅分割结果存在提取值偏小的规律，将能够表征红树冠层交叠密集程度的点云密度变量作为修正因子，经修正，RMSE降低了45.25%~53.33%。
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  摘要(69)

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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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  摘要(51)

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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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  摘要(83)

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• 基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割
• 张银胜,吉茹,童俊毅,杨宇龙,胡宇翔,单慧琳

• 摘要：遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息，增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络，没有考虑互补特征的差异，存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题，无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此，本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先，针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器，高效的提取双模态特征，并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次，提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征，使网络能够充分学习互补信息。最后，提出多层特征上采样模块，利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作，逐步上采样实现特征高效恢复，提升分割性能。实验结果表明，所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%，能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征，提高遥感图像分割的准确率。
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  PDF(108)

  摘要(64)

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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(173)

  摘要(79)

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• 水稻遥感制图研究综述
• 高心怡,池泓,黄进良,凌峰,韩逸飞,贾小凤,李一凡,黄端,董金玮

• 摘要：水稻是人类的主要粮食作物之一，及时准确的获取水稻面积分布和时空变化对粮食政策制定具有重要的参考意义。本文围绕“水稻遥感制图”研究主题，首先回顾调研国内外文献资料，系统梳理了水稻的生理生长过程和主要的种植模式。水稻种植在全球主要集中在东南亚地区；从全国范围看，单季稻产区主要位于东北地区和长江中下游地区；双季稻和三季稻产区位于湖南、江西、广东等华南省份。其次，从遥感数据源出发，归纳了目前水稻遥感制图中常用的光学和雷达遥感数据；在重点分析水稻的“光谱-空间-时间”特征的基础上，探讨了水稻遥感制图中典型植被指数；并从传统机器学习和深度学习两个方面总结了现阶段水稻遥感制图的主流方法。然后，从典型机器学习模型、多源遥感数据融合以及遥感计算云平台归纳了水稻遥感制图的应用现状。总结发现目前水稻制图研究存在以下难点：（1）由于数据缺失或相似生长周期植物的存在导致水稻漏分、错分；（2）依赖机器学习模型参数；（3）地形破碎区域或多季、轮作水稻种植地区的制图困难较大；（4）不同地区种植结构不同导致各方法无法在各地区兼容使用。基于此，从水稻物候特征发掘、水稻时序观测数据获取手段、水稻遥感制图空间分辨率改进等方面探讨了水稻遥感制图的发展方向：（1）水稻物候期遥感信号特征从单一化到多样化；（2）覆盖水稻完整生长期的光学时序数据获取；（3）水稻遥感制图空间分辨率提升；（4）多源遥感数据的有效融合和应用。
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  PDF(104)

  摘要(184)

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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(157)

  摘要(117)

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• 湿地监测背景下的语义虚拟地理环境初探
• 肖昕,陈浩,徐丙立,方朝阳,林珲

• 摘要：作为新一代的地理分析工具，丰富的地理空间大数据为虚拟地理环境的发展带来了前所未有的契机。然而，伴随数据获取的逐渐便捷，虚拟地理环境普遍存在“可视”而“不智”的问题，还远未达到对现实地理环境可计算、可管理、可决策的需求。提高虚拟地理环境中数据的语义互操作性是解决该问题的关键。本研究首先提出了具有知识驱动、语义协同和结构统一等特点语义虚拟地理环境。然后阐述了语义虚拟地理环境可以利用知识图谱作为现实地理环境的形式表达，通过集成实时的感知数据，以及虚实之间的交互数据信息，形成现实地理环境在虚拟空间的映射。最后本文以湿地监测为例，基于知识图谱构建语义虚拟地理环境，通过湿地监测本体实现多要素、多源异构、多时空尺度的湿地监测数据语义整合，以直观的方式刻画复杂的湿地生态系统。利用关联的监测数据之间构建的丰富语义关系，实现湿地虚拟地理环境的知识化搜索和语义推理，从而为湿地的综合信息化管理决策提供支持。
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  PDF(142)

  摘要(104)

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• 融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展
• 吴伶,刘湘南,刘美玲,张廷伟,杨宝文,徐宇岐

• 摘要：遥感时间序列蕴含自然因素和人类活动等不同驱动因子导致的森林组成、结构、功能变化及其差异信息，这为融合遥感时间序列中蕴含的时间维、空间维和光谱维（时空谱）信息开展森林扰动检测与归因提供了理论支撑，其能有效提升对森林演替过程、发展态势及其驱动和响应机制的理解能力。本文系统评述了融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展。首先，从数据、特征、算法等多个角度阐述当前森林扰动检测进展：数据角度，介绍了面向稠密和稀疏时间序列等不同观测频次的变化检测方法；特征角度，归纳了森林扰动光谱响应特征和多光谱特征集成变化检测策略，总结了面向森林扰动检测的时序与空间特征融合方式；算法角度，介绍了并行和串行两种多算法集成策略，描述了面向森林低强度扰动的变化检测算法研究进展。森林扰动归因的本质是面向森林多类型扰动分类问题，本文在分别按照时间顺序和特征维度归纳作为森林扰动归因输入的归因特征的基础上，总结了基于遥感时间序列时空谱和地形特征融合的森林多类型扰动归因方法。最后，本文分析了森林扰动遥感监测目前存在的问题，并对未来研究方向进行了展望，以期为融合遥感时间序列时空谱信息的变化检测和归因研究提供借鉴。
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  PDF(214)

  摘要(250)

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• 基于JAM-R-CNN深度网络的梯田遥感识别方法研究
• 谢君洋,林安琪,吴浩,吴紫薇,吴文斌,余强毅

• 摘要：快速准确地掌握梯田的空间分布,不仅为水土保持提供重要的数据支撑,也提高了山区农业的监管水平。在利用深度学习方法进行梯田识别的过程中,形状狭长的梯田容易因卷积运算而造成漏提现象,并且在山区地物边界不清晰的复杂背景下,易产生大面积粘连的识别结果,导致最终的梯田识别精度不高。为此,本研究提出了一种基于JAM-R-CNN深度网络的梯田遥感识别方法,该网络以Mask R-CNN模型为基础,融合跳跃网络来维持高分辨率遥感影像的高语义信息,引入卷积注意力机制模块来加强梯田的特征表达能力,修改anchor size以适应梯田狭长的特性。在重庆市南川区的盐井梯田区域,使用国产高分二号(GF-2)卫星影像数据进行实验,结果表明,JAM-R-CNN网络模型的梯田识别结果精确率为90.81%,召回率为84.28%,F1为88.98%,IoU为83.15%。相较于经典的Mask R-CNN模型,JAM-R-CNN网络模型的梯田识别精度较高,4个评价指标依次提升了1.96%、5.26%、3.29%和5.19%。消融实验结果验证了模型改进的三个模块均对梯田识别有明显的促进作用。综上,本研究提出的JAM-R-CNN深度网络模型不仅能够有效减少梯田识别结果的粘连现象,而且明显提高了狭长型梯田的提取率,实现了梯田遥感识别整体精度的显著提升,具有较好的应用价值。
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  PDF(190)

  摘要(164)

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• 湖冰遥感研究进展
• 童洁,高永年,詹鹏飞,宋春桥

• 摘要：湖冰作为冰冻圈的重要组成部分，是反映全球气候变化最为直观的指示器之一。在气候变暖和人类活动加剧影响的背景下，全球湖泊冰情总体呈现冻结时间推迟、消融时间提前、冰期缩短、冰厚减薄等趋势特征。因此有必要对湖冰的时空变化特征进行精细化监测，为全球气候变化影响的规律分析和预警提供科学依据。由于现场勘测的局限性，遥感技术在湖冰监测中发挥了越来越重要的作用。已有大量研究利用不同的遥感传感器、从不同的湖冰参数与冰情物候特征对湖冰及其响应气候变化特征开展研究。本文结合国内外湖冰遥感监测现状，综述了湖冰监测常用的遥感数据源；再从湖冰范围识别方法、湖冰物候和冰厚参数遥感反演三个方面展开论述；并根据已有的相关文献报道，重点总结了当前湖冰研究热点区域及冰情变化趋势；最后，结合当前遥感技术的发展，探讨了未来多源遥感技术集成在湖冰监测中的应用潜力，以及对气候变化响应十分敏感的青藏高原地区湖冰研究的挑战。
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  PDF(294)

  摘要(171)

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• 地震灾害损失评估与遥感技术：现状和展望
• 安立强,张景发,Ricardo Monteiro,张磊

• 摘要：地震灾害损失评估是地震震前应急准备、震后应急响应和恢复重建的重要工作内容。随着地震灾害风险的加剧以及对防灾减灾救灾工作需求的提升，近年来地震灾害损失评估技术得到较快的发展。同时，随着遥感技术进入大数据、智能化时代，遥感数据在地震灾害损失评估中也得到了广泛的应用。本文对地震灾害损失评估及其中遥感技术应用的发展进行了梳理：首先回顾了地震灾害损失评估的发展现状，对比分析了国内外地震灾害损失评估软件平台的异同点；归纳了人口和经济损失估计的典型方法；然后分别对震后遥感灾害损失评估以及基于遥感的震害预测方法现状进行了总结。最后本文讨论了目前地震灾害损失评估工作存在的一些问题并提出了相应的建议，在此基础上对遥感数据应用于地震灾害损害评估工作的趋势进行了展望。
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  PDF(361)

  摘要(288)

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• 基于文献计量的遥感学科发展趋势分析
• 黄铭瑞,简洪登,徐琛,郝俊生,闫珺,刘良云,范湘涛,郭华东

• 摘要：遥感已成为支撑国家资源能源调查、粮食安全监测、生态环境保护、自然灾害评估、国防安全等的重要信息源。利用文献计量学方法定量分析遥感相关文献所承载知识的时空分布、数量关系和变化规律，梳理并提取遥感学科发展趋势及研究热点的时空演化特征，可为遥感学科的建设与发展提供重要科学支撑。对1962-2021年间发表并被SCI数据库收录的遥感相关文章进行文献计量研究，对比分析了国内外典型遥感卫星的文献发表及应用情况，系统剖析了1962-2021年间美国、欧洲、中国遥感研究热点及其变化过程，总结了美国、欧洲、中国学者在合成孔径雷达（SAR）、高光谱（Hyperspectral）及激光雷达（LiDAR）三大遥感前沿技术的研究特点。结果表明：（1）遥感学科SCI文章数自1998年起呈现快速增长、加速增长的趋势。1962-2012年全球累积发表遥感相关SCI文章69,666篇，2013-2021年全球累积发文100,131篇。2014年，中国（第一作者）年度发表遥感相关SCI文章2,048篇，首次超过美国（第一作者）年度1,454篇跃居全球第一，此后一直领先。2021年，中国（第一作者）年度发表遥感相关SCI文章8,063篇，占全球该年度遥感相关SCI文章19,121篇的42.17%；（2）在遥感技术方面，卫星遥感平台从单一卫星向专业小卫星、卫星星座方向发展；卫星传感器从全色、单波段起步，逐步向SAR、高光谱、LiDAR等前沿技术快速发展；（3）在遥感数据应用方面，Landsat、MODIS、Sentinel等国外数据自出现以来就一直被全球用户广泛使用，尤其是中国学者的遥感应用研究高度依赖这些国外卫星数据，近年来国产卫星的应用呈快速发展趋势；（4）当前中外遥感科学研究热点差异显著：美国遥感学者依托Landsat、MODIS、激光雷达等先进卫星和载荷技术，遥感已广泛深入各应用领域；欧洲遥感学者十分重视Sentinel系列卫星的科学研究和应用；中国遥感研究在所有领域和卫星应用方面都表现了突出的数量优势，且中国遥感学者更关注SAR、高光谱、LiDAR以及深度学习、神经网络、特征提取等前沿技术与算法研究。
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  PDF(390)

  摘要(284)

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• 结合多源专题数据和目视解译的大区域密集湿地样本数据生产
• 彭凯锋,蒋卫国,侯鹏,凌子燕,牛振国,毛德华,黄卓

• 摘要：样本数据是开展湿地制图的研究基础之一，对于数据生产和精度验证具有重要作用。针对湿地生态系统类型多样，大区域的全湿地类型样本生产困难的问题，本研究提出了一种准确、高效的大区域密集湿地样本生产框架。该框架主要包括两部分：首先，基于已有的湿地数据产品，使用规则筛选的方法直接生产稳定的湿地样本点，能够得到河流、湖泊、水库、滨海木本沼泽（红树林）、滩涂的5种湿地类型样本点；其次，基于多源专题数据进行规则筛选，生产潜在湿地样本点，并利用Google Earth Engine大数据云平台、Google Earth平台和Collect Earth平台进行目视解译，以确定潜在湿地样本点的类型属性。本文开展大洲尺度的全湿地类型样本生产，结果表明：本研究共生产了150 688个湿地样本点，其中内陆湿地样本点为121 412个，滨海湿地样本点为11 563个，人工湿地样本点为17 693个。13种湿地类型中，湖泊样本点占比最大（39.22%），潟湖样本点占比最小（0.19%）。本文生产了稳定、高质量的湿地样本点，样本数量充足，空间分布合理，能够为湿地分类器的训练和分类结果精度验证提供可靠的数据基础。
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  PDF(1081)

  摘要(674)

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• 地球观测知识枢纽：内涵、关键技术与展望
• 赵利民,苗晨,邢进,李国庆,侯宇葵,刘闯,李家国,陈兴峰,刘 军,杨 健,周 翔,顾行发

• 摘要：智能化地共享和复用地球观测应用实践所形成的知识，有序促进应用要素的高通量流动，是激活和释放地球观测系统效能的关键。地球观测知识枢纽(Earth Observation Knowledge Hub, EOKH)将分散的应用要素有机耦合，形成专题知识集合的协同设计与吞吐能力，是地球观测成果治理与智能服务的研究前沿。针对地球观测组织(Group on Earth Observations, GEO)发展GEO知识枢纽(GEO Knowledge Hub, GKH)得到的启示，结合地球观测知识本体研究最新进展，系统解析了EOKH的内涵与特征，梳理了发展EOKH的技术需求与挑战，分析存在的关键问题及其应对策略。在此基础上，提出了EOKH系统架构原型，结合地球观测知识包转移复用和知识推理2个EOKH典型应用场景进行了原理实现与概念验证。最后，就如何促进地球观测知识“人机物”要素的协同共生，提出了我国发展EOKH的相关认识与思考。文章认为，探索“人在回路”的高通量知识协同生产与转移技术，以及“知识驱动”的成果复用技术，是提升地球观测隐性知识可解释性、促进EOKH服务质量与发展力的必要举措。
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  PDF(974)

  摘要(634)

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• 层析SAR三维成像方法与森林参数反演研究进展
• 万杰,汪长城,朱建军,付海强

• 摘要：森林是陆地上最大的生态系统，在全球碳氧循环中发挥着举足轻重的作用。森林植被集中了85%以上的陆地植被生物量，森林的生物物理参数，如森林高度、林下地形、生物量等，对森林资源管理、森林碳汇能力及碳储量的评估、生物多样性保护等具有重要意义。合成孔径雷达层析技术（Synthetic Aperture Radar Tomography, TomoSAR）具备对观测目标的三维成像能力，可以获得森林的内部结构信息，在森林植被参数反演中发挥着重要的作用。本文从层析SAR的三维成像原理出发，系统阐述目前层析SAR技术进行多维感知的主流算法。根据SAR数据获取模式的不同，将层析SAR的三维成像方法归纳为单极化层析SAR算法和全极化层析SAR算法两类。对比分析植被参数反演中不同层析SAR成像算法在垂直分辨率、辐射分辨率、鲁棒性、计算复杂度等方面的表现。基于层析SAR的三维成像能力，阐述层析SAR技术在森林垂直结构重构、森林高度反演、林下地形测绘、生物量估计等应用中的研究进展。展望层析SAR技术在森林植被区前沿应用，总结层析SAR技术植被区应用中面临的关键挑战。
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  PDF(488)

  摘要(433)

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• 空间约束及其在遥感图像信息提取中的应用研究综述
• 沈宇臻,玉院和,韦玉春,郭厚财,芮旭东

• 摘要：遥感卫星技术的发展使得高空间分辨率的遥感图像得到了更多的应用。但是，高空间分辨率遥感图像常常具有高的类内方差，由此限制了许多遥感信息提取方法的性能。为解决此类问题，图像中像素间的空间约束成为研究热点，且陆续产生了一些研究成果。但整体上，这些成果缺少联系和系统性。鉴于此，本文基于近二十年来一百余篇的相关文献，对现有空间约束流程、应用场景和方法进行了归纳与总结，对各类方法进行了原理解释及优缺点的比较。最后，分析了空间约束方法的发展趋势，列举了空间约束研究存在的可能的不足，提出了建议参考。
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  PDF(678)

  摘要(435)

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• 应用Sinkhorn距离和图正则约束的高效解混算法
• 杨露露,李春芝,陈晓华,王丽

• 摘要：高光谱盲解混是解决混合像元问题的重要技术。其中，非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization，NMF）凭借其明确的物理意义，为无监督线性光谱解混的发展奠定了基础。由于传统NMF采用欧氏距离度量原始矩阵与重构矩阵之间的误差，不能有效挖掘各维度特征间关系，影响解混精度。为充分利用高光谱图像中丰富的相关特征，本文在Earth Mover’s Distance（EMD）的基础上引入熵正则约束，由Sinkhorn距离代替欧氏距离，建模不同维度特征之间的关系。进一步地，为刻画数据的流形结构，将图正则项作为丰度的约束条件，提出了一种基于Sinkhorn距离和图正则约束的非负矩阵解混算法（SDGNMF）。论文采用乘性迭代规则对提出的解混模型进行求解，在模拟数据集、Urban数据集以及Jasper数据集上进行实验，实验结果验证了所提出算法的有效性。
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  PDF(641)

  摘要(591)

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• 资源三号03星立体影像与激光测高点联合区域网平差处理及精度验证
• 周平

• 摘要：利用国产卫星影像开展全球范围地理信息资源建设的前提条件之一是提升卫星影像无地面控制条件下几何精度水平。2020年7月成功发射资源三号03星（ZY3-03）是资源三号系列卫星中的第三颗高分辨率立体测绘卫星，主要用于全球范围1:5万比例尺测图应用。卫星搭载了三台全色线阵推扫式光学相机和一台多光谱相机，可获取优于2.5米分辨率的三线阵立体影像和5.8米分辨率的多光谱影像。为了提升卫星影像的高程精度，卫星还设计搭载了一台单波束激光测高仪，可同步获取高精度激光测高点。本文提出了一种ZY3-03星激光测高点与立体影像联合区域网平差处理方法。利用激光测高点和同轨获取的正视影像相对平面误差较小的特性，准确获取激光测高点在立体影像上的像方位置；将激光测高点作为立体影像高程控制，并以整轨立体影像为单位开展立体影像与激光测高点的联合区域网平差，实现立体影像高程精度大幅提升。选取黑龙江省中部地区和河北省太行山地区的ZY3-03星三线阵立体影像及其同轨获取的激光测高点开展联合区域网平差试验，结果表明，平地和丘陵地形区域的ZY3-03星立体影像的高程中误差从5.27米降低至2.58米，山地地形区域的ZY3-03立体影像的高程中误差从11.25米降低至4.45米，均能满足我国1:5万比例尺立体测图的精度要求。
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  PDF(889)

  摘要(635)

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• 面向高光谱异常检测的背景记忆模型
• 谢卫莹,钟佳平,李云松

• 摘要：高光谱图像具有丰富的连续光谱信息,覆盖从可见光到红外波长范围内数百个波段,其数据特性使得在图像处理中有挖掘光谱内在特征的独特优势,从而有利于充分利用空间和光谱信息,检测感兴趣区域中的目标。但是由于高光谱数据的高维性、实际场景的复杂性以及有标签样本数量的有限性,高光谱异常检测仍面临背景和异常不易区分和检测精度低的问题。为了解决以上问题,本文提出一种面向高光谱异常检测的背景记忆模型。首先,通过无监督的基于密度估计的粗检方法,获得伪背景和伪异常向量。其次,设计基于异常突出正则项约束的背景记忆生成对抗网络模型,扩大伪背景和伪异常间的距离,并采用弱监督-伪标签的训练方式,使得网络具有较强的背景生成能力,同时弱化其对于异常的重构效果,减少对于背景和异常重构的泛化性,增强输出检测结果中背景和异常的差异和辨别度。此外,在特征域和图像域进行对抗学习,提高样本生成能力,更好地学习到输入样本的分布情况,提高网络对背景的生成能力。最后,使用非线性背景抑制方法减小虚警率,进一步提升检测精度。实验结果表明,本文方法相比其他检测算法在不同数据集上具有更好的检测效果。
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  PDF(894)

  摘要(492)

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• 利用空间随机森林方法提升GPM卫星遥感降水质量
• 胡保健,李伟,陈传法,胡占占

• 摘要：卫星遥感降水产品是当前获取大范围、连续性降水观测的主要来源，但目前已有的卫星遥感降水产品空间分辨率粗糙，且存在一定的系统偏差。为此，本文充分考虑高分辨率环境变量（包括地形、NDVI、地表温度、经纬度）对降水影响以及邻近遥感降水（站点）空间相关性，构建了一种双阶段空间随机森林（Spatial Random Forest, SRF）方法（SRF-SRF）。以四川省2015年—2019年GPM（Global Precipitation Measurement Mission）月降水数据为例，借助SRF-SRF对其质量提升，并将计算结果与现有七种方法比较，包括地理加权回归（GWR）、反向传播神经网络（BPNN）、随机森林（RF）、站点降水Kriging插值（Kriging）、经SRF降尺度后的地理差异分析校正（SRF-GDA）、经双线性插值降尺度后的SRF校正（Bi-SRF）以及年降水经SRF降尺度后按月比例分解并利用SRF校正（SRFdis）等。实验分析表明：（1）在月尺度上，与原始GPM相比，SRF-SRF的平均绝对误差（MAE）降低了19.51%，中误差（RMSE）降低了16.35%，而且精度优于其他方法；在季尺度上， SRF-SRF在冬季误差最小，在夏季误差最大，但其计算精度均优于其他方法；在年尺度上，基于SRF的四种方法（包括SRF-SRF、SRF-GDA、Bi-SRF和SRFdis）优于GWR、BPNN、RF，并且SRF-SRF计算精度优于单阶段的Bi-SRF和SRF-GDA。（2）SRF-SRF降水产品空间分布连续性较好，且局部降水细节得到明显提升。（3）借助RF对各自变量重要性分析得出，降水空间相关性对卫星遥感降水质量提升具有重要作用。（4）基于月尺度的SRF-SRF融合校正效果优于基于年尺度的SRFdis，表明NDVI可用于该区域月尺度降水质量提升。
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  PDF(990)

  摘要(845)

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• 黑河中游农作物MODIS叶面积指数产品时间序列精度验证与变化特征分析
• 王丹彤,屈永华

• 摘要：叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODIS LAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而，由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异，MODIS LAI产品质量表现各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据，为验证卫星遥感LAI产品提供了有力支持。本文通过2018和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据建立经验回归模型，反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值，对MODIS LAI产品进行了精度验证与稳定性评价，分析了MODIS LAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明，与Landsat 8参考真值相比，MODIS LAI生长季的质量（RMSE2018=1.17，RMSE2019=1.14）优于衰落季（RMSE2018=1.39，RMSE2019=1.84），MODIS LAI总体低估，尤其是生长季后期。时间序列上，MODIS LAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征，但生长前期波动性要强于后期。与LAINet观测方式的差异是MODIS LAI低估的主要原因，即遥感传感器从太空平台向下观测，LAI值在生长季后期受到叶绿素降低的影响，而LAINet仪器从冠层下向上观测，主要受到冠层间隙率的影响，而对叶片内色素变化不敏感。对MODIS LAI产品的精度验证与稳定性评价结果表明，可以利用地面实测数据和卫星遥感数据反演时间序列LAI，但是，在使用类似玉米作物的生长季后期数据的时候，需要考虑到MODIS LAI与LAINet LAI观测对象与算法原理的差异。本文的分析结果能够为MODIS LAI产品的使用者和算法研究者提供参考依据。
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  PDF(704)

  摘要(661)

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• 广西壮族自治区短轮伐期人工林时空分布信息提取
• 段文胜,王力,黄妮,贺原惠子,张昌赛,张阳坚,周泉,牛铮

• 摘要：短轮伐期人工林（Short-Rotation Plantations，SRPs）作为主要的经济型林类，对于生态环境保护以及社会经济发展都有着重要的影响，但精细的SRPs时空分布信息十分缺乏。本研究以中国SRPs种植最为广泛的广西壮族自治区为研究区域，基于Google Earth Engine云平台以及1986-2019年的Landsat影像数据，应用LandTrendr时间序列分割算法对SRPs的时空分布信息进行了提取。结果分析表明：（1）广西SRPs种植面积近30年呈逐年稳定快速增加的态势，1990年种植面积仅1.93×105ha，到2019年达到了4.04×106ha，年均增长速度达到1.33×105ha；（2）从空间分布来看，广西东部、南部SRPs分布较为集中，其主要分布在海拔500m以下的低海拔地区以及地表坡度在20°左右的坡地，且河池市是广西SRPs种植分布面积最大的地级市；（3）SRPs种植面积变化趋势与林业产值存在很强的相关性（r=0.83，p<0.001），表明SRPs是影响林业经济的重要因素。本文提出的基于长时序的SRPs时空变化信息的提取方法，可以为林业管理提供决策支持，并为森林碳循环的研究提供基础数据。
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  PDF(910)

  摘要(599)

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• 应用于陆表物候监测的遥感指数多维度评估
• 孙莉昕,朱文泉,谢志英,詹培,李雪莹

• 摘要：针对陆表物候监测已发展了很多遥感指数，但不同遥感指数表征陆表植被季节性变化的能力存在差异，而目前有关陆表物候遥感指数的评估大多在不同标准下开展，导致研究结果间的可比性较差，致使无法根据不同区域选择出最佳的遥感指数，从而影响大尺度（如半球乃至全球）的陆表物候监测精度。本文在北半球中高纬度地区，以75个碳通量塔站点的406条记录和129个物候相机站点的482条记录为参考标准，对10种遥感指数应用于陆表物候监测的能力进行了系统性评估，并从两个精度评估视角（物候提取准确度、物候变化趋势一致性）、四个维度（植被类型、地理环境、物候类型、物候事件）对比分析了各种情况下的最佳遥感指数及其精度。虽然部分遥感指数在多数情况下均表现最佳，但不同植被类型、地理环境、物候类型（功能物候、结构物候）、物候事件（春季、秋季）的最佳遥感指数并不聚焦于少数几种，而是散布于各类遥感指数之中；即使是采用了最佳遥感指数，但在某些情况下，其用于陆表物候监测的误差仍较大；从不同的精度评估视角来看，物候提取准确度高的遥感指数并不一定与物候变化趋势一致性高的遥感指数相对应，说明应根据关注视角来选择最佳遥感指数。本文研究结果可为不同情况下的陆表物候监测提供最佳遥感指数选择依据，从而有利于提高大尺度的陆表物候监测精度以及评估其不确定性。
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  PDF(591)

  摘要(821)

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• 高分七号卫星几何处理及其精度验证
• 李对对,隋正伟,龙小祥,李庆鹏,乔志远,钟慧敏,王小燕

• 摘要：高分七号卫星于2019年11月在太原顺利发射，是我国首颗亚米级高分辨率立体测绘卫星。星上采用国内首套星图融合星敏传感器，双星敏夹角动态修正，可大幅度提高卫星姿态确定精度，同时给卫星地面系统建设带来了新的机遇和挑战。本文根据高分七号卫星的总体设计，分析高分七号双线阵相机几何处理的关键技术，并对高分七号卫星前视后视精度以及立体精度进行几何验证。结果表明，高分七号双线阵相机的前后视几何检校精度达到0.28个像素，相机的无控定位精度可以控制在6米左右，在引入少量地面控制点进行刚性平移后，平面几何残差在1.4米左右，高程残差在0.86米左右。总体而言，高分七号卫星双线阵相机几何精度有了明显的提高，为后续卫星几何处理具有重要意义。
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  PDF(906)

  摘要(960)

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• 去除土壤后向散射影响的SAR数据玉米留茬方式识别
• 李俐,谢小曼,朱德海,蒋朝为,许佳薇

• 摘要：作物留茬覆盖作为保护性耕作的重要方式之一，快速、准确地获取其不同方式的分布情况对保护性耕作的实施现状监测及效果评估具有重要意义。现有的留茬监测方法主要集中于留茬覆盖度估算，而对不同留茬方式识别的研究较少。本文以Sentinel-1 SAR数据为主数据源，尝试探究其对玉米留茬方式的识别能力。利用留茬后向散射模型分离土壤散射贡献和留茬散射贡献，以消除土壤散射贡献干扰。提出融合留茬指数（Fusion residue index，FRI），结合雷达指数与SAR纹理，分析不同特征组合对留茬方式的识别能力。采用最优特征集进行玉米留茬方式的识别，完成实验区的不同玉米留茬方式制图。结果表明：采用消除土壤影响后的VH极化后向散射系数、FRI和SAR纹理等8个特征的识别表现最好，OA和Kappa系数分别为89.28%、0.84。相比采用消除土壤散射影响前，识别精度和Kappa系数提高了5.44%和0.09。研究结果为Sentinel-1 SAR 影像在留茬研究的广泛应用提供一种新的思路。
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  PDF(958)

  摘要(675)

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• 适应复杂区域的时序SAR影像洪水监测与分析
• 李聪妤,刘家奇,刘欣鑫,李树涛,康旭东

• 摘要：洪涝灾害对我国沿湖沿江地带的国家经济和人民财产威胁巨大。针对洪涝灾害期间光学影像质量低，单幅SAR(Synthetic Aperture Radar)影像水体提取多依赖经验阈值且可靠性不足等问题，本文提出了一种适应复杂区域的时序SAR影像洪水监测方法。为获取完整的洪水淹没区域，首先结合影像序列的统计分析结果，设计了两个归一化差异指数——突出临时洪水的淹没范围提取指数(SREI，Submerged Range Extraction Index)和突出矮植被覆盖的植被区淹没范围提取指数(SRVEI，Submerged Range in Vegetation area Extraction Index)；然后，根据同一区域植被季候性分布较为稳定的前提，给出了阈值的自适应选取方式；最后，考虑我国湖泊周围地物特点，构建了适应的后处理过程，优化提取区域，形成了洪水淹没区域提取与监测的详细流程和通用框架。本文以东洞庭湖流域为主要研究区域验证了方法的提取精度，并在此基础上进行了2020年东洞庭湖流域洪涝灾害态势分析和洪水淹没地物分析，展示了方法在洪涝灾害监测评估上的应用性能。另外，本文还将该方法应用于东洞庭湖流域往年数据，进行了汛期洪水淹没范围年际分析，并添加了同年鄱阳湖洪水淹没区域的实验，验证了方法时空应用的稳定性。相关实验结果表明，本文方法对洪水淹没区域的提取精度高，用户依赖性低，可跨越时空地应用于不同洪水淹没区域监测场景，且可以初步区分不同属性的洪水淹没范围，能够为本文涉及区域及其他区域的洪涝灾害监测、评估和预警提供一定的参考。
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  PDF(1871)

  摘要(973)

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• 基于IGGIII模型的多模多频GNSS-MR潮位反演融合研究
• 陈殊,何秀凤,王笑蕾,宋敏峰

• 摘要：潮位是保证沿海安全、监测海洋气候、维持高程基准的重要参数。近年来基于地基Global Navigation Satellite Systems (GNSS)反射信号的遥感方法被证实可以用于潮位监测。相较于传统的潮位测量方法，GNSS-multipath reflectometry (GNSS-MR)技术有成本低、连续跟踪、全天候等优势；但是目前技术的精度不高、时间分辨率较低。通过获取更多GNSS卫星系统的观测数据可以提高潮位监测结果的时间分辨率，本文利用GPS、GLONASS、Galileo和BeiDou的观测数据，采用基于IGGIII模型的稳健回归方法对四系统的潮位反演数据进行融合研究。测站选取BRST站和HKQT站，这两个测站均可接收四系统数据；实验结果表明，利用多模多频GNSS-MR进行潮位反演，二个测站的反演精度分别优于13cm和 8cm，相比于单系统单频精度有40%-70%的提升，而且能够大大提高时间分辨率。
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  PDF(861)

  摘要(600)

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• Landsat-5 TM沙丘迁移场的误差消除与时序反演：以毛乌素沙地西北部沙丘为例
• 杨定江,冯光财,冯志雄,李国帅,张洁

• 摘要：通过COSI-Corr软件处理Landsat-5 TM可以较好地量化沙丘的迁移模式和大小，为防沙治沙工程的实施提供具体的指导和建议。目前关于Landsat-5 TM迁移场误差源分析和时序反演研究仍然较少。所以，本文以毛乌素沙地西北部为研究区域获取了1991~2000年的沙丘迁移时间序列和年平均速度场，发现Landsat-5 TM迁移场的主要误差为轨道误差、姿态角误差和失相关噪声，这些误差消除后，精度相继提升23~34%、4~20%、2~5%，再利用最小二乘法反演后可提升13~14%。监测结果表明，1991~2000年毛乌素沙地西北沙丘向东南方向持续推进，最大速度可超过6 m/yr ，但受到西北-东南向的风力作用下，沿西北-东南向存在周期性往返运动；研究区域速度为0~1 m/yr的占63.9%，大于3 m/yr的则只有4.2%。Landsat-5 TM的误差消除和时序反演能有效地提高迁移场精度，进而获取更加准确可靠的时间序列，与以往研究不同的是，沙丘迁移场的误差消除和时序反演可以更细致地反映出地表沙丘的实际风能环境。
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  PDF(1059)

  摘要(550)

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• 基于GF1-WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证
• 陆彦蓉,李霞,杨凯祥,刘强,闻建光,李秀红

• 摘要：地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用,为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于我国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF1-WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好的支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。以2016~2017年黑河实验区的八个站点的地面观测值对算法结果进行验证,表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好,比初级反照率更接近实测值。
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  PDF(1265)

  摘要(682)

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• 玉米低温冷害遥感监测方法研究
• 黄然,黄健熙,张超,郭春明,庄立伟,吴开华,张竞成,张垚

• 摘要：低温冷害是影响东北玉米生长发育及产量形成的主要气象灾害。以东北地区为研究区，利用2003到2015年的MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)陆地表面温度(land surface temperature，简称LST)数据产品、植被指数（vegetation index, 简称VI）数据产品与气象站点观测的日平均气温数据，构建以LST、VI和太阳赤纬（Ds）为自变量的日平均气温估算模型；并结合时空数据融合方法，完成覆盖研究区的逐日的1km空间分辨率的日平均气温数据集；逐年计算≥10℃的积温；结合玉米障碍型低温冷害指标和延迟型冷害指标，开展研究区2003年到2015年研究区玉米低温冷害遥感监测。监测结果显示，本研究区在2003年、2005年、2006年、2009年和2011年遭受大范围的延迟型低温冷害，与相关文献和农业农村部种植业司玉米单产数据分析对比结果表明，玉米障碍型低温冷害和延迟型低温冷害遥感监测结果与实际情况相符。
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  PDF(899)

  摘要(797)

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• 超光谱热红外数据通道选择方法在O₃和CH₄廓线反演中的应用
• 姚微源,张贝贝,王宁,马灵玲,钱永刚,王新鸿,李传荣,唐伶俐

• 摘要：与高光谱热红外数据相比，超光谱热红外数据中包含了臭氧（O₃）和甲烷（CH₄）在大气垂直剖面上更多的状态信息，为提升O₃和CH₄廓线的反演精度提供了可能。然而，超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄，这在给数据引入一些特有可反演信息的同时还引入了大量的相似信息，这些特征均无法被现有的基于高光谱热红外数据的通道选择方法识别。为了保证超光谱热红外数据反演O3和CH4廓线的效率和精度，我们提出了一种基于大气灵敏度和雅可比剖面的通道优选方法（OWSP法）。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况，优选出受其他气体干扰较小的通道为初选通道；其次，深度分析通道雅可比特征后提出了优化雅可比矩阵的策略，具体为将通道雅可比量化为表征通道信息容量的因素，并采用迭代的方法获取最终的通道选择结果。本文将OWSP方法应用在阿拉善、北京-天津、长江三角洲和珠江三角洲四个典型地区的冬夏季大气条件下，与常用的最佳灵敏度法（OSP法）相比，OWSP方法所选的通道集合中冗余信息少，同时也可以识别一些具有特殊有效信息但灵敏度相对较低且受其他干扰因素干扰较大的通道。反演结果进一步表明，在多数情况下，OWSP方法可以有效提升廓线的反演精度，O₃廓线的平均反演精度提高了9.30%，CH₄廓线的平均反演精度提高了4.90%。本文能为我国超光谱热红外载荷开发以及数据应用提供必要的技术支撑，具有重要的理论和应用价值。
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  PDF(833)

  摘要(579)

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• 结合影像和DEM的撞击坑检测方法综述
• 刘慧珍,李大刚,徐懿

• 摘要：撞击坑在月球及类地行星表面普遍存在，是开展天体研究的重要数据来源。目前已有很多种撞击坑检测的方法，主要基于撞击坑的影像数据或者DEM（Digital Elevation Model）；而随着数据的不断丰富，近年来也有综合使用这两类数据的趋势出现。本文聚焦并全面梳理了现有综合使用影像和DEM的这部分撞击坑检测方法并将之分为四类：第一类是以影像数据为主DEM为辅的方法；第二类是DEM为主辅以影像信息的方法；第三类是组合使用两类数据的方法，该类方法从影像数据和DEM中分别检测撞击坑，然后将两者的结果对照合并从而得到最终的结果；最后一类我们称为融合的方法，用覆盖同一区域的影像和DEM收集训练样本，将两类样本先融合再作为撞击坑检测算法的输入，从而得到统一的检测模型。本文整理了这四类方法的代表性工作，分析总结了不同方法的优势和适用范围，最后指出了该领域的研究热点及未来的发展方向。
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  PDF(1396)

  摘要(756)

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• 高光谱遥感技术在植物多样性研究的应用
• 张艺伟,郭焱培,唐志尧

• 摘要：研究表明植物多样性与生态系统生产力、稳定性、资源利用效率等方面有密切联系。人类活动、极端气候、物种入侵等事件导致植物的生物多样性丧失速率逐年加快，生物多样性保护迫切需要对陆地植物多样性信息进行快速精确的收集。高光谱遥感的出现，为大空间尺度上的植物多样性研究提供了技术基础，为群落和景观水平的生物多样性相关理论的验证提供了契机。本文对于近年来高光谱遥感技术的发展及其在植物多样性研究中的应用进行了简要回顾。重点介绍了两类高光谱遥感反演多样性的手段，即直接反演和间接反演。直接反演手段从光谱曲线特征切入，以光谱变异假说为理论基础，以期直接建立光谱信息与植物多样性的关系；间接反演手段则通过植被指数将光谱信息关联植物多样性，或通过定量反演功能性状计算功能多样性指标，进而实现植物多样性的间接估测。本文结合现有实例，论述了高光谱遥感技术在大尺度生物多样性相关研究中的应用，如物种入侵监测、物种分布及多样性格局制图、生物多样性与生态系统功能（biodiversity and ecosystem functioning，BEF）关系研究。最后，我们对高光谱遥感技术在生态研究应用中的局限性进行了分析。我们认为，随着多源遥感技术的发展日渐成熟，高光谱遥感技术与地面通量监测、激光雷达、计算机可视化等其他技术的协同应用可能是在生物多样性研究领域中一个新的发展方向。
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  PDF(2327)

  摘要(1195)

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• 一种新的基于特征值分解和自适应滤波的极化相位优化方法
• 姜修成,张正加,王猛猛,刘修国,陈启浩

• 摘要：相干目标点稀疏与斑点噪声阻碍了InSAR技术在形变监测中的应用。为了解决这一问题，本文提出了一种新的基于特征值分解和自适应滤波的极化相位优化方法（EVD-FPO）。该方法利用Sentinel-1A双极化数据幅度信息识别DS与PS目标，并基于时空间相干矩阵，利用特征值分解极化相位优化技术和自适应均值滤波技术提高相位质量。为了证明本文方法的可行性与有效性，17景Sentinel-1A双极化（VV-VH）SAR数据用于评估本文方法的性能。结果表明，EVD-FPO方法能够有效提高相干目标点的密度和改善相位质量，相较于单极化振幅离差法（VV- ）和振幅离差极化相位优化方法（ESM- ）相干点目标分别增加了9.06倍和1.64倍，相较于单极化CAESAR方法提取的PS目标更加完整。EVD-FPO方法能够在保护PS目标相位的条件下抑制DS目标相位噪声，相位质量优于ESM- 方法和CAESAR方法。
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  PDF(1194)

  摘要(759)

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

• 摘要：高分辨率遥感影像语义分割是全要素地物特征自动提取和智能解译的研究热点。近年来,深度卷积神经网络在语义分割方向取得了大量成果,但遥感影像地物信息本身的复杂性限制了网络发挥。本文引入多尺度并行的空洞卷积帮助网络更大范围捕捉上下文信息,在不增加参数的情况下,网络对小目标和大目标对象均表现出较好的辨识能力。语义级特征的提取必然会导致空间分辨率损失,本文方法丢弃池化操作,并利用空洞卷积保持空间分辨率,对输出的分割结果使用全连接条件随机场融合图像级特征,弥补细节的位置信息,以此提高网络在遥感影像上的语义分割能力。网络的学习策略采用余弦退火方法调整学习率,本文引入周期递增的余弦退火策略可以让网络学习过程稳定,并获得合适数量的局部最优解,集成局部最优解进一步提升网络的像素分类能力。在Gaofen Image Dataset数据集上的实验结果表明本文方法能有效辨识复杂结构的对象,其总体精度与kappa系数均优于目前主流的语义分割模型。
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  PDF(1453)

  摘要(647)

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• 基于光谱库优化学习的光谱超分与分类精度提升
• 韩晓琳,张欢,孙卫东

• 摘要：光谱库优化学习是指依据日臻完善的光谱库可以涵盖高光谱图像中所有地物类别光谱信息的这一基本特性，将光谱库中的光谱数据作为训练样本，在严格理论推导下构建字典优化学习过程，使高光谱图像中的光谱能够在该字典下进行稀疏表示。本文提出了一种基于光谱库优化学习的光谱超分辨率重建方法，该方法在稀疏表示框架下，通过波段匹配，将光谱库映射为与待重建高光谱图像波段相对应的特定光谱库；利用映射后的特定光谱库与高分多光谱图像，从理论上推导、并构建了基于ADMM算法的光谱字典与稀疏系数优化学习过程；进而，实现了仅由一幅高分多光谱图像到高分高光谱图像的高质量光谱超分辨率重建。多种数据集上的对比分析表明，即使仅使用一幅高分多光谱图像，本文方法仍能恢复重建出高质量的高分高光谱图像，同时光谱超分辨率重建后的高分高光谱图像可显著提升地物分类精度。
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  PDF(10421)

  摘要(963)

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

• 摘要：高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域具有重要的理论和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中楼房语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet(D-UNet)。首先通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验,实验结果表明提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物分割,分割精度更高,优于其它方法,具有较高的实际应用价值。
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  PDF(2242)

  摘要(1229)

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

• 摘要：在过去几年里,卷积神经网络已经在高光谱图像分类上取得良好的效果,然而高光谱图像的高维性和卷积神经网络对所有波段的平等处理,限制了这些方法性能。本文提出了一种端到端的光谱空间注意力双边网络(SSABN),直接将原始图像3D块作为输入数据,而不需要进行预处理。首先,通过光谱空间注意力模块从原始数据中增强有用波段,抑制无效波段。然后设计双边网络两条路径。其中,空间路径用于提取空间信息,上下文路径用于提供更大的感受野,并通过特征融合模块有效的结合特征。实验结果表明,SSABN在三个公开数据集上取得了更高的分类精度,同时有效的减少训练时间。
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  PDF(1912)

  摘要(1339)

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

• 摘要：化工厂安全事故频发，国家对化工企业进行大力度整治排查。相比较小范围、低效率的人工排查而言，卫星遥感可以在大范围内高效的对化工厂进行监测，对我国化工行业生产安全监管、事故防范等极为重要。由于化工厂形状不规则、语义信息强，分布散乱，导致现有检测模型精度低，难以用于应用。本文提出Poly-FPN目标检测模型，该模型采用特征金字塔结构，在充分考虑模型感受野、多尺度融合等因素的前提下，提高了对复杂语义目标的处理能力，同时通过本文提出的任意四边形检测头替代传统的正矩形检测头，实现了不规则目标的精准检测。最后，本研究基于Poly-FPN对长江下游大范围地区进行预测，实现高精度的化工厂检测工作。
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  PDF(1379)

  摘要(788)

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• 稠密连接递归特征金字塔的遥感目标检测算法
• 吕奕龙,李敏,吴肇青,何玉杰

• 摘要：针对遥感目标检测中，目标尺寸较小、相似地物易混淆和背景复杂干扰大等问题，提出了一种基于稠密连接递归特征金字塔的遥感目标检测算法。首先，为充分利用遥感图像特征，对特征融合模式进行了改进，利用典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)，取代较为简单的逐像素相加融合模式，增强特征融合有效性；其次，为加强对小尺度目标的特征提取，加入多感受野机制，利用不同尺寸的空洞卷积提取并融合不同感受野的特征，增强网络感知力；接着，为解决遥感多尺度目标泛化问题，对特征递归形式进行改进，引入稠密连接结构，增强特征融合密度，充分利用骨干网络与高低层特征信息；最后，在前文基础上，构建稠密连接递归特征金字塔模型(Densely-connected Recursive Feature Pyramid Network, DR-FPN)，并利用融合信息实现对遥感目标的精准定位。实验结果表明，在通用数据集MS-COCO2017上，使用本文金字塔模型平均精度可以提升9.9％；在遥感数据集NWPU VHR上，使用本文算法平均精度可以提升1.1％，超过其他特征金字塔模型和检测算法，实现了对遥感目标的高精度检测。
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  摘要(105)

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• 面向对象影像分析的地理学原理及分析框架启示
• 王志华,杨晓梅,刘岳明,刘彬,张俊瑶,刘晓亮,孟丹,郜酷,曾晓伟,丁亚新

• 摘要：针对单纯借鉴图像处理、计算机视觉技术未能很好解决遥感地学认知问题，本文从地理学的区域、尺度、格局与功能基本原理出发，对面向对象影像分析的地理学内涵进行阐述，进而提出以等级斑块结构建模为核心、融合循环迭代机制的面向对象影像分析框架，以期为地理学思维引导下的遥感智能解译方法研究提供启发。
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  PDF(75)

  摘要(96)

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• 具有分类器机制的高光谱图像特征提取方法
• 邢长达,汪美玲,徐雍倡,王志胜

• 摘要：高光谱图像分类是图像解译任务的重要技术之一,已经在遥感观测、智慧医疗等诸多领域得到广泛的应用。本质上,高光谱图像分类由特征提取与基于分类器的标签预测这两阶段操作组成。现有分类方法在特征提取时,大多不考虑分类器的影响,会导致提取的特征与所用分类器之间的兼容性较差,难免出现预测结果差的情况。针对此问题,本文提出具有分类器机制的高光谱图像特征提取方法,保证特征提取与分类器之间的兼容性,使特征能更易于被分类器准确计算,改善分类预测结果。本文给出了两种具有分类器机制的高光谱图像特征提取模型的形式: 1)以稀疏表示和支持向量机为例,将支持向量机特性集成到稀疏表示形式中,建立了能够与支持向量机分类器相兼容的SRS特征提取模型；2)以深度自编码网络与softmax函数为例,将softmax分类器特性嵌入到深度自编码网络中,构建能与softmax分类器相兼容的DAES特征提取模型。为获得SRS和DAES模型的解,本文还给出了对应的求解策略与优化过程。在遥感高光谱图像和医学高光谱图像数据上开展实验验证,结果表明,本文SRS和DAES算法具有明显的有效性和优越性,在高光谱图像分类指标OA(overall accuracy)、AA(average accuracy)、Kappa上分别提升约5.03%、5.13%、7.30%。
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  PDF(149)

  摘要(123)

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• CARE产品：云微物理和短波辐射强迫算法及应用
• 马润,胡斯勒图

• 摘要：云微物理参数的准确获取对辐射收支计算具有重要的研究意义。本研究首先基于新一代静止气象卫星葵花-8（Himawari-8）数据，结合辐射传输理论与最优化反演方法反演获得了水云和冰云的光学厚度和粒子有效半径，并将反演结果与MODIS二级云产品进行了对比，发现两者具有较好的一致性。之后，利用反演获得的云光学厚度和粒子有效半径进一步计算获得了地表和大气层顶的短波辐射强迫，并将结果与CERES三级辐射产品进行了对比，发现本研究计算得到的结果与CERES产品均具有较高的相关性，地表和大气层顶短波辐射强迫相关系数R分别高达0.97和0.98，均方根误差RMSE分别为15 Wm-2和15.6Wm-2，表明具有较高的精度。本文在以往地表短波辐射估算研究基础上，首次将非球形冰晶模型Voronoi拓展至卫星的地表以及大气层顶短波辐射强迫的估算，并通过CERES辐射产品证实了其有效性，该研究可为后续完整辐射收支（短波、长波）估算提供重要参考。相关产品详见CARE主页（http://www.slrss.cn/care/）。
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  PDF(491)

  摘要(253)

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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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  PDF(14)

  摘要(60)

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• 特征图强化网络：一种利用特征图强化船舶检测模型训练的网络结构
• 张泽琨,谭震彪,余坤,方斌,黄骁,马杰

• 摘要：随着人工智能技术的进一步发展，深度学习方法在船舶检测领域发挥着重要作用。然而，深度学习算法出现的虚警和漏检，对船舶检测领域技术的应用存在一定的阻碍。虽然经典的深度学习方法能够有效处理单一背景的海面，但是当面对复杂背景之下的数据时，经典模型很容易得出岸上的虚警。并且在常规训练中，模型常常对一些显著特征过于关注，出现特征过拟合现象，当这些显著特征发生改变时极易出现漏检。在模型对输入进行前向传播的过程中，模型中不同网络层会对输入生成对应的映射，也就是特征图。充分利用特征图的语义信息和空间信息是一种有效减少虚警和漏检的方法。与传统模型相比，我们提出的特征图强化网络可以充分利用特征图生成自适应特征图掩码与水陆分割掩码，避免模型的特征过拟合与削弱复杂背景造成的影响，最终达到减少虚警与漏检的目的。在现有公共数据集上与算法模型的对比实验结果表明，本文所提出的方法的性能更为出色，超过了其他SOTA算法。
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  PDF(653)

  摘要(472)

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• 弱监督尺度自适应增强的高分辨率遥感影像场景分类
• 王梨名,祁昆仑,杨超,吴华意

• 摘要：遥感图像中同一种地物可能对应不同大小尺寸，而卷积核感受野大小固定严重影响了卷积神经网络在遥感场景分类中的性能。针对上述尺度效应问题，本文提出了一种面向高分辨率遥感影像场景分类的弱监督尺度自适应增强网络（Weakly-supervised Scale Adaptation Data Augmentation Network, WSADAN），主要包括尺度生成和尺度融合两个模块。尺度生成模块利用卷积神经网络提取的原图像高层特征学习出适合于不同样本实例的最佳尺度参数；而尺度融合模块通过融合原尺度图像和最佳尺度图像的高层特征进行精化去除冗余，挖掘出不同尺度下特征间的关联信息。最后，联合多尺度特征表达输入到全连接层实现场景类别的预测。本文采用RSSCN7、AID和NWPU三个遥感场景分类数据集验证方法的有效性，结果表明所提出的网络模型优于传统卷积神经网络，尤其对于尺度变化较大的类别性能提升最为明显。
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  PDF(789)

  摘要(442)

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• 多元信息监督的遥感图像有向目标检测
• 王家宝,程塨,谢星星,姚艳清,韩军伟

• 摘要：遥感图像有向目标检测是遥感图像解译中的一项基础任务，在许多领域有着广泛的应用。由于遥感图像目标尺度差异性大、方向任意且紧密排列，传统目标检测所使用的水平框无法准确的定位目标。因此，遥感图像有向目标检测成为目前遥感领域的研究热点。受益于深度学习的发展，遥感图像有向目标检测取得了突破性进展，但是大多数方法仅在检测头部加入角度预测参数，在训练过程中没有充分利用角度信息和语义信息。本文提出了一种多元信息监督的遥感图像有向目标检测方法。首先，在感兴趣区域提取阶段利用角度信息监督网络学习目标方向，从而使网络第一阶段生成更加贴近遥感图像目标的有向候选区域。其次，为了充分利用图像语义信息，本文在网络第二阶段增加语义分支，并使用图像语义标签进行监督学习。本文以Faster R-CNN OBB为基准，在DOTA数据集上验证所提方法的有效性。本文方法相比基准，平均精度（mAP）提升了2.8%，最终的检测精度（mAP）达到74.6%。
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  PDF(948)

  摘要(879)

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• 基于边缘感知强化的高分辨遥感影像语义分割方法
• 于纯妍,李东霖,宋梅萍,于浩洋,Chein-I Chang

• 摘要：基于深度卷积神经网络(DCNN)的高分辨率遥感影像语义分割方法不断取得显著发展,但仍存在分割对象边缘特征提取与表达困难问题,导致受遮挡及小目标地物的边缘分割效果较差,从而影响语义分割方法整体精度。针对以上问题,本文提出了一种边缘感知强化的高分辨率遥感影像语义分割方法。首先,提出Transformer-DCNN协同机制提取遥感影像的全局自注意力特征和空间上下文信息,提炼更为精准的地物语义特征表达；然后,构建边缘和不确定点共同引导的边缘感知强化模块,从不确定点及实体边缘两个视角增强模型的边缘信息处理能力；最后,通过语义分割解码器有效利用包含边缘信息的特征编码,提高分割对象边缘预测的准确性和连续性。在Vaihingen和Potsdam数据集上的实验对比结果表明所提模型能有效处理复杂地物的边缘信息,提升分割方法的准确性,在常用的评估指标平均交并比(mIoU)和其他评估指标均有着不错的效果。与UNet++分割网络相比,本文所提方法在Vaihingen 数据集的mIoU得分提高了4.57%,在Potsdam 数据集的mIoU得分提高了5.01%,平均F1得分和整体精度OA也有不同程度的提升。
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  PDF(112)

  摘要(38)

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• 基于无人机数据的森林冠层体密度和冠层基高估算
• 孙浩,郭笑怡,张洪岩,赵建军

• 摘要：森林冠层体密度（Canopy Bulk Density，CBD）和冠层基高（Canopy Base Height，CBH）是许多火行为模型的关键输入参数。然而，在中国很少有研究关注这些参数的估算以及在区域的空间分布情况。无人机技术的发展为精细尺度估算CBD和CBH的空间分布提供了机遇。本研究首先利用野外调查数据计算样地的CBD和CBH；而后，利用无人机LiDAR点云和多光谱影像，构建基于面状区域的最优子集和随机森林估算模型，并对估算结果进行评价；最后，绘制研究区的CBD和CBH空间分布图。研究结果表明：采用相同数据源和模型时，估算CBH的R2总是高于CBD。CBD最优估算方法为融合LiDAR和多光谱数据的随机森林模型，R2为0.5142，RMSE为0.0773 kg/m3，rRMSE为40.73%。CBH的最优估算方法为仅使用LiDAR数据的随机森林模型，R2为0.6477，RMSE为1.6245 m，rRMSE为31.17%。使用单一数据源时，LiDAR估算精度明显高于多光谱数据。融合两种数据源不一定提升CBD和CBH的估算精度。本研究中构建的最优子集模型需要3-6个特征变量，随机森林模型则需要输入10-52个特征变量。仅使用多光谱影像估算CBD和CBH时，最优子集回归估算精度更好，但是空间预测结果易受地表覆盖类型的影响。本研究能够为森林冠层可燃物参数估算提供方法参考，同时也可以为林火行为预测模型提供精细尺度的输入数据。
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  PDF(106)

  摘要(75)

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• HY-2D卫星的DORIS精密定轨研究 （海2）
• 陶恩哲,周旭华,彭海龙,李朵朵,徐可馨,李凯

• 摘要：海洋二号D卫星（HY-2D）是我国第4颗海洋动力环境卫星，为研究HY-2D 卫星的DORIS的定轨精度，本文构建了卫星姿态模型，选择2021年6月5日至17日间DORIS相位测量数据，采用观测值历元间差分和动力学方法进行精密定轨。对定轨结果通过观测值拟合残差、重叠弧段、轨道互比和激光检核4种手段评估轨道精度，并讨论使用姿态模型和姿态数据两种定轨结果之间差异。结果表明：（1）13天观测值残差拟合RMS均值约为0.355mm/s，轨道重叠弧段三维差异的RMS小于2.0cm；（2）与CNES的精密轨道相比，使用姿态数据两者在R、T、N方向上差异的RMS分别为1.02cm、2.92cm和3.11cm，使用姿态模型两者在R、T、N方向上差异的RMS分别为0.97cm、2.77cm和3.15cm。两种结果接近，表明卫星姿态模型与实测姿态数据符合程度高。（3）用激光检核本文计算的轨道与CNES参考轨道的精度，测距残差的RMS分别为2.38cm和2.24cm，两种轨道精度相当。
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  PDF(155)

  摘要(134)

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• 一种基于信号强度的多模多频GNSS-MR雪深反演融合方法
• 陈国庆,何秀凤,王笑蕾,涂晋升

• 摘要：近年来,随着全球导航卫星系统(Global navigation satellite systems, GNSS)的发展,兴起了一种基于信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的GNSS多路径遥感技术(GNSS-Multipath Reflectometry,GNSS-MR)。该技术利用GNSS接收机即可获取反射面信息,在雪深反演中具有信号源丰富、采样率高等优势。但是目前许多GNSS接收机并不记录SNR观测值。为了使这些接收机也具有雪深监测能力,文章提出了一种基于信号强度(Signal Strength Indicator,SSI)的多模多频GNSS-MR雪深反演融合方法。实验研究选取美国阿拉斯加州SG27测站；结果表明：四大全球卫星系统的多频点SSI数据均能反演雪深。经多模多频GNSS-MR雪深反演融合后,SSI反演结果与雪深实测序列间的均方根误差为2.36cm,相关系数为0.98。同时,实验研究也进行了基于SNR数据的多模多频GNSS-MR雪深反演,发现：SSI反演结果和SNR反演结果具有一致性,实验验证了基于SSI的多模多频GNSS-MR雪深反演融合方法的可行性和有效性。
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  PDF(178)

  摘要(273)

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• SAR图像方向性上下文协方差矩阵构建方法及地物分类应用
• 符婷,陈思伟

• 摘要：合成孔径雷达(SAR)是对地观测等领域的重要传感器，得到了广泛应用。然而，单通道SAR图像每个像元只包含一个复散射值，有限的信息量在一定程度上限制了其应用性能。针对这一问题，本文提出了一种SAR图像空间纹理信息表征方法：方向性上下文协方差矩阵(DCCM)。DCCM通过提取邻域中不同方向上的散射强度变化来拓展利用图像上下文信息，将单个像元从一个标量拓展为一组矩阵，从而极大提升了像元信息容量，实现了信息增广。在此基础上提取的DCCM纹理特征能够更完备地表征地物空间纹理特性，有望应用于地物分类等领域。本文将DCCM纹理特征分别与传统分类器和卷积神经网络结合，构建了基于方向性上下文协方差矩阵的SAR图像地物分类方法。利用AIRSAR和UAVSAR数据开展的对比实验表明，相比基于灰度共生矩阵、Gabor滤波和多级局部模式直方图三种典型纹理特征的分类方法，本文方法结合传统分类器时对总体分类精度提升达到7%以上，结合卷积神经网络时也展现出了优异的分类性能以及更好的稳健性。
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  PDF(148)

  摘要(162)

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• 联合超像素分割和显著性特征的SAR海洋内波检测
• 崔光曦,杜延磊,杨晓峰,汪胜,徐雪峰

• 摘要：海洋内波是一种常见的致灾性中尺度海洋现象，因其对海洋军事和海洋工程等存在巨大威胁而被广泛关注。为了实现合成孔径雷达（SAR）图像海洋内波的准确检测，解决传统检测算法易受斑噪干扰的问题，本文提出了一种基于超像素分割和全局显著性特征的SAR海洋内波检测算法。首先，基于简单线性迭代聚类算法（SLIC）将SAR图像分割成特征均一的超像素；然后，利用超像素的梯度特征、灰度特征及空间特征构建内波显著性特征向量，计算其全局显著性并基于显著度提取内波超像素；最后，根据内波在傅立叶能量谱上的特征对内波区域和非内波区域进行标记并生成标签图像，用于对显著性检测结果进行校正。实验结果表明：本文方法对5景实验数据的内波条纹检测平均F1分数可达到0.884、平均虚警率为0.009，证明了本文方法在不降低SAR图像空间分辨率的条件下可以有效抑制斑噪的影响，实现高分辨率SAR海洋内波条纹的准确检测。
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  PDF(227)

  摘要(208)

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• 面向季节性水体的湖盆地形多源遥感协同定量估算研究
• 陈闯,吴桂平,牛汇林,范兴旺,谭志强

• 摘要：季节性水体是地表水的重要组成单元，在调蓄区域洪水、维持生物多样性等方面具有重要作用。如何获取高精度水深信息，是有效支撑季节性水体水储量和碳通量估算的关键，对于深入理解区域水文过程及物质能量平衡等问题具有重要意义。针对季节性水体下垫面条件的复杂性及传统测深技术的局限性，本文基于GEE云平台，联合激光雷达和光学传感器数据，提出了一种面向季节性水体的湖盆地形定量估算方法，并以鄱阳湖典型碟形子湖为研究对象，开展了该方法的精度评价及适用性分析。研究结果表明，以ICESat-2/ATLAS剖面光子高程为基础，协同Sentinel-2获取的淹没频率信息，实现季节性水体湖盆地形“由点及面”的定量估算方法切实可行，估算值和实测值相关性较好，决定系数（R2）优于0.7，均方根误差（RMSE）控制在1m内；随着湖泊面积的增大，地形估算的精度总体呈上升趋势，同时受淹没频率范围及光子轨迹分布的影响，不同区域及下垫面条件上的子湖，其估算精度也存在着差异性。本文提出的方法可实现面向季节性水体大范围、低成本、长时序的水下地形定量估算，有望为全球范围内季节性水体水深数据的获取提供新思路。
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  PDF(306)

  摘要(219)

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• 基于多尺度注意力机制的 PolSAR深度学习超分辨率模型
• 林镠鹏,李杰,沈焕锋

• 摘要：全极化合成孔径雷达影像(PolSAR)可提供丰富的极化信息，但成像系统限制使其空间分辨率受到制约。为此，本文基于深度学习框架，提出一种基于多尺度注意力机制的超分辨率重建网络(MS-PSRN)，通过对低分辨率PolSAR影像进行分辨率增强，生成高分辨率的PolSAR影像。在该模型框架下，采用多尺度注意力模块对不同尺度下的地物目标进行特征提取；提出联合式与分离式两种内嵌方式，在模型中嵌入通道注意力与空间注意力，利用注意力机制的权值重校准特性，增强PolSAR影像的极化信息与空间信息；引入残差信息蒸馏机制，提取判别性特征并对模型参数进行压缩；提出自适应损失函数对网络训练过程进行约束以提升模型的数值拟合能力以及边缘信息保持能力。本文采用RADARSAT-2卫星的模拟数据与真实数据两个数据集对提出的方法进行验证。空间信息实验结果表明，本文方法在目视结果与定量指标中均优于对比算法，具有更高的空间纹理细节重建精度与较低的重建误差。极化信息保持测试表明，本文方法可在提升空间分辨率的同时，有效保持PolSAR影像的极化信息。
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  PDF(309)

  摘要(147)

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• 多特征约束的输电通道杆塔点云提取研究
• 王濮,王成,习晓环,聂胜,杜蒙

• 摘要：杆塔自动识别是机载LiDAR（Light Detection and Ranging）电力巡检应用的重要内容，特别是长距离、规模化应用时，高效高精度的杆塔点云提取尤为重要。针对复杂地形环境下输电通道杆塔点云快速精准识别难的问题，本文提出了一种基于多特征约束的杆塔自动识别方法。首先，基于输电通道地物空间分布特点，设计了离地高度、垂直最大间隙等特征；其次，对输电通道机载LiDAR点云进行去噪、滤波等一系列预处理；然后，对非地面点云进行网格化，基于离地高差、线性度等多特征约束快速定位杆塔区域，并利用分层密度法和杆塔塔体结构对称性提取杆塔中心坐标；最后，对杆塔区域点云垂直分层切片，逐层剔除非杆塔点云。采用三种不同场景的机载点云数据进行算法验证，结果表明本文所提方法可从原始点云中快速自动识别杆塔，其中查准率、召回率、F1值可达0.916、0.960、0.935，杆塔定位精度保持在分米级甚至厘米级。
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  PDF(325)

  摘要(205)

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• 千岛湖水体表层温度遥感估算方法对比研究
• 张琳敏,梅格致,刘明亮,李渊,施坤,朱梦圆,李慧赟,郭宇龙,王嘉诚

• 摘要：湖泊水体表层温度是气候和环境变化的重要指示因子，遥感技术是水体表层温度监测的重要手段。温度反演算法在不同湖库水体的适用性各异，针对清洁型深水湖库的水体表层温度反演算法适用性仍有待进一步研究。本研究以千岛湖为研究区，利用Landsat 8卫星数据，对比了基于辐射传输方程的算法（RTE）、单窗算法（MWA）、普适性单通道算法（GSCA）、实用单通道算法（PSCA）、劈窗算法（SWA_D和SWA_G）和Landsat 8 Collection 2 Level-2（C2L2）温度产品的精度，探究了各算法中相关参数的适用性和敏感性，刻画了千岛湖2013-2021年水体表层温度时空分布特征。研究结果表明：（1）针对Landsat 8数据的第10和11波段，千岛湖最适宜的水体比辐射率分别为0.9926和0.9877；（2）整体上，劈窗算法的精度优于单通道算法，Landsat温度产品的估算精度适中。其中，劈窗算法SWA_G精度最优，平均相对误差（MAPE）为7.61%，均方根误差（RMSE）为2.0 ℃；（3）千岛湖水体表层温度具有显著的时空分异特征。季节上，千岛湖水体表层温度冬季最低（14.2 ± 0.6 ℃），夏季最高（31.0 ± 0.5 ℃）。空间上，西北库区（23.0 ± 0.3 ℃）和西南库区（22.8 ± 0.2 ℃）水体表层温度最高，东北库区（22.2 ± 0.3 ℃）水体表层温度最低。本研究验证了不同温度反演算法在清洁型深水湖库的适用性，为清洁型深水湖库水体表层温度反演提供了经验借鉴。
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  PDF(487)

  摘要(224)

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• 基于稳定场地的太阳反射波段基准传递定标及其不确定性评估方法
• 胡奇,何玉青,徐娜,何兴伟,王玲,王倩,胡秀清,胡滨,徐寒列

• 摘要：空间辐射测量基准作为未来卫星定标的重要标准，为卫星数据的定量化应用提供了重要保障。通过传递定标方法实现辐射基准的传递可以提高卫星遥感器观测数据的整体精度。基于稳定场地的交叉定标作为太阳反射波段传递定标的一种主要方法，因其选定了目标均匀且反射特性较稳定的场地作为辐射基准传递对象，具有可靠性高、稳定性好、传递链条可追溯等优点。以利比亚场地为传递目标，提出一套适合于太阳反射波段的传递定标方法及其不确定性分析方案，系统分析传递定标方法的不确定性，并通过不确定性的敏感性分析给出最优的场地交叉定标的匹配方案。以气象卫星中分辨率光谱成像仪为例，以FY-3D MERSI-II和AQUA MODIS为代理数据，针对引入不确定性的主要来源：几何、时间、空间、光谱，利用大气辐射传输模型与双向反射分布函数构建不确定性分析模型，并通过蒙特卡罗方法多次模拟分析出各匹配条件对不确定性影响的敏感性，以利比亚场地为例，以各项不确定性小于1%作为约束，确定场地交叉定标匹配阈值：两遥感器观测天顶角之差应小于±7°，太阳天顶角之差小于±6°，相对方位角之差小于±15°，气溶胶厚度小于0.39，观测场地均匀性小于0.02，此条件下各通道总传递定标不确定性控制在1.5%，定标频次平均一月一次。
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  PDF(414)

  摘要(261)

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• 2002—2022年渤黄东海浮游植物粒径等级月平均遥感数据集
• 孙德勇,环宇,王胜强,李正浩,张海龙,齐琳,刘建强,何宜军

• 摘要：浮游植物是海洋生态环境中不可或缺的一部分,其粒径等级(PSC)是描述浮游植物在不同地球生物化学循环过程中重要作用的关键参量。黄海、渤海和东海整体位于中国东部,呈现半封闭特征,PSC现场测量数据集主要来自于近几年开展的航次观测实验,采样点在空间和时间上分布稀疏不均,因此需要结合高频次、覆盖范围广的遥感反演技术来填补现场实测数据的不足。本文基于MODIS/Aqua传感器在2002.08—2021.07期间的海表遥感反射率产品,应用Sun等(2019)构建的PSC遥感反演模型,生产PSC长时序数据集。数据集以Matlab标准格式存储,共包含228个文件,便于各软件读取（下载方式：DOI: 10.17632/mjg5s9p4wp.3）。产品精度验证结果显示：卫星反演与现场测量结果较为一致(小型、微型和微微型浮游植物的平均绝对百分比误差分别为22.9%、11.4%和35.0%)。同时不同海域的空间分布对比验证发现,经叶绿素a重构之后的PSC反演模型效果更贴近于现场测量值。基于本数据集的PSC长时序分布统计结果显示：近岸海域主要以小型浮游植物富集,离岸水域主要以微型浮游植物为主。从典型区域的多年月平均曲线来看,以小型浮游植物为例,渤海中心和长江口区域都存在春(5月)、夏季(7月)“双峰”特征,而北黄海区域则呈现春(4月)、秋季(10月)“双峰”特征。同时南黄海和东海离岸海域的春季峰值更显著,分别位于4月和3月。本数据集有助于精细化分析理解黄海、渤海和东海浮游植物各项生理、生态功能的时空变化规律,同时又可以作为水体环境监测常规项目,值得推广使用。
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  PDF(324)

  摘要(182)

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• 知识图谱嵌入的光谱解混算法
• 吴瑞,罗文斐,陈江浩

• 摘要：在光谱解混过程中，在端元集合中选择有效的端元子集进行解混是至关重要的，但端元子集选择会受到端元光谱变异性的影响，导致选择的结果以及解混精度具有一定的不确定性。本文提出了一种知识图谱嵌入的光谱解混算法KGESU(Knowledge Graph Embedding Spectral Unmixing)，在利用光谱特征进行解混的同时，引入一定的先验知识来进一步提高端元选择的可靠性，从而提升解混的精度。主要涉及两个核心问题：一是地学知识图谱的嵌入，二是引入先验的光谱解混。前者借助了TransE模型来实现对地学知识图谱的图嵌入训练；后者则在知识图谱嵌入的基础上进行知识推理，并把推理结果融入到光谱解混的过程，从而实现了一个引入先验知识的光谱解混算法。为了验证算法的有效性，通过高分五号高光谱相机所采集的真实图像进行实验，与其他经典算法作对比，结果表明本文的算法具有更好的解混效果，证明了在光谱解混过程中使用一定的地学先验知识有助于提升解混精度，KGESU算法具有一定的应用前景。
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  PDF(669)

  摘要(309)

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• 利用GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品提取过火区的方法
• 单天婵,郑伟,陈洁

• 摘要：利用遥感技术获取过火区信息对生态环境监测具有重要意义，其中高分辨率数据更适合提取小范围过火区。目前已有多种利用国外火点产品结合遥感影像提取过火区的研究。为了增强国产遥感数据火情监测能力，提高小范围过火区的提取效率和精度，基于过火前后两幅GF-1 WFV影像和多时相FY-3D MERSI火点产品开展过火区提取研究。两处研究区分别位于四川省凉山彝族自治州木里藏族自治县和西昌市。根据火点与过火区形成的关系，结合火点的时间、空间和光谱特征，筛选并扩充火点像元，确定过火区粗略范围；确定每种地表类型的分割阈值，分类过火像元和非过火像元；剔除周边小斑块，得到过火区提取结果。以人机交互方式获得的过火区参考真值作验证，并与神经网络分类法提取过火区的结果作对比。结果表明，本文方法的过火区提取结果精度要明显高于神经网络分类法，Kappa系数达到0.82。该方法可以充分结合GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品数据的优势，降低样本像元选择时间成本和不确定性，快速准确地提取小范围过火区。未来可考虑通过选择更高精度的火点产品，结合实地考察验证对该方法改进完善。
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  PDF(460)

  摘要(310)

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• 1998年-2020年渤海、黄海和东海月平均典型浮游植物色素浓度遥感数据集
• 孙德勇,李正浩,王胜强,环宇,张海龙,齐琳,刘建强,何宜军

• 摘要：海洋浮游植物群落结构信息对了解和研究碳循环和气候变化至关重要。浮游植物中含有的多种色素能够用于描述浮游植物群落结构特征和生理状态，浮游植物色素浓度的检测具有重要意义。本研究基于2016–2018年渤海、黄海和东海7次航次调查实验中采集的实测数据（包括浮游植物吸收系数、16种典型色素浓度和遥感反射率），利用高斯分解法开发了一种基于浮游植物吸收的色素浓度遥感模型，并使用原位观测数据集进行评估，得到的结果的误差可接受（例如，大部分色素模型的平均绝对百分比误差MAPE小于60%）。卫星匹配验证也表明反演结果与实测数据的一致性（大部分色素模型的MAPE范围在40%–60%之间）。将开发的模型应用于SeaWiFS和MODIS-Aqua遥感反射率月平均产品（1998–2020年），获得了渤海、黄海和东海区域16种色素浓度23年的时空变化数据记录。浮游植物色素浓度遥感数据集可以从https://doi.org/10.17632/bhcznf2m7v.1下载获得。本研究从遥感反射率卫星数据中得到复杂浑浊沿海水域中的浮游植物色素浓度，从而为渤海、黄海和东海精细化的海洋浮游植物群落结构研究提供数据支撑。
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  PDF(451)

  摘要(345)

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• 基于自注意力的超时相遥感图像超分辨率重建
• 唐晓天,杨雪,李峰,马骏,梁亮

• 摘要：针对视频卫星超时相数据高时间分辨率的特点，单帧超分辨率重建算法无法充分利用其信息，提出一种基于自注意力的超时相遥感图像超分辨率重建方法。对超时相序列帧先依据帧速率划分为多个时间组，利用3D卷积对空间及时间同时建模的特点提取不同时间组下的时空信息，之后通过改进的广泛自注意力残差块增加注意力计算范围并完成高动态映射，在实现超时相序列帧建模的同时提取丰富的空间细节信息，最后将多个时间组的特征融合，送入亚像素卷积提升分辨率完成重建。所提算法的优点在于，对超时相数据的多时间组处理充分利用了其丰富的时空信息，改进的自注意力块可在无配准情况下完成序列帧建模并提高空间细节信息的提取能力。在高分四号数据集上的实验表明，算法的主观视觉效果及客观评价指标均优于对比算法，在高分四号数据2倍上采样重建时，较双三次插值算法在PSNR值上提升了2.49dB以上，且在4倍重建时依然有很强的重建性能，较双三次插值算法有巨大提升。实验结果表明，该方法拥有较好的超分辨率重建效果，有利于超时相数据在各领域的应用。
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  PDF(622)

  摘要(482)

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• 联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别方法
• 刘思婷,王庆栋,张力,韩晓霞,王保前,刘玉贤

• 摘要：目前，受限于数据集精细度与网络结构，深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题，提出一种融合目标检测与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法，利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先，基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次，为了便于后期高精度模板匹配，利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法，实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整；最后，在本文构建的飞机型号模板库基础上，将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配，实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性，本文进行了相关实验，并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比，结果表明，本文所提方法具有更高准确率，并且在实用性方面更具优势。
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  PDF(912)

  摘要(693)

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• 基于典型相关分析的遥感影像非监督超像素级变化检测
• 赵元昊,孙根云,张爱竹,矫志军,孙超

• 摘要：变化检测是指利用多时相特征检测地表覆盖类型发生变化的区域,目前的检测方法易受噪声以及特殊地物等影响,使得检测结果斑点现象严重,检测精度低。针对这一问题,本文结合典型相关分析和直方图规定化提出一种非监督的超像素级变化检测方法。首先,对两时刻的遥感影像进行预处理以及超像素分割；其次,基于S-IR-MAD方法和超像素大小等因素计算每个超像素的权重；然后以超像素为分析对象基于典型相关分析(CCA)计算特征影像,并对特征影像进行直方图规定化来减弱特殊地物的影响；最后,结合权重影像与检测结果进行决策融合。本文在三个高光谱测试数据集和一个多光谱测试数据集上进行实验验证。结果表明,本文方法在四个测试数据集上的整体检测精度均为最优,且都达到了90%以上,在Barbara数据集和Bay Area数据集上的提升效果最为明显,精度分别提高了3.43%和5.35%,对噪声具有良好的鲁棒性,对实际应用具有一定的参考价值。
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  PDF(768)

  摘要(663)

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• 基于方向相位稠密特征的多传感器遥感影像配准方法和系统（首届《遥感学报》青年学术论坛）
• 王蒙蒙,叶沅鑫,杨超,喻智睿,葛旭明

• 摘要：针对多传感器遥感影像间显著几何畸变和灰度差异造成的配准困难问题，本文提出了一种基于结构相似性的快速精确配准方法。为了构建多传感器影像间的稳健结构特征，引入光照和对比度不变性的相位一致性模型，利用相位一致性特征值和特征方向构建了一种逐像素的三维结构特征描述符—方向相位稠密特征(Dense Feature of Orientated Phase, DFOP)，该特征描述符通过捕捉影像的几何结构分布，能够有效抵抗多传感器影像间的灰度差异。然后，基于模板匹配的策略，将DFOP描述符变换到频率域，并进行快速子像素精度匹配。此外，在DFOP的基础上，本文研制了一种快速鲁棒的多传感器遥感影像配准系统。通过利用多种地貌类型的多传感器遥感影像对所提出的方法进行测试，实验结果表明，相较于其它基于灰度或结构特征的匹配方法，DFOP能够获得更高的匹配正确率，且所开发的配准系统(下载链接 )也优于商业软件ENVI以及ERDAS中配准模块的配准精度。
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  PDF(481)

  摘要(516)

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• 顾及时变特性的时序极化SAR图像自适应超像素生成方法
• 叶家伟,汪长城,高晗,沈鹏,宋天祎,胡驰浩

• 摘要：超像素生成是对象级数据处理体系的重要预处理步骤，这对于拥有大数据量的多时相、多极化SAR数据的高效处理和应用具有很大的现实意义。针对单时相超像素分割方法没有充分利用地物在时序上完整散射信息的问题，本文综合利用时序极化SAR数据观测充分、可描述时变特性等优势，提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)模型的多时相极化SAR影像自适应协同分割方法。该方法联合多个时相的极化协方差矩阵，基于Wishart分布计算时序极化SAR相似性距离，并提出一种基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子，用于自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系。本文使用8景Radarsat-2全极化SAR影像，从可视化效果和定量精度两个方面评价方法有效性。相关结果表明，本文方法优于单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法，超像素能够有效贴合研究区域地块边界，是一种有效的超像素生成方法。
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  PDF(720)

  摘要(629)

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• 联合超像素降维和后处理优化的高光谱图像分类方法
• 黄媛,贺新光,万义良

• 摘要：针对高光谱图像样本标签量少且空间-光谱信息利用不充分而导致图像分类精度较低的问题，本文提出一种联合超像素降维和后验概率优化的高光谱图像分类方法。该方法首先基于高光谱图像的空间-光谱信息为每个样本构建局部邻域集合，并从局部邻域集合中提取超像素稀疏混合特征来充分表征图像的空谱信息和相关变化信息，然后将全局稀疏混合特征输入支持向量机分类器中生成像素的类别概率向量，最后采用后验概率模型优化类别概率向量，并依据概率最大值得到分类标签图。在三组常用的小规模数据集Indian Pines、Pavia University和Salinas，以及一组大规模数据集HoustonU上的实验结果表明：所提出的分类方法能够自适应地充分提取高光谱图像的高判别性特征信息，且在少量样本标签情形下，该方法在四组实验数据集上分别获得了98.58%、96.88%、98.54%和91.01%的总体分类精度，并优于目前几种先进的分类方法。
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  PDF(753)

  摘要(548)

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• 一种改进的针阔混交林植被聚集指数估算方法(备注：定量遥感专刊)
• 谢蕊,焦子锑,董亚冬,崔磊,尹思阳,张小宁,常雅轩,郭静

• 摘要：聚集指数(Clumping Index, CI)是植被冠层的一个重要结构参数,对植被冠层的辐射截获,以及全球碳、水循环的研究均有重要作用。现有星载CI产品的估算主要是基于CI-NDHD (Normalized Difference between Hotspot and Dark spot, NDHD) 线性模型方法,由于针叶林和阔叶林在叶片尺度上存在聚集层级的差异,该模型对它们分别采用了不同的模型系数。但是,该模型对中粗分辨率的针阔混交林像元通常采用阔叶林的CI反演系数,因此,理论上会导致该类型CI的高估。为此,本文提出了一种动态选取混交林像元端元CI组分的方法,以改进针阔混交林植被聚集指数的估算精度。首先,通过国际地圈-生物圈计划(IGBP)的地表类型和描述二向性反射分布函数(BRDF)特征的地表各向异性平整指数(AFX)进行双重约束,逐像元地计算端元CI值；然后,结合高分辨率的土地覆盖分类数据确定端元在像元中的面积比例,并估算MODIS针阔混交林像元的聚集指数(Mixed Forest CI, MFCI) ；最后,将方法应用于研究区MODIS数据的MFCI估算,并通过地面实测数据进行精度评价。结果表明：目前的MODIS产品算法高估了针阔混交林像元的CI值,而MFCI估算方法在CI-NDHD算法的基础上,可以显著改善该类型聚集指数的估算精度,当针叶林树种成数达到60%时,精度改善可达28.03%,其中,改进结果的均方根误差(RMSE)和偏差(Bias)各降低约84%和175%。研究表明,MFCI方法对针阔混合像元的端元组份的变化敏感,在高分辨率地表分类已知的条件下,MFCI方法为针阔混交林CI产品生产和精度提高提供了可行的解决方案。
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  PDF(992)

  摘要(522)

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• Grid A*：面向野外空地协同应急处置的快速路径规划算法
• 王修远,孙敏,李修贤,周航,赵仁亮

• 摘要：在野外应急救援活动中，灾害现场或事故区域通常缺乏地面交通工具可直达的现成道路，但该区域地表环境仍可满足部分越野车辆的通行。在空地协同系统中，无人机可提供行进路径周边环境的影像，地面终端可快速提取影像中地表类型以及地形起伏等特征信息，通过分析计算便可为车辆提供通往救援目标点的导航路径。本文针对这一应用需求，对现有A*算法进行了改进，主要有三个方面的创新：其一、针对户外地表环境的应用特点，提出一种综合地表类型与地表高程信息的通行性代价函数；其二、针对无人机影像分辨率与实际车辆通行路径之间的尺度关系，提出一种基于格网单元的路径快速搜索算法；其三、在顾及格网单元内部地表类型连通分布特点的基础上，选择格网边缘特征点用于通行性路径规划，在提高算法搜索效率的同时，兼顾了格网单元内部的地形信息，从而使算法在优化计算的同时，能充分利用到无人机影像的细节信息。实验表明，算法搜索得到的可通行路径具有较高的可靠性，从路径三维可视化结果来看，符合越野车辆通行的需要。此外，同等情况下，本算法的运行时间降至传统A*算法的15%，提高了野外应急救援应用的时效性。
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  PDF(1051)

  摘要(740)

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• 遥感图像小样本舰船识别跨域迁移学习算法
• 陈华杰,吕丹妮,周枭,刘俊

• 摘要：跨域迁移学习旨在利用现有公开数据集,突破源域和目标域样本类别空间须一致的约束,提升目标域样本的识别精度。针对现有跨域迁移学习算法应用于遥感图像小样本舰船目标识别时存在的迁移类别受限和负迁移问题,本文提出一种基于源域样本相关性排序的跨域迁移学习算法：首先将目标域样本逆向加入源域分类任务中,根据加入前后各类别源域样本的识别精度变化情况,对源域样本进行相关性排序,将其划分为强/弱/负相关样本；然后采取自监督联合学习策略,在目标域分类网络中引入自监督角度预测辅助分支,筛选出的强相关源域样本仅参与该辅助分支的训练,不改变目标域主分类网络的结构。算法通过相关性排序去除了弱/负相关源域样本,有效避免了负迁移；引入自监督角度预测辅助分支,在保持主分类网络结构完整性的同时,充分利用了强相关源域样本的有效信息,学习到更具泛化能力的目标特征。实验结果显示：在遥感舰船小样本目标数据集上,提出的算法优于跨域迁移学习中广泛使用的Finetune (微调)算法；与仅使用主分类网络的目标域识别算法相比,遥感舰船目标识别精度提升了17.59%。
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  PDF(991)

  摘要(791)

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• 生成式知识迁移的SAR舰船检测
• 娄欣,王晗,卢昊,张文驰

• 摘要：为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题，本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图像空间分布一致且包含SAR图像特征的带标注模拟图像；使用所生成的带标注模拟图像，进一步优化舰船检测网络，以提高基于深度卷积神经网络的舰船检测的泛化性能。SAR-Ship-Detection-Datasets (SSDD)和AIR-SARShip-1.0两个公开数据集上的实验结果表明，该框架有效提高了在仅包含少量标注SAR图像样本情况下的舰船目标检测效果，可显著降低舰船在复杂背景图像中漏检和误检的概率。
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  PDF(1273)

  摘要(1100)

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• 注意力机制下多尺度特征融合生成对抗网络的白天海雾监测方法
• 方旭源,金炜,符冉迪,李纲,何彩芬,尹曹谦

• 摘要：海雾是海上一种常见的天气现象，它使能见度降低，给海上交通和作业带来极大威胁。传统的卫星遥感海雾监测算法在准确率、可移植性及自动化程度等方面都有待改善。本文在注意力机制下，利用卫星遥感云图，提出一种多尺度特征融合生成对抗网络的白天海雾监测方法。该方法引入通道注意力机制，通过学习不同输入通道的权重，提升了网络对于重要通道云图的关注度；在此基础上，采用多尺度特征融合以获取海雾的多尺度信息，使提取的特征能兼顾海雾的整体及细节特性；为了进一步提高算法对于对海雾边缘的界定能力，本文引入对抗网络对海雾监测的生成网络进行监督，从而得到更精细的海雾区域。在测试云图的海雾监测实验中，命中率(POD)、临界成功指数(CSI)及误报率(FAR)分别为90.5%、81.28%和10.86%，均优于传统海雾监测方法以及其它基于深度学习的方法，这表明本文方法可以有效提升海雾监测的精度，研究成果对于海上船只航行、渔业生产、国防军事等具有重要意义。
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  PDF(736)

  摘要(544)

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• 结合 RGB-DSM 图像和深度学习的城市樟树树冠检测 研究
• 王昊,夏凯,杨垠晖,冯海林

• 摘要：当前，结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型，但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近，在树冠密度较高的区域，仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此，本研究在RGB图像的基础上，叠加了高程信息，以提高单木树冠检测的精度。实验采用RGB图像（彩色图像）和DSM（Digital Surface Model，数字表面模型）作为数据源，并分别利用波段组合和双源检测网络模型两种方法结合RGB和DSM进行单木树冠检测。在前一种方法中，对RGB和DSM进行波段组合，生成GBD、RGD和RBD三类图像，并使用这三类图像分别进行网络的训练和测试。在后一种方法中，将RGB和DSM输入双源检测网络模型，并得到检测结果。本文使用FPN-Faster-R-CNN和Yolov3进行实验，相比于RGB方案（仅使用地物的颜色和纹理信息进行单木树冠检测，是对照方案），FPN-Faster-R-CNN在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了3.36%、2.45%和7.77%，在RGD方案中的平均精度下降了0.17%，Yolov3在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了0.72%、0.14%和5.71%，在RGD方案中的平均精度下降了0.98%。在两个网络下，双源检测网络方案都在各方案中取得了最佳的检测结果。并且相对于RGB方案，双源检测网络方案在平均精度上的提升幅度随着树冠密度的上升呈现出上升的趋势。对比分析实验结果可知，在基于深度学习的城市单木树冠检测任务中，妥善结合并利用地物的颜色、纹理信息和高程信息有利于提高任务性能。
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  PDF(1071)

  摘要(517)

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• 深度学习作物分类模型空间泛化能力分析
• 盖爽,张锦水

• 摘要：大数据驱动训练的深度学习模型是当今农作物分类的最新方法，有越来越多的新的分类模型涌现。然而，当前研究仍然主要关注模型方法的创新性，其应用方式往往针对特定时间、特定地区，而作物分类模型的泛化能力分析经常被忽略。提高遥感分类模型在大尺度空间范围的有效迁移能力是遥感技术支撑地球系统科学研究和社会应用的关键。本研究通过设计实验分析了模型架构、作物物候特征、农区地块尺度、数据类型等因素对作物分类模型泛化能力的影响。结果表明当训练区和测试区地块大小发生明显变化时，MultiResUNet相对于SegNet,　DeepLab V3+和U-Net具有更好的泛化性能。然而，单纯依靠MultiResUNet的泛化能力依然无法完全克服地块空间形态的变化对模型迁移的不利影响，为获得更高精度的华北玉米分布信息，需要优先使用与华北地区农业景观更相似的东北作物分布数据产品进行深度学习模型训练。在另一方面，我们发现相对于TOA（top of atmosphere）数据，采用SR数据更有利于模型在跨洲际尺度进行空间迁移。因此，在大尺度作物制图研究中，应优先考虑使用SR（surface reflectance）数据。本研究从一定程度上验证了影响农作物分类模型迁移性能的内在因素，为大尺度作物制图提供了一定的实验基础。
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  PDF(718)

  摘要(404)

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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(70)

  摘要(56)

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• 基于Landsat影像和数字岸线系统的惠州市海岸线近50年动态变化研究
• 王同皓,章桂芳,张珂,傅强

• 摘要：海岸线动态变化反映了海陆边界的进退过程，对沿海地区环境保护与发展规划有重要意义。本研究在惠州市1973-2019年间6期Landsat卫星影像的基础上，利用人机交互式解译的方法获取6期海岸线数据并统计其长度和类型的变化。在数字化岸线系统（DSAS）中对净移动距离（NSM）、变化率（EPR）以及线性回归率（LRR）进行分析，探讨海岸线动态变化中的潜在驱动因素。结果表明，1973-2019年期间，惠州市海岸线的总长度由224,565m增加到249,656m，平均NSM为185.46m，平均EPR为4.04m/a。1973-1984年海岸线总体表现为侵蚀特征，1984年以后总体呈趋势，其中1984-1993年扩张幅度最高，NSM达到100.2m。此外，不同岸线类型中人工岸线变幅最为明显（8.27%~57.45%），以大亚湾石化区、范和湾北岸围垦养殖段、惠州港、考洲洋段西部围垦养殖段以及临近黄埠镇段等区域为主。其变化原因主要有沿海养殖业的发展，港口、工业区和滨海旅游区的建设以及人口增长和经济发展需求下的建筑用地扩张。部分自然岸线段如巽寮湾段核心旅游区、双月湾东岸和西岸则在整个研究时间段内保持稳定。研究表明人为因素是惠州市近50年来海岸线变化的主要驱动因素，自然因素对海岸线变化影响较小。与整个中国大陆海岸线变化速率相比，惠州市的变化速率并不高。从近期，即2013-2019年的变化率来看（EPR为2.51%），惠州市海岸线变化趋于稳定，预计未来一段时间内不会大范围向海扩张。
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  摘要(111)

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• 结合对象单元和Transformer网络的 城市功能区分类方法
• 鲁伟鹏,贺清康,李佳铃,李诗逸,陶超

• 摘要：准确识别各类城市功能区并全面掌握其分布情况，对合理规划和科学管理城市至关重要。针对该问题，本文提出一种结合对象单元和Transformer网络的城市功能区分类方法。该方法首先以多尺度分割所获得的过分割对象作为最小分析单元，以避免出现同一分析单元包含多种城市功能区的情况。在此基础上，针对现有方法着重于对分析单元内部特征提取而忽略了分析单元之间的空间关系问题，提出利用Transformer框架和对象地理属性作为位置编码对不同分析单元之间的空间关系进行建模，从而实现兼顾分析单元内部特征和不同分析单元之间空间关系的城市功能区分类。实验结果表明，使用过分割对象作为最小分析单元能够更加准确地获取城市功能区地边界，从而避免基于规则格网单元所导致的锯齿状边缘及基于路网单元所导致地无法区分路网内不同功能区的问题。同时与仅考虑分析单元内部特征的传统方法相比，通过对不同分析单元之间的分析单元进行建模可有效提升城市功能区分类精度。
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  摘要(108)

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• 基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候
• 宋杰,张朝,韩继冲

• 摘要：高成本与有限范围的实地监测已经无法满足植被物候研究的要求，而遥感物候监测方式又经常受到卫星传感器的时空分辨率等限制，这些局限使得图像融合成为高精度植被物候反演的关键。本研究基于Google Earth Engine（GEE）平台，以四个PhenoCam物候相机所观测的水稻、落叶林、玉米和灌木为研究对象，利用ESTARFM（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）算法融合Landsat8影像与MODIS产品，生成了2018年1d、3d、5d、7d、9d、11d的30m遥感EVI时间序列，并采用Savitzky-Golay滤波和Maximum Separation方法提取生长季开始期（Start of Season，SOS）、结束期（End of Season，EOS）、生长季长度（Length of Season，LOS）等物候信息。我们发现：（1）与实测物候对比，整体上呈现时间分辨率越高，物候误差越低的趋势，且当时间分辨率小于7d时，融合物候的误差基本处在同一水平；（2）融合影像与Landsat8影像的空间特征基本一致，空间效率（Spatial Efficiency，SPAEF）指标为0.14-0.74，其中水稻、灌木与实际的空间一致性偏低；（3）融合结果与实地观测到的时间变化趋势吻合（RMSE: 0.01-0.02，r: 0.73-0.95），可以反演出较为准确的物候参数，SOS、EOS、LOS的平均误差为4.25d、4.75d、7.5d；（4）与MODIS物候反演结果相比，非农用地（落叶林和灌木）的物候参数误差缩小较为明显，而农业用地（水稻和玉米）的提升效果相对较小。本研究从空间和时间维度验证了ESTARFM算法生成的高时间分辨率EVI序列的可靠性，评估了其在物候监测能力上相比MODIS数据的提升效果，并探讨了影响融合效果的因素，可为精细化的植被动态监测和生态系统研究提供理论支撑和数据参考。
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  摘要(199)

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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(147)

  摘要(142)

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• 应用Sentinel-2时序影像光谱特征的大豆识别提取方法
• 罗旺,彭代亮,刘锦绣,徐俊锋,楼子杭,刘国华,高爽,俞乐,王福民

• 摘要：大豆是世界上最主要的作物之一，是重要的高蛋白食品、牲畜饲料的原料以及食用油来源。中国面临着大豆高度依赖于进口的粮食安全结构性挑战，对大豆的监测识别能为中国制定有效的农业经济发展策略提供基础数据支持。本研究提出了一种基于时序谱标准曲线的大豆识别方法，基于时间序列植被指数曲线并添加气象权重因子建立大豆时序谱标准曲线精确识别大豆，重点分析大豆与玉米的时序谱差异，以及气象因素对曲线的影响，并建立时序谱标准曲线信息映射到样本的方法，解决大范围大豆制图样本不足的问题。本研究设计实验验证了在时间尺度以及灾害情况下基于时序谱标准曲线识别大豆方法的鲁棒性，通过时序谱标准曲线提取的物候特征结合随机森林分类器对2020年黑龙江省大豆进行分类制图，分类混淆矩阵显示大豆识别的总体精度为86.95%，用户精度为90.91%，制图精度为86.14%，F1-Score为0.8846。本研究方法能够通过气象因子的变化表现出地域差异和灾害影响，为大豆识别（尤其是一季大豆种植区）方法适应不同研究区和灾害情况提供可行思路。
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  PDF(247)

  摘要(103)

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• Transformer架构下跨多尺度信息融合的遥感影像建筑提取
• 刘异,张寅捷,敖洋,江大龙,张肇睿

• 摘要：建筑物是城市中最为普遍的基础设施，获取遥感影像中的建筑区域对于城市规划、人口估计和灾情分析等具有重要的意义。本文基于Transformer结构，设计了一种端到端的遥感影像建筑区域提取方法。首先，针对多尺度影像特征存在的信息冗余和信息差异问题，本文提出了一种多次特征金字塔结构Tri-FPN，实现跨越近邻尺度的全局多尺度信息融合，提高多尺度特征的类别表征一致性并减少信息的冗余。其次，针对多尺度提取结果融合时仅考虑尺度因素的问题，本文设计了一种顾及“尺度-类别-空间”的注意力模块CSA-Module，有效融合了不同尺度下的建筑提取结果。最后，在Transformer结构上加入Tri-FPN与CSA-Module进行模型训练，获得最佳的建筑提取效果。实验对比分析表明，本文的方法有效提高了建筑区域的检出率，并提供出更为准确的建筑轮廓，提升了遥感影像中建筑的提取精度，在WHU Building数据集和INRIA数据集上分别取得了91.14%和81.6%的IOU分数。
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  PDF(390)

  摘要(205)

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• 中国近海绿潮生物量的卫星遥感估算方法研究
• 唐君,焦俊男,刘建强,胡连波,丁静,邢前国,王福涛,陈艳拢,田礼乔,王心源,刘锦超,陆应诚

• 摘要：绿潮生物量是精准量化海洋大型漂浮藻类的关键参数,是反映海洋生态环境变化的有效指标。卫星遥感技术是中国近海绿潮监测的有效技术支撑,光学遥感卫星能为绿潮的精细化定量监测与评估提供数据支持,能实现绿潮的精准识别与量化估算。针对中国海洋一号C/D卫星 (Haiyang-1C/D,HY-1C/D) 海岸带成像仪 (Coastal Zone Imager,CZI) 、美国中分辨率成像光谱仪 (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)、欧洲空间局哨兵2号卫星多光谱成像仪 (Multi Spectral Instrument,MSI)等光学遥感数据特点,基于绿潮生物量变化模拟与观测验证数据,本研究提出了适用于不同光学卫星数据的绿潮生物量估算模型与计算方法,实现了中国近海绿潮生物量光学遥感估算。研究表明：相较于绿潮像元面积和覆盖面积,绿潮生物量估算结果的不确定性最小,该参数能减少面积参数包含的尺度效应差异,能更准确地用于海洋生态环境的量化与评估。此外,基于CZI和MODIS数据开展2021年中国近海绿潮生物量协同监测应用,有效提高了绿潮生物量监测的精度,详细量化了2021年中国近海绿潮生物量的年内变化,展现了绿潮生物量的精细空间分布格局与变化趋势。多源光学遥感数据开展绿潮生物量遥感估算,对中国近海漂浮藻类的精准、定量、动态监测,具有重要的方法与数据支撑意义。
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  PDF(401)

  摘要(268)

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• 垂直与倾斜相机观测对遥感物候参数验证影响的对比研究
• 许丽娜,屈永华,孙晨曦,万华伟,阿斯娅.曼力克,刘绍民

• 摘要：基于卫星遥感的大尺度植被物候监测对于农业生产管理、气候变化响应等领域具有重要意义。卫星遥感提取的物候参数真实性检验常以近地面数字相机观测为数据源。以往的验证研究中,大多关注观测尺度的差异造成的影响,却忽略了地面相机与卫星观测天顶角的不一致性。本文获取了垂直(PhotoNet)与倾斜(PhenoCam)物候相机在相近纬度、同种植被类型的观测站点数据,分别与Sentinel-2卫星提取的物候参数进行对比,系统性地评估两种地面相机观测角度对卫星物候期验证结果的影响。结果表明,相机的观测角度是卫星遥感物候验证研究中的不确定性原因之一。在多数情况下,相机垂直观测时与卫星遥感提取的物候期表现出更好的一致性,平均相差9天,而倾斜相机与卫星的物候期平均相差可以达到19天。然而,该偏差还与植被类型和植被生长阶段有关,在玉米的凋落期至休眠期,垂直观测的偏差要高于倾斜观测。植被冠层的方向反射特性和相机视场范围内的目标组分差异是引起这种现象的主要原因。本研究证实了地面相机观测角度是卫星物候真实性检验中不可忽视的影响因素。因此,相机野外布设时应充分考虑角度效应带来的验证误差,从而为卫星遥感物候监测提供更可靠的验证数据。
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  PDF(320)

  摘要(256)

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• 简缩极化SAR数据支持的森林地上生物量反演
• 赵 含,张王菲,姬永杰,韩宗涛

• 摘要：目前国内外都正积极的进行基于简缩极化(Compact Polarimetry, CP)SAR的多方面研究,但鲜有研究将其应用在森林地上生物量(Above Ground Biomass, AGB)方面。为探究CP SAR数据在森林AGB反演中的可行性,以宜良小哨林场为研究区,提取水平线性CP Stokes1模式、垂直线性CP Stokes2模式、π/4线性模式(π/4 Transmit and Orthogonal Linear Receive)及CTLR(Circular Transmit and Dual Orthogonal Linear Receive)模式的4种CP SAR数据,并基于波的二分性原理,分别提取了各种模式的若干SAR参数,利用基于快速迭代特征选择的k最近邻(KNN-FIFS)算法开展了研究。研究结果表明：基于CTLR模式的森林AGB反演结果最优,R_²=0.52,RMSE=13.02 t/hm_²；此外,联合4组CP SAR数据的森林AGB反演结果精度有明显提升：R_²=0.58,RMSE=12.16 t/hm_²。KNN-FIFS适合于采用CP SAR参数进行森林AGB反演,其反演结果与采用全极化SAR数据进行反演的差别并不明显。提取的CP SAR参数中,线极化度m_l ,倾斜角45度或-45度时的线极化分量功率值g₂等特征在森林AGB反演中表现出较高的适用性,说明其能更好的表征森林信息。
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  PDF(305)

  摘要(242)

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• 多源植被遥感产品应用于干旱监测的不确定性分析
• 刘轩,周杰,卢静,贾立,熊旭倩,崔祎霖

• 摘要：在全球气候持续变暖的背景下,干旱风险持续增大,对自然生态系统和社会经济系统的可持续发展带来巨大威胁。植被遥感产品能够量化地表植被状况,表征生态系统对受气候及人类活动影响的响应。基于长时序植被遥感产品定义的植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)被广泛应用于大尺度快速干旱监测。当前植被遥感产品众多,产品之间时空一致性各异,由此导致所表征的地表植被扰动特征的不一致性目前尚不明晰。本文以长江中游地区为例,考虑传感器(MODIS、AVHRR)、生物物理定义(NDVI、EVI、LAI、VOD)和时间跨度(5年、10年、20年)等产品特征因素的影响,定量分析了多源植被遥感产品应用于VCI计算的不确定性,并对产品之间存在的差异进行了归因分析。结果表明：(1)由传感器导致的差异较大,基于不同传感器的NDVI产品计算得到的VCI时间序列,在大部分区域上显示出显著的不一致性,二者计算所得的VCI时间序列之间存在微弱相关性、总体偏差较大；(2)不同的植被参数产品导致的差异远低于不同传感器导致的差异,但在特定区域上的差异仍然非常显著,基于NDVI和EVI产品、NDVI和LAI产品分别计算得到的VCI时间序列之间具有较强的相关性,而基于NDVI和VOD产品计算得到的VCI时间序列在大部分区域均呈现出显著性差异；(3)由时间跨度导致的差异较小,基于不同时间跨度计算所得的VCI时间序列之间具有较好的一致性,产品的时间跨度越大、VCI变化差异越小。总之,在使用植被遥感产品进行干旱监测时,需要全面地分析和评估多源植被遥感产品之间的不确定性特征,对监测结果作出合理性的解释,从而保证旱情评价结果的准确性和有效性。此外,对于短时的遥感干旱监测应用,建议先剔除产品中的长期趋势项再进行干旱指数计算。
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  PDF(505)

  摘要(203)

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• 基于中高分辨率卫星影像的装置级别工业热源识别方法研究
• 孙爽,姜磊,刘保献,鹿海峰,任华忠,王新辉,李金香

• 摘要：针对精细化工业热源遥感监测困难与误差较大等问题,本文聚焦单个规模较大的工厂内部热场分布情况,提出一种基于中高分辨率卫星影像(Landsat -8)的装置级别工业热源的多层级识别方法。该方法基于双通道非线性劈窗算法反演的地表温度,利用多种空间统计分析方法分别对单期影像开展热源装置范围的识别检测,筛选出识别位置准确、边界清晰的方法,进而开展多时相热源装置识别分析,确定厂区范围内稳定出现的热源装置的位置,并结合高分辨率卫星影像进一步确定热源装置的边界范围。在某石油化工企业厂区的实验研究表明,聚类与异常值分析方法识别结果受季节变化影响较小,正确检出率在80%以上,适用于监测装置级别(主要包括生产装置、循环水、锅炉装置、储存库、火炬装置以及罐区)的工业生产活动变化情况,各类型装置与厂区平均温度的差值显示厂区内循环水装置、生产装置分布区为生产区内主要的发热区。研究结果还表明,中高分辨率卫星遥感影像数据源可以有效监测工业企业的精细尺度发热单元,为环境保护与管理、工业去产能监测提供技术支撑。
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  PDF(416)

  摘要(208)

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• 大型煤炭基地生态系统服务功能遥感评估及演变分析 —以宁东为例
• 孙灏,高金华,崔希民,王国瑞,李培现

• 摘要：生态系统服务功能是人类从生态系统中获得的直接收益，因此从服务功能角度评估矿区生态系统状况具有重要意义。以大型煤炭基地宁东为例，在阐述矿区生态系统状况遥感监测研究现状和进展的基础上，设计了遥感数据驱动的气候调节、防风固沙、固碳释氧、水源涵养和土壤保持五项生态系统服务功能计算方案，利用长时间序列连续数据评估了上述功能的时空演变，衡量了矿区生产活动对地表生态系统的影响。应用Mann-Kendall非参数检验实现对研究区生态系统服务功能的时空动态评估。研究结果表明：(1) 从2001到2019年，宁东基地生态系统服务功能整体呈改善趋势，其中气候调节、固碳释氧、防风固沙改善趋势非常显著，水源涵养出现轻微下降现象，土壤保持处于基本不变的状态。(2) 空间分布上，远离采煤工作面的区域生态系统服务功能比较强，反之则比较弱。(3) 矿区与非矿区对照分析表明，矿区生产活动迟滞了生态系统服务功能的增加，其中非矿区的气候调节功能的上升速率约为矿区上升速率的2倍，非矿区防风固沙和固碳释氧功能的上升速率约为矿区上升速率的1.5倍。研究区生态系统服务功能的整体改善，可能是气候环境变化和人工修复活动的综合结果，但鉴于其整体改善速率明显低于非矿区，说明煤炭开采活动造成了一定的负面影响，仍然需要加大对生态系统保护和修复的力度。
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  PDF(1083)

  摘要(768)

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• 基于特征匹配的采用Sentinel-1影像提取海冰漂移矢量算法研究
• 李超越,李刚,王雪,鞠琦,陈卓奇

• 摘要：海冰漂移对北极气候研究和人类活动保障有重要意义。对星载辐射计或散射计数据采用模板匹配法提取的海冰漂移矢量结果存在空间分辨率较低及精度不佳等问题。合成孔径雷达（SAR）影像具有更高的空间分辨率，结合特征匹配算法可用于提取高分辨率海冰漂移场。本文采用Sentinel-1影像为数据源，比较了四种常用的特征匹配算子SIFT、SURF、ORB、A-AKZE提取北极海冰漂移矢量的效果，并分析了HH与HV极化通道提取的漂移矢量提取的空间分布差异。针对特征匹配中不可避免的错误，结合既有算法的优势本研究提出了一套高效且准确的错误矢量滤除算法。本研究利用MOSAiC浮标定位数据验证了该方法提取的海冰漂移矢量的精度，并与基于Sentinel-1影像的既有海冰漂移产品进行了精度对比。实验结果表明基于A-KAZE算子的算法在提取结果的数量与分布上优于SIFT、SURF与ORB算子。HH与HV极化通道影像提取的海冰漂移矢量在数量与空间分布上有所差异，结合两者可有效扩大海冰监测范围。本文采用的错误矢量滤除算法能高效滤除错误匹配的同时保留更多正确漂移矢量。基于A-KAZE算子提取的海冰漂移矢量平均速度误差低于0.2 km/d，平均方向误差低于1°，与同样基于Sentinel-1 SAR影像但采用模板匹配法的DTU海冰漂移产品具有较高的一致性，但本方法提取的海冰漂移矢量具有更高的空间分辨率及更大的覆盖范围。
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  PDF(560)

  摘要(374)

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• 典型遥感降水产品的水文模拟性能评估
• 李艳忠

• 摘要：遥感降水具备大尺度、近实时、高精度等优点，现已被广泛应用于流域水资源评估和生态环境保护的研究。但遥感降水产品众多，性能差异较大，不同产品在特定流域的适用性需要进行综合评估。本研究以渭河流域的4个子流域为研究区，以国家气象局（CMA）逐日降水格点数据集为标准，借助ABCD水文模型，评估了5种典型的遥感降水产品（CHIRPS v2.0，CMORPH v1.0，PERSIANN-CDR，TRMM，MSWEP v2.0）对降水等级和水文过程模拟的性能。（1）在捕捉降水的时空变化格局方面，TRMM产品表现出较好的性能；（2）在基本统计指标和分类统计指标方面，多源集成产品MSWEP明显优于其他4种产品；但各遥感产品对中雨和大雨，尤其是大雨的预测效果欠佳；（3）在径流模拟方面，以TRMM降水作为输入时，ABCD模型模拟径流的效果明显优于其他遥感产品，其NSE在渭河上游、泾河上游、马莲河和北洛河分别达到了0.66、0.46、0.56和0.55。TRMM产品在捕捉降水空间格局和径流模拟方面优越，而MSWEP的统计性能较为优越。本文的研究结果，可为半干旱半湿润区域水文和气象等应用研究，在遥感降水数据源的选择方面提供科学参考依据，还可为黄河流域生态保护和高质量发展提供数据支撑。
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  PDF(639)

  摘要(400)

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• CNN影像输入尺寸和分辨率对川西针叶林植被分类精度的影响分析
• 石伟博,廖小罕,王绍强,岳焕印,王东亮

• 摘要：川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。因此,本文选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络模型进行植被分类。为进一步探究卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,本文选择语义分割方法(U-net)进行分类,还根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,并建立森林指纹库。结果表明：(1)结合无人机可见光影像和卷积神经网络模型进行分类能够获得高精度分类结果；在空间分辨率为5cm,尺寸大小为256×256的情况下达到最优,总体精度为92.35%,平均F1分数为91.99%,其中岷江冷杉的F1分数达到93.92%；(2)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10cm升到5cm时,总体精度和平均F1分数仅提高了0.02,模型的分类精度并没有明显提升。(3)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5cm的空间分辨率下,尺寸为128×128的模型总体精度仅为75.59%,尺寸为256×256的模型总体精度为92.35%。这说明较小的裁剪尺度会使模型精度有明显的下降；(4)对于代表性不足的植被类型来说,低空间分辨率对模型精度的影响最大,在20cm的空间分辨率下落叶灌木的F1得分仅为62.45%。该研究表明利用无人机高分辨率RGB影像结合卷积神经网络对川西亚高山针叶林的植被分类能够取得高精度分类结果,并探讨了无人机空间分辨率和裁剪尺寸对卷积神经网络模型精度的影响,进一步挖掘了卷积神经网络在无人机高分RGB影像上的应用潜力,为该区域植被分类提供一种自动、准确的研究方法。
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  PDF(589)

  摘要(351)

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• 高亚洲冰川消融季遥感反照率与年际物质平衡相关性评估及分析
• 刘易,江利明,张志敏,李超

• 摘要：冰川消融季反照率是表征冰川年际物质平衡变化的重要参数之一。高海拔亚洲地区（以下简称高亚洲）冰川类型多样且变化机制复杂，冰面反照率对不同类型冰川的年际物质平衡的表征能力及其区域特征还有待进一步认识。本文基于2000-2019年MODIS冰雪反照率产品和物质平衡时间序列观测数据，分析了高亚洲23条冰川4种消融季反照率参数的变化特征，评估了不同反照率参数与年际物质平衡的相关性，并探讨了反照率变化对不同地区和不同类型冰川的年际物质平衡的影响。结果表明：近20年内，除喜马拉雅西段和祁连山地区的冰川外，其他冰川的反照率均呈下降趋势，消融季最小反照率波动大于平均反照率，后者在相同冰川子区内的年际变化和长期趋势较为一致；共计13条冰川的反照率与年际物质平衡呈现显著线性正相关关系（P<0.05），4种反照率参数中8天合成产品的平均反照率相关性最优；两者线性关系在不同冰川子区和冰川类型中均无明显的区域性分布规律。本文研究可为加深认识冰雪反照率对高亚洲冰川物质平衡的影响规律提供有益参考。
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  PDF(730)

  摘要(335)

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• 精准扶贫背景下中国贫困县的夜间灯光时空变化分析
• 华婧,吴宾,陈佐旗,杨成术,唐曦,孙斐然,吴健平,余柏蒗

• 摘要：2020年是我国全面打赢脱贫攻坚战的收官之年。评估减贫效果是当前验收工作的重点，并对探索解决相对贫困的长效机制具有重要意义。本文通过生产精准扶贫阶段（2014-2020年NPP-VIIRS）夜间灯光遥感年合成数据，构建县域夜间灯光指数和夜间灯光变化指数，分别探讨了我国831个国家级贫困县和14个集中连片特困区的减贫效果。结果表明，2014年以来我国大部分贫困县的经济水平得到显著提高，减贫效果突出。然而，仍有108个贫困县夜间灯光强度呈现负增长趋势，主要位于西部地区的集中连片特困区交界处，西部地区内部出现南北发展不平衡现象。14个集中连片特困地区的夜间灯光亮度变化呈现出基数小增速快（I型）、基数大增速快（II型）、基数大增速慢（III型）和基数小增速慢（IV型）种类型，且在集中连片特困区交界处和省级行政边界交汇处呈现高高集聚和低低制约的空间分布格局，交界处的贫困县易被边缘化。进一步分析表明，实施基础设施扶贫、特色产业扶贫、资产收益扶贫（光伏扶贫）、易地搬迁扶贫这四类脱贫路径的贫困县夜间灯光变化明显。
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  PDF(573)

  摘要(573)

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• 利用全局仿射模型进行卫星图像快速三维重建
• 陈豹,王品贺,董秋雷

• 摘要：基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题，本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局部场景的三维仿射点云，然后引入一种基于局部点云的全局式仿射运动矩阵估计算法计算出每个视角对应的相机仿射运动矩阵，在此基础上利用少量地面控制点恢复出场景的三维欧氏结构。在两个公共数据集上的实验结果表明，本文方法的重建速度、精度和完整性在大多数情况下均优于三种主流文献方法。
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  PDF(620)

  摘要(576)

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• 21世纪以来新疆城市化演化格局与过程：来自夜间灯光遥感的发现
• 刘少阳,陈佐旗,施开放,吴宾,魏冶,王丛笑,黎夏,吴健平,余柏蒗

• 摘要：新疆维吾尔自治区作为中国西部战略屏障和向西开放的重要窗口，评估其城市化发展状况对于全国改革发展大局和“一带一路”发展战略具有重要意义。相较于传统研究，夜间灯光遥感已被证明能够对人类活动强度和地区综合发展水平进行更客观、空间尺度更灵活、覆盖范围更广的监测。因此，本文利用2000~2020年长时序夜间灯光遥感数据，采用标准差椭圆、时间序列分解以及夜间灯光发展指数等方法，从空间格局与时序演化上综合分析了21世纪以来新疆城市化进程。结果显示，2000年至2020年新疆城市化发展整体呈现向西南方向扩张的趋势，南疆地区发展速度强劲；21世纪以来新疆城市化演化过程可分为缓慢发展期(2007年之前)、波动增长期(2008~2014年)和加速上升期(2015年之后)三个阶段；新疆城镇地区及大部分地市的社会发展愈趋均衡，而乡村地区仍处于快速发展的差异化阶段。总体而言，21世纪以来新疆城市化进程处于快速且均衡发展的状态。
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  摘要(575)

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• 基于坐标-时间函数(CT-PIM)的矿区时序InSAR形变预计-以淮安盐矿为例
• 张腾飞,邢学敏,彭葳,朱珺,刘祥彬,葛家旺,雷敏超

• 摘要：对矿区开展长期形变监测和后续形变预计对于预防矿山开采所引发的潜在安全问题和矿山生态环境保护具有十分重要的意义。利用合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)与概率积分法(Probability Integral Method, PIM)结合是较为有效的矿区形变预计方法。然而，目前矿区时序InSAR形变建模环节中大多数采用纯经验数学模型，未顾及开采沉陷机制，严重影响获取的形变观测值的精度；不准确的InSAR形变观测值将误差传递至后续形变预计，进而导致误差累积。本文将坐标-时间函数(Coordinate Time, CT)引入时序InSAR建模环节，构建了坐标-时间函数预计模型(CT-PIM)以取代传统纯经验数学模型；再基于InSAR相位观测值求解未知参数，将构建的CT-PIM直接用于矿区形变预计，避免了误差的传递，以改善形变预计精度。分别开展了模拟实验和真实实验对提出预计方法进行验证。模拟实验显示：模型预计获取的时序形变与模拟真值的均方根误差(RMSE)为±4.6 mm。真实实验利用覆盖淮安市一盐矿区的 35 景 Sentinel-1A SAR卫星影像开展，获取了研究区域2019年3月30日至2019年7月28日的预计结果，结果显示测区最大预计沉降量为152 mm。本文所提方法相比传统多速率模型，建模精度提升了38.2%；相比传统静态概率积分预计方法获取的形变结果，精度提升了39.1%。本文方法为预防盐矿区采矿引起的地质灾害问题提供了有力的工具，为盐矿区生产安全和生态环境保护提供参考。
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  摘要(435)

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• 耦合温度特征的工业热源ANN遥感识别与时空演化分析
• 张钦挺,邹滨,刘宁,马绪瀛,李沈鑫,李梦涛

• 摘要：准确识别工业热源是我国大气污染防治的重要前提，然而因热源特征不明、类型判定不准等问题，工业热源遥感监测目前难以大范围推广应用。本文对此提出了一种耦合温度特征的工业热源人工神经网络遥感分类精准识别方法。该方法首先基于DBSCAN聚类算法和土地利用类型从Suomi-NPP VIIRS Nightfire数据中识别全部类型工业热源；其次利用频率统计方法分类建立工业热源温度特征模板；最后构建人工神经网络模型判别工业热源类型并由此分析了我国近年工业热源的时空动态演化特征。结果表明：（1）煤炭加工业、金属冶炼及压延加工业、水泥、石灰和石膏制造业、精炼石油产品制造业四类工业热源各级温度频率与分布形态、主次峰峰值均呈现明显类间差异，主峰温度分别为795 K、830 K、760 K、1725 K。（2）温度特征模板增强下的人工神经网络方法工业热源分类识别效果好，模型训练集与验证分类识别精度分别为99%和88.17%；（3）我国工业热源时空分布呈现出“地域集中”与“波动下降”双特征。工业热源空间上主要集中分布在北方地区，数量占比高达85.4%。煤炭加工业、金属冶炼及压延加工业、精炼石油产品制造业和水泥、石灰和石膏制造业的主要分布地分别为山西、河北、新疆以及安徽；以2015年和2018年为拐点，四类工业热源在2013-2020年间整体表现出先降后升再降的波动变化趋势。本研究提出的工业热源遥感识别方法可为基于卫星手段的大气工业污染源遥感监测提供技术支撑。
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  摘要(385)

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• 联合ICESat-2和GEDI星载激光雷达数据的浙江省森林地上生物量估算
• 孟鸽,赵旦,许聪,陈俊华,李秀纹,郑朝菊,曾源

• 摘要：本研究重点对比分析ICESat-2和GEDI两种星载激光雷达数据用于森林地上生物量估算的适用性，首先在古田山典型研究区采用线性逐步回归方法分别构建基于ICESat-2的条带和基于GEDI的光斑尺度森林地上生物量估算模型，再结合MODIS光学遥感数据和ASTER GDEM地形数据，采用随机森林法在浙江省分森林类型构建逐像元尺度的森林地上生物量外推模型，根据40个森林地上生物量地面调查样点的精度验证探讨大区域尺度森林地上生物量的最优估算方法，实现了2020年浙江省森林地上生物量成图。研究结果表明：（1）在古田山典型研究区基于ICESat-2的条带尺度森林地上生物量估算模型精度（R2=0.7057，RMSE=0.3571 ln(t/ha)）高于基于GEDI的光斑尺度模型（R2=0.5186，RMSE=0.2805 ln(t/ha)）；（2）外推到浙江省的森林地上生物量估算结果表明基于ICESat-2的精度（R2=0.59，RMSE=31.2525 t/ha）明显优于GEDI（R2=0.4113,RMSE=39.2652 t/ha），且研究区的高程对两种数据的估算差异影响最大，仅采用高程在600m以下的GEDI光斑数据来构建外推模型，发现估算精度有显著提高（R2=0.5387,RMSE=25.4017 t/ha）；（3）将ICESat-2条带与高程在600m以下的GEDI光斑联合起来构建外推模型，是利用两种星载激光雷达数据进行浙江省森林地上生物量估算的最优方法（R2=0.678，RMSE=27.3592 t/ha）。该研究融合地面、机载与星载遥感数据，以浙江省为例开展森林地上生物量的区域尺度估算研究，可为森林碳储量的动态监测与固碳能力评估提供方法借鉴与应用示范。
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  PDF(846)

  摘要(855)

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• 利用无人机高分遥感图像检测震灾中损坏建筑物
• 王海峰,周成江,陈雪峰,杨扬

• 摘要：我国云南省自然灾害频发，给人们造成了巨大生命财产损失。为此本文基于无人机高分遥感图像和深度学习的目标检测技术快速定位自然灾害中损坏建筑物的位置，为救灾救援提供助力。然而，目前损坏建筑物检测领域仍存在一些挑战：如目前公开的震灾损坏建筑物的高分辨率数据较少或费用昂贵；待检测损坏建筑物与背景及其他目标特征差异小而错检的问题。针对以上问题，本文构建了基于无人机遥感图像的大规模高分辨率的震灾损坏建筑物数据集，其主要在云南省大理白族自治州漾濞彝族自治县灾区收集4598张遥感图像，并对目标建筑物进行了多种形式标注；在检测算法上，本文提出了震灾损坏建筑物实时检测模型，其中包含目标特征对齐模块，特征差异计算模块和目标边界约束的位置框检测模块。本文提出的模型在震灾建筑物检测数据集上达到了86%的精度，同时也在不同地点的实际场景下进行了验证并得到较好的效果。
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  摘要(902)

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• 联合哨兵卫星系列雷达与光学影像的洞庭湖水域面积变化高时空分辨率监测
• 宋利娟,景海涛,徐嘉慧,陈探,张大鹏,宋春桥

• 摘要：洞庭湖是我国第二大淡水湖，干湿季节水体波动幅度大、频率高。卫星对洞庭湖水体变化的高频观测，对及时、准确地监测其水文动态变化具有重要意义。本研究的主要目标是利用Sentinel-1和Sentinel-2影像（10 m），在兼具高时频与空间分辨率条件下重建和分析2017-2020年间洞庭湖水域面积的精细时序信息。本文发展了一种基于湖区部分清晰影像来重建全湖水域面积的方法，该方法利用湖区某个区块面积与Sentinel-1全幅影像提取的湖泊面积构建的统计拟合关系建立经验模型，从而得到更密集的洞庭湖水域面积时间序列。拟合结果显示，每个区块的面积与总面积呈显著正相关，平均R2值为0.94。2017-2020年，获取119景Sentinel-1影像和38景Sentinel-2影像用于提取洞庭湖区块水体淹没范围，以重建整个湖区面积。结合所有Sentinel-1和Sentinel-2影像后，各月可获取的观测影像平均为6景，某些月内监测次数可达10次，时间间隔为3-6天。此外，本文重建的水域面积时间序列可以精确地刻画显著的季节波动和年际变化，水域面积在7月达到峰值，11月至2月达到谷值。一个月内最大面积与最小面积的平均比率为1.36。地表水域最剧烈的波动发生在11月份，比率为1.52。整合Sentinel-1/2影像观测，2017-2020年洞庭湖的平均水域面积约为1147.13 km2。与基于Sentinel-1/2影像构建的洞庭湖水域面积时间序列相比，结合Landsat-8影像的水体面积时间序列可在某些月份可以将水体观测的时间分辨率提高，但是对于水域面积的月均值和年均值影响较小。本研究联合高时空分辨率的哨兵系列雷达与光学影像发展高时频水域面积序列的精细提取方法，可为提升洞庭湖及长江中下游高动态湖泊水域遥感监测和水资源精细管理提供科技支撑。
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  PDF(1035)

  摘要(735)

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• 中巴经济走廊洪扎段潜在滑坡SBAS-InSAR早期识别及发育特征分析
• 苏晓军,张毅,孟兴民,Rehman Mohib Ur,Khalid Zainab,赵富萌,岳东霞,郭富赟,周自强

• 摘要：中巴经济走廊巴基斯坦境内洪扎河谷（Hunza Valley）段地形高差巨大、地质环境复杂、滑坡灾害多发，对河谷内村镇威胁极大，也严重制约中巴经济走廊安全建设与运行。为了加深对Hunza河谷滑坡灾害的认识，非常有必要进行滑坡识别编目和发育特征研究。本研究基于升、降轨获取的87景哨兵一号（Sentinel-1）数据，利用SBAS-InSAR技术获取了洪扎河谷地表形变，计算了地表斜坡向形变速率。并综合利用光学遥感影像解译和野外实地调查验证，成功识别了洪扎河谷53处潜在滑坡，并对滑坡识别效果、典型滑坡变形进行了分析。在此基础上，以11个地质环境因素作为影响滑坡发育的因子，分析了滑坡分布发育特征。结果表明，升轨和降轨数据监测到研究区内斜坡向最大形变速率分别为?311 mm /a和 ?490 mm /a，洪扎河谷区不稳定形变阈值为?20 mm/a。识别的潜在滑坡主要集中在河流两岸、公路上下边坡；潜在滑坡主要分布在风化堆积层以及千枚岩、板岩等变质岩区；高差200 - 1000 m、坡度30 - 40°和坡向南、南西向为滑坡发育的优势地形条件；斜坡地表裸露、植被稀疏地段物源充足，滑坡较为发育。研究结果可用于巴基斯坦洪扎河谷防灾减灾工作，保障中巴经济走廊畅通运营，为具有毁路与堵江风险的滑坡重点监测和评价研究提供科学参考和数据支持。
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  摘要(596)

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• 乌托邦平原祝融号火星车着陆区地质特征遥感分析
• 芶盛,岳宗玉,邸凯昌,牛胜利

• 摘要：我国首个火星探测任务天问一号探测器由环绕器、着陆器和巡视器(祝融号火星车)组成。祝融号火星车于2021年5月15日成功登陆火星北半球乌托邦平原南部的预选着陆区。乌托邦平原过去可能存在具备孕育生命的环境，祝融号火星车在该地区开展巡视探测，具有丰富的科学价值。为了给祝融号火星车和天问一号环绕器今后获取的就位和遥感探测数据的分析和解释提供有关着陆区的地质背景，本文利用已有的遥感影像和产品，详细分析了祝融号火星车着陆点周边50 km区域的地质特征，并制作了着陆区地质图。着陆区主要存在撞击坑、横向风成脊、槽沟和锥形丘等地貌。在200 m尺度上，整个着陆区地势南高北低，地形较为平缓，十分有利于后续巡视探测。着陆区热惯量相对较低，地表风化层仅存在少量呈半掩埋状的岩石，表明该区域的风化层易于受到热扰动的影响。受高光谱遥感影像分辨率和(或)矿物吸收特征的限制，着陆区的矿物类型和丰度暂时未知，急需火星车开展就位探测以填补目前的空缺。综合乌托邦平原的撞击成因和火星北半球可能存在的巨大古海洋及其后续演化，本文提出乌托邦平原在火星的各个地质时期主要经历了撞击盆地形成(前诺亚纪)、流水沉积物填充(诺亚纪)、撞击坑等典型地貌发育(西方纪)、火山物质部分覆盖(亚马逊纪)等较为复杂的地质改造和演化过程。结合着陆区的地质特征和祝融号火星车搭载的科学载荷，本文建议火星车将着陆区南部的横向风成脊、槽沟和锥形丘分别作为火星车的短期、中期和远期优先探测对象，从形貌学、矿物学、地层学和气候学等多方面对它们开展综合探测分析，确定它们的真正成因或归类。祝融号火星车的就位探测成果将极大的丰富行星科学领域对乌托邦平原地质演化过程的认识，甚至可以为过去可能存在的古海洋和生命宜居环境的综合评价提供支撑。
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  PDF(1367)

  摘要(1292)

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• 迁移深度卷积神经网络模型秋粮作物泛化识别
• 张凤,张锦水,段雅鸣,杨志,盖爽

• 摘要：深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNN）具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点，被广泛应用于遥感农作物识别中，取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本，获取费时费力、成本高，限制了其广泛使用。本文基于模型迁移学习策略，将美国NASS作物数据层（Cropland data layer，CDL）作为作物标签数据，利用伊利诺伊州和印第安州的作物生长季Landsat OLI卫星影像训练2016-2019年四个单年份模型和2016-2017、2016-2018两个多年份的U-net模型，将模型直接迁移泛化到美国的三个测试区和中国黑龙江省黑河市的2016-2020年分类。研究表明，1）基于CDL训练的U-net模型能够在美国本土推广应用，美国三个测试区的2016-2020年的时间泛化总体精度在80%以上，玉米识别精度高于大豆，说明了深度学习模型在空间上具有很好的迁移能力。2）对于黑河市秋粮，多年玉米识别总体精度平均高出大豆3%，原因是玉米种植地块更为规整、种植规模高于大豆；单年份秋粮识别总体精度69%~79%之间，但多年份模型要优于单年份模型，这可能是随标签样本数量增多提升了训练样本的代表性，将中国与美国秋粮种植的差异通过样本数量的增加得以弥补；但是模型迁移到中国黑河区域的精度均低于美国本土，这是由于洲际间气候、作物物候、种植农业景观等差异导致遥感响应特征不一致，从而模型泛化能力降低的原因。
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  PDF(29)

  摘要(58)

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• 联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法
• 虞瑶,苏红军,陶旸

• 摘要：近年来，集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点，尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器，其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息，忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性，提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法(Variable K-neighborhood and Spatial Information，VKS)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive，VKSA)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域，第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系，充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用三组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法，本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度，其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于固定窗口的VKS算法。
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  PDF(571)

  摘要(289)

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• 基于机载高光谱影像的农田尺度土壤有机碳密度制图
• 刘潜,王梦迪,郭龙,王冉,贾中甫,胡献君,唐乾坤,石铁柱

• 摘要：准确监测土壤有机碳密度SOCD（Soil Organic Carbon Density）对调控土壤碳汇、合理利用土壤资源具有重要意义。机载高光谱影像为精细化SOCD制图提供了重要数据源。由于机载高光谱在数据收集过程中易受到外部因素的影响，光谱中存在噪声影响SOCD的估算精度。因此，本研究旨在探究基于机载高光谱影像估算SOCD的技术流程。对原始光谱进行预处理，包括一阶微分FD（First Derivative）和包络线去除CR（Continuum Removal）变换。采用遗传算法GA（Genetic Algorithm）选择特征波段，并结合不同回归方法，如偏最小二乘回归PLSR（Partial Least Square Regression）、多元线性回归MLR（Multiple Linear Regression）、支持向量机SVM（Support Vector Machine）和人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）估算SOCD。结果表明，在经过GA特征波段选择后，原始光谱、FD光谱和CR光谱预测SOCD的精度均有所提高。使用原始光谱特征波段，PLSR、MLR、SVM和ANN四种模型预测SOCD的决定系数R2分别为0.672、0.721、0.551和0.678。使用FD与CR光谱特征波段的R2范围分别在0.452-0.593和0.332-0.602之间，具有较大的误差。利用原始光谱的特征波段进行SOCD数字制图，不同回归模型预测的SOCD在空间上具有较为相似的变化趋势，与SOCD测量值较为相近，绝对误差较大的点多出现在采样点边缘附近。
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  PDF(789)

  摘要(464)

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• 不同种植设施背景蔬菜作物无人机高光谱精细分类
• 胡顺石,杨斌,黄英,岑奕,戚文超

• 摘要：我国蔬菜产业规模大、产值高，是促进农民增收和农村农业经济发展的支柱产业。快速准确地获取区域尺度蔬菜种植结构信息对于农业现代化、自动化和精细化等具有重要意义。无人机高光谱遥感技术具有快速机动灵活和“图谱合一”的优势，在作物精细分类中具有广泛应用前景。然而蔬菜作物种植规模差异大、农业景观破碎度高，同时还受地膜、大棚和防鸟网覆盖等影响，无人机高光谱图像易产生严重的混合光谱效应，给蔬菜作物精细分类带来了极大的挑战。针对此问题，本研究以湖南省农科院高桥科研基地蔬菜种植区为例，获取无人机高光谱图像，探索采用支持向量机和深度学习方法对不同蔬菜作物进行精细分类。研究结果表明：基于无人机高光谱遥感数据，可以实现不同覆盖背景下的蔬菜作物精细分类；两大分类方法的平均总体精度分别为78.03%和90.75%，平均Kappa系数分别为0.7359和0.8887，相较于支持向量机方法，基于深度学习的分类方法获得的精细分类效果更加理想，三维卷积神经网络和引入注意力机制的卷积神经网络可以有效提取图像中的光谱-空间特征信息，在蔬菜作物精细分类中体现出更好的分类效果；蔬菜作物在大尺度地块上空间纹理特征明显，而在小地块尺度上差异较大，宜采用不同深度学习方法对其进行精细分类；不同覆盖背景对蔬菜作物产生混合光谱效应，对作物精细分类效果影响显著。
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  PDF(576)

  摘要(424)

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• 航空滤光片阵列多光谱图像曲面拟合双阈值配准
• 李铜哨,孙文邦,岳广,张星铭,顾子侣

• 摘要：图像配准过程中,匹配点位置精度是决定图像配准精度的关键。本文针对航空滤光片阵列多光谱图像因各谱段间存在像点位移而使误匹配点剔除比较困难的问题,提出了一种基于匹配点位置差曲面拟合双阈值剔除方法。首先,选取多光谱图像中间波段图像作为基准图像,利用SIFT算法分别提取基准图像和待配准图像的匹配点；其次,在基准图像匹配点处逐点计算两波段图像匹配点的位置差,构建匹配点Delaunay三角网,利用IDW(反距离加权)算法拟合整幅图像位置差曲面；然后,对位置差曲面进行平滑处理,再分别向上向下平移一定容差范围,构成位置差三维阈值空间；最后,利用位置差三维阈值空间筛选出精确匹配点,并完成图像配准工作。理论分析与实验结果表明：该方法可以有效筛选出航空滤光片阵列多光谱图像高精度匹配点,进而有效提高图像配准的精度。
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  PDF(832)

  摘要(590)

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• 基于多时相无人机LiDAR的杉木林地上生物量季节变化初探
• 熊景峰,曾宏达,谢锦升,李晓杰,陈镜明

• 摘要：伴随着全球变暖，极端降水格局变化显著，分布面积广且处于生长旺盛期的我国人工林将如何响应气候变化，其碳汇功能的趋势预测，以及相应的经营管理决策，迫切需要快速、准确监测森林生长的方法。本研究以17年生杉木中龄林为研究对象，采用无人机激光雷达（UAV-LiDAR）于2019年2月至2020年2进行了半年周期性监测。结合地面调查数据对比了3种基于UAV-LiDAR参数的单木地上生物量（AGB）估测方法，分别为树高冠幅回归法(HCD)、胸径-树高回归法(D-H)、胸径-树高冠幅回归法(D-HCD)，并进一步估测杉木林半年为周期的树高、胸径和AGB的干湿季节生长变化。结果表明，D-HCD法估测杉木单株AGB结果最优（R2为0.77，RMSE为15.99 kg），即采用UAV-LiDAR提取的树高与冠径估测胸径，并将其与树高代入异速生长方程计算AGB。单株年AGB变化量（ΔAGB）的实测与估测R2为0.64，RMSE为1.87 kg，相对误差rRMSE为29.74%；单木上推至样方尺度，单位面积ΔAGB估测相对误差有所降低，rRMSE从29.74%下降到17.10%。研究期间，春夏季的日均温比秋冬季高7°C，降雨量却超过秋冬季的3倍，降雨的季节分配严重不均。杉木生长也因此表现出十分明显的干湿季节差异，湿季和干季平均树高生长量分别为0.50 m和0.13 m，生物量增加量分别为5.12 kg和1.37 kg。随着径阶的增加，中龄杉木春夏季和年ΔAGB呈递增趋势，即个体越大，生长量越具有优势，而小于平均水平的个体，生长量则明显降低。
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  摘要(357)

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• 山地生态系统通量足迹遥感像元尺度空间代表性分析
• 邬昌林,谢馨瑶,李爱农

• 摘要：遥感技术是大尺度上估算地表碳、水和能量等通量的重要信息来源，全球涡度通量观测数据集已广泛用于遥感通量数据产品的生产和评价，评估遥感像元尺度上通量足迹的空间代表性尤为重要。本文选择我国西南典型山地生态系统-王朗山地遥感四川省野外观测研究站（简称王朗站）区域为例，使用二维参数化足迹模型刻画了通量观测足迹的时空变化特征，同时解析了通量观测足迹在多个遥感像元尺度（30 m、60 m、120 m、250 m、500 m、1000 m、1500 m和2000 m）上的空间代表性。结果表明，在通量足迹的空间变化上，王朗站内不同观测塔通量足迹范围跨度较大（10 ~ 103 m）且对称性较低（通常在40%以下），因此在山地生态系统进行遥感模型及产品验证时需要更加关注通量足迹的空间代表性差异。在通量足迹的时序变化上，王朗站内日尺度上的足迹重叠性差异明显（0% ~ 88%），结合时序变化的足迹特征可进一步提升高时间分辨率下的模型验证和产品精度。王朗研究区内落叶阔叶灌丛站点、落叶阔叶林站点和常绿针叶林站点等三个观测塔的高度为10 m、30 m和75 m，其分别在30 m、60 m和1000 m像元尺度取得对通量足迹的最佳空间代表性。由于山区通量观测的高空间代表性局限于高空间分辨率（观测高度较低时）和中低空间分辨率（观测高度较高时）的遥感像元，认知通量足迹在像元尺度上的空间代表性，结合多尺度遥感观测数据和时空尺度扩展方法，可促进山区生态系统参量估算和通量研究。本文可为站点观测尺度扩展、山地生态系统遥感数据产品生产和地球系统模型验证提供参考。
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  摘要(303)

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• 5米光学02星在轨测试及典型应用 （卫星专刊）
• 唐新明,肖晨超,韩波,刘银年,王军

• 摘要：5米光学02星于2021年12 月26日成功发射，卫星将与前序型号组成陆地中分业务卫星星座，建设形成天地一体化大幅宽定量化综合对地观测能力。在轨测试期间，自然资源部根据卫星设计指标要求，围绕土地资源、地质矿产、测绘地理信息、海洋海岛监测等领域业务，梳理共计32个业务测试项，并按照自然资源调查和监测的相关标准和技术规范，开展了应用测试评价工作。在轨测试表明，卫星系统、地面系统和应用系统各项功能正常、运行稳定，双星一致性好，具备组网运行条件，可满足各行业主体业务对数据质量的要求，高光谱和热红外载荷定量应用测试取得良好效果。本文在介绍该卫星的数据特点与应用能力的基础上，重点介绍和分析卫星在轨测试应用评价结果，可为后续业务化应用提供参考。
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  摘要(117)

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• 微波遥感产品对南极普里兹湾海冰密集度准确性的评估研究
• 李若晗,夏瑞彬,张晓爽,晁国芳,陈忠彪,王志勇

• 摘要：基于两种船测数据集，本文采用点对点和Beitsch共定位比较法，对被动微波遥感观测海冰密集度产品在南极普里兹湾区域适用性展开了一系列评估。首先，根据2012-2021年间中国第29、31、37次南极科考走航船测数据，依据SIC大小的不同，对8种遥感SIC产品进行了分类定量比较，结果表明NSIDC/NT2算法产品在各情况比较中均体现出最高相关性与最佳稳定性，在共定位比较结果中相关系数可达0.926，均方根差12%，平均偏差仅2%。其次，为弥补基于AMSR2传感器系列产品历史数据缺乏难以分析长期变化的缺陷，本文同时应用1992-2000年ASPeCt船测数据集，以相同的对比方式对4种遥感数据产品的季节循环和长期变化信号进行了评估。结果表明，该时间段反演准确度较2012-2021年间的个例比较结果有所降低，且反映出较大的季节差异，四种产品的偏差均出现从融冰期到结冰期的增长。该时间段内，基于SSM/I传感器的CDR与Bootstrap算法整体反演较好，相关系数均达到0.8以上，均方根差16%，偏差约为8%，但是在低SIC区域的反演仍然存在较大的偏差。本研究表明，目前微波遥感SIC产品在较小范围海区的精确度存在一定的不足，且随着SIC类型、季节、算法差异出现较大的波动。因此提高分辨率，尽量使用多源数据，结合冰况进行分类分析，对改善遥感SIC产品的准确性十分必要。
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  PDF(211)

  摘要(183)

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• 基于小目标弱关联的卫星视频多目标跟踪算法
• 崔浩文,许楚杰,郑向涛,卢孝强

• 摘要：遥感卫星视频中的目标小,场景变化多样,在遥感卫星视频上的进行多目标跟踪存在一定的困难。针对卫星视频中目标小的特点,提出了一种高分辨率遥感卫星视频的多目标跟踪算法,该算法先检测出疑似目标再进行轨迹关联。检测阶段构建小目标检测器,首先在骨干网络中通过Transformer捕获全局的上下文信息,然后利用注意力机制增强目标特征,最后添加了一个用于预测小目标的分支；为使检测出的小目标与已有轨迹匹配,轨迹关联阶段,采用关注低置信度检测的弱关联算法。本文选取高分辨率遥感卫星视频(Gaofen Challenge,2021)进行实验,实验结果表明,本文提出的方法在遥感卫星视频中的多目标跟踪数据集上的MOTA指标达到63.1%,相较于基准(baseline)模型提升13.5%,能够显著提升遥感卫星视频中多目标跟踪的性能。
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  PDF(431)

  摘要(474)

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• 高光谱图像类别独立的域适应分类方法（卫星专刊）
• 余龙,李军,贺霖,李云飞

• 摘要：利用已有图像的标记样本对新的高光谱图像分类面临光谱偏移带来的分类性能差的问题。基于特征表示的域适应方法通过学习域不变特征来解决这个问题。然而现有方法难以同时将多个类的样本对齐，在对齐多类样本的同时又忽略了类间混合对可分性造成的影响。本文提出了一种类别独立的域适应分类方法。首先，为每个地物类别构造一个独立的降维子空间，在多个类别独立的子空间中对齐源域和目标域的样本。然后，在每个类别独立子空间中，利用对齐样本学习出目标域样本的后验概率。接着，融合所有类别独立子空间得到的后验概率得到分类标签，目的是增加后验概率的可信度。最后，利用空间先验平滑分类标签后将其作为伪标签用于迭代学习，更新类别独立子空间和目标域的分类结果。另外，本文还设计了代表性样本选择策略，有利于学习出更具共性的特征表达子空间。在两个真实的高光谱数据集上的实验结果表明，本文算法比原始的联合域适应算法的最近邻分类精度分别提升了9.56%和18.45%。
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  摘要(293)

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• 基于Sentinel-1影像追踪与迭代SVD技术提取格陵兰Petermann冰川流速时序
• 鞠琦,李刚,李超越,冯小蔓,陈晓,杨治斌,陈卓奇

• 摘要：格陵兰冰盖流速监测对定量估算冰盖物质损失以及研究冰盖对全球变暖的响应具有重要意义。利用SAR影像强度信息进行偏移量追踪是目前冰川流速监测的主要方法。冰川表面散射特性的变化会导致SAR影像强度信息发生改变，导致影像匹配失相关，从而造成提取的流速场中存在大量错误与空洞。为了克服该问题，本文提出了一套基于Sentinel-1 SAR影像提取冰川流速时序的数据处理流程：通过开运算、连通性分析、自适应中值滤波等方法去除单对追踪影像中的噪声与错误；同时利用现有产品的年度和月度平均流速数据完成基准校正并引入角度信息进一步去除部分噪声与粗差；最后通过间隔6、12、18日的追踪影像引入冗余配对，使用迭代的奇异值分解（SVD）方法求解时序方程组，构建冰川流速时序。将利用本方法提取的2018至2020年间格陵兰Petermann溢出冰川6日间隔冰流速时序与现有流速产品进行对比表明，与由单轨数据生成的CPOM冰川流速产品相比，本方法获得的流速时序噪声更少，流速场在时空上更连续平滑，在相同冰川范围内有效数据覆盖范围更广。与由多轨数据合成的PROMICE产品比较表明两者的精度和有效数据覆盖率类似，但本文方法提取的流速时序分辨率更高，有效数据覆盖率更加稳定，且在对于追踪效果较差的夏秋季本方法在抑制噪声方面表现更好。因此本文提出的算法能有效修补影像匹配空洞及剔除异常匹配，并合成高时空分辨率冰川流速时序，对利用星载SAR影像提取格陵兰冰盖流速监测具有重要意义。
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  PDF(693)

  摘要(620)

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• 高分五号02星高光谱成像仪中美典型甲烷超级排放源遥感反演与分析
• 李飞,孙世玮,张永光,封晨曦,陈翠红,毛慧琴,刘银年

• 摘要：检测和估算化石燃料生产活动中的甲烷泄漏有助于甲烷减排。星载高光谱成像仪是甲烷排放点源遥感监测的重要技术手段。本研究利用国产高分五号02星（GF5-02）获取的高光谱成像仪（AHSI）与欧空局哨兵五号星(Sentinal-5P)的对流层观测仪（TROPOMI）遥感数据，基于优化的甲烷柱浓度反演算法和中尺度气象模式，开展了对中美两国煤矿和油气设施的甲烷排放点源检测、量化以及不确定性评估。实验结果表明：1）GF5-02星AHSI载荷在中美两国甲烷排放热点区域内探测到了四处显著的甲烷点源泄漏排放，排放速率均大于0.5吨/小时。其中，在二叠纪盆地监测到一处超级排放源，甲烷排放量高达11.7 ± 4.4吨/小时；2）甲烷点源排放通量速率的估算会受到背景气象场的影响，点源处风速的不确定性贡献最大。研究结果表明GF5-02星高光谱成像仪在全球甲烷点源遥感识别和排放量估算中的应用潜力，可以为未来全球能源行业的甲烷泄漏检测工作提供重要数据支撑。
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  PDF(267)

  摘要(646)

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• 基于引潮力算法的四川泸县Ms6.0地震临震长波辐射变化研究
• 孙学霞,崔静,姜文亮,马未宇,康春丽,李强

• 摘要：2021年9月16日四川省泸县发生MS 6.0地震，利用FY-2H地面长波辐射数据产品（OLR）分析研究区8月27日至10月1日长波辐射异常分布及变化。结果显示，研究区内震中东北部最先出现异常，异常整体呈北西-南东分布；时空演化呈现出初始增温-异常加强-高峰-衰减-平静的特征，与岩石受力应变破裂所经历的微破裂-破裂-加速破裂-破裂过程演化特征吻合。结果表明，天体引潮力对此次地震具有诱发作用，长波辐射异常一定程度上表征了地震孕育过程中应力应变的辐射变化。之后，利用NOAA卫星长波辐射产品数据追踪验证异常时段（9月11日-17日），发现两者结果表现特征较为一致，进一步说明了FY-2H卫星长波辐射数据可较好地应用于地震异常监测。
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  PDF(443)

  摘要(416)

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• 高分七号卫星立体影像与激光数据复合测绘处理原理及方法
• 周平,唐新明

• 摘要：高分七号卫星(GF-7)是全球首颗同步搭载了光学立体相机和激光测高仪的对地观测卫星,可以同时获取亚米分辨率的两线阵光学立体影像和稀疏地面激光高程点,并期望通过激光高程点来提升立体影像的高程精度,以保障GF-7卫星能够服务于全球范围1:1万比例尺立体测图。本文根据卫星相机和激光测高仪工作过程中的误差传播机理,分析了利用激光高程点提升立体影像高程精度的基本原理。设计了一种GF-7立体影像与激光高程点复合测绘处理方法,包括构建了激光高程点在立体影像上自动精确量测方法、激光高程点与立体影像联合区域网平差模型等。最终实现立体影像高程精度有效提升。选取了中国河北省北部区域共计70景GF-7立体影像和463个激光高程点开展复合测绘处理试验,结果表明,立体影像在平地、丘陵、山地、高山地和全区域的高程中误差分别由原来的3.0m、4.68m、2.86m、2.48m和3.19m,降低至0.35m、0.66m、0.74m、0.91m和0.68m；平面中误差分别是4.99m、3.52m、4.42m、5.99m和4.82m。影像平面和高程精度均已满足中国1:1万比例尺立体测图的精度要求。目前采用本文所述方法构建的GF-7立体影像与激光高程点复合测绘处理系统已在GF-7卫星牵头主用户单位实现业务化应用,对未来全球范围1:1万比例尺地理信息资源建设具有重要意义。
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  PDF(744)

  摘要(571)

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• 基于可见光红外扫描辐射计杂散光建模仿真
• 殷恺,钮新华,张锷

• 摘要：杂散光对星载红外光学系统的影响体现在两个方面，一是成像质量会恶化，二是仪器定标精度会降低。因此，开展星载红外光学系统杂散光分析与抑制工作十分必要。本文以FY-3气象卫星的可见光红外扫描辐射计（VIRR）为研究对象，使用TracePro对仪器成像光学系统进行建模仿真，得到了不同光谱通道在不同维度的点源透过率（PST）曲线。结合在轨仪器备份产品的杂散光实验室复测，对模型仿真与实测结果做了定性比对分析。通过分析PST曲线，找到了仪器可能受杂散光影响的光照角度；通过对卫星轨道参数进行仿真和分析，在考虑载荷间相互影响的情况下模拟了卫星穿越晨昏线时的光照射情况，获得了杂散光量级的初步结果。该工作还可以为同类载荷的消杂散光设计和太阳污染抑制提供参考，同时为遥感历史数据再定标提供基础支撑。
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  PDF(486)

  摘要(282)

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• 联合TanDEM-X DEM与Senitnel-2多光谱数据的林下地形提取
• 刘志卫,赵蓉,朱建军,付海强,周璀,周亦

• 摘要：针对植被覆盖区TanDEM-X DEM无法描述精细化林下地形的问题，本文提出了一种联合TanDEM-X DEM和Sentinel-2多光谱数据的林下地形提取方法。为了实现该方法，首先将TanDEM-X DEM和Sentinel-2的多波段信息作为输入变量、高精度林下地形数据（LVIS测高数据）作为输出变量，通过随机森林拟合方法构建林下地形预测模型；之后，利用得到的训练模型实现无参考数据区域的林下地形获取。为了验证提出的方法，本文采用位于非洲加蓬的两个典型实验区进行实验验证。实验结果表明，提出的方法能够有效地改正TanDEM-X DEM中包含的森林高度偏差，相较于原始的TanDEM-X DEM，本文方法所提取的地形精度分别提升了76%和63%。此外，实验结果也表明，本文方法得到的林下地形结果保持了较为完整的地形纹理，可以较好的描述林下地形细节。本研究为采用TanDEM-X DEM获取大范围林下地形提供了一种可行的方案。
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  PDF(298)

  摘要(311)

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• 城市地表遥感温度研究：从方向温度、全表面温度到 3维表面温度
• 陈云浩,王丹丹,占文凤,周纪,胡德勇,全金玲,孙灏,郭徵,夏海萍,代秀娟

• 摘要：城市地表温度是表征城市下垫面能量收支和局地气候变化的重要参数，一般通过遥感技术手段获取较大范围城市地表温度。由于城市地表呈显著的3维结构，使其呈现出较强的热辐射方向性。而热红外遥感通常提供传感器在特定方向视场中所有组分表面的平均温度（即方向温度），方向温度随传感器观测角度变化，且与城市表面温度的真实分布状况存在差异。为更好地表征城市下垫面与大气的能量交换，常采用“全表面温度”代表城市表面温度特征。目前，“全表面温度”仅在描述城市表面温度的平均状况方面有所突破，但仍然无法体现城市表面温度的高时空分辨率特征，无法满足精细城市热环境评估的需求。本文梳理了城市地表遥感温度从“方向温度”（2维）到“全表面温度”（2.5维）再到“3维表面温度”（3维）的发展脉络，以及目前利用遥感方向观测获取城市地表不同维度温度的进展；厘清了不同维度城市地表遥感温度的差异及其相互关系；阐述了不同维度城市地表遥感温度的应用。在总结存在的问题的基础上，指出了城市地表遥感温度的未来发展趋势：（1）面向应用的城市3维表面温度定义；（2）面向城市3维表面温度重建的立体化观测和（3）3维表面温度产品与城市气候模型的耦合。
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  PDF(323)

  摘要(217)

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• 植被最大光能利用率的模拟方法对比评估
• 赵涔良,朱文泉,谢志英

• 摘要：光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型，其核心参数最大光能利用率（LUEmax）在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值，而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数，直至近年来被认为需要进一步根据植被的物候及生理状态而进行实时调整。相较于基于静态LUEmax参数估算的植被生产力，尽管目前基于季节性动态LUEmax参数估算的植被生产力都显示出更高的精度，但这些研究结果大多局限于特定的植被类型或空间范围，而在更广泛的植被类型和区域的适用性以及不同的动态LUEmax参数在地域间的适用性差异等问题尚不明确。因此，本文针对目前已有的3种典型动态LUEmax参数模拟方法（基于叶绿素遥感指数、基于LAI季节调节因子、马尔科夫链蒙特卡洛模拟），通过采用相同的生产力估算与评估数据集（FLUXNET 2015数据集）和模型结构（MODIS-LUE模型结构）对它们进行了对比分析。结果显示，不同的动态LUEmax参数在各植被类型上的季节性变化特征有明显差异，总体上呈现出单峰、“U”型和水平波动三种特征。相比于原静态LUEmax参数，基于各动态LUEmax参数估算的总初级生产力（GPP）精度均有一定的提升，但是依赖于特定的动态LUEmax参数模拟方法，其中的马尔科夫链蒙特卡洛方法对LUEmax参数有着较好的模拟效果，并且其GPP的估算精度在全植被类型的所有时段都不低于基于原静态LUEmax参数的结果（相比静态参数的GPP结果，RMSE总体降低了13.3 g·C·m-2·month-1），尤其在郁闭灌丛、落叶针叶林以及常绿阔叶林上的提升效果十分明显。本文研究结果可为植被生产力光能利用率模型的不确定性分析以及发展新的模型提供依据。
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  PDF(1164)

  摘要(675)

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• 基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测
• 刘宣广,李蒙蒙,汪小钦,张振超

• 摘要：建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题，本文结合面向对象图像分析技术，提出一种基于面向对象孪生神经网络（Obj-SiamNet）的高分辨率遥感影像变化检测方法，利用模糊集理论自动融合多尺度下的变化检测结果，并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中，并与基于时空自注意力的变化检测模型（STANet）、视觉变化检测网络（ChangeNet）和孪生UNet神经网络模型（Siam-NestedUNet）进行比较。结果表明：（1）融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果，召回率最高提升32%，F1指数最高提升25%，全局总体误差（GTC）最高降低7%；（2）在样本数量有限的情况下，通过生成对抗网络进行样本迁移，与未使用样本迁移前的检测结果相比，召回率最高提升16%，F1指数最高提升14%，GTC降低了9%；（3）Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法，整体检测精度得到提升，F1指数最高提升23%，GTC最高降低9%。该方法有效提高了建筑物变化检测在几何和属性方面的精度，并能有效利用开放地理数据集，降低了模型训练样本制作成本，提升了检测效率和适用性。
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  PDF(873)

  摘要(693)

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• 注意力引导全尺度连接网络的高分辨率影像变化检测
• 刘英,何雪,李单阳,岳辉

• 摘要：针对普通跳跃连接缺乏从全尺度角度获取变化信息及编码器特征提取能力不足的问题，本文设计了一种耦合注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)的UNet+++高分辨率遥感影像变化检测网络CBAM UNet+++。CBAM UNet+++基于融合全尺度特征的语义分割结构UNet+++，通过替换基本卷积单元为残差注意力模块(Residual Block_CBAM, ResBlock_CBAM)抑制背景影响，增强编码器对显著特征的学习能力。并在两种不同类型的高分辨率遥感影像变化检测数据集上进行验证。结果表明：该方法在LEBEDEV多地物变化数据集上取得最高精度，F1和OA值分别为88.9%、97.3%；在LEVIR-CD建筑物变化数据集上取得次高精度，F1和OA值分别为86.7%、96.8%；同时，该方法从定性及定量角度分析优于其它基准网络，对变化检测网络结构设计起到一定参考作用。
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  PDF(758)

  摘要(567)

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• 基于深度可分离卷积的在轨光学目标检测模型轻量化研究
• 吕晓宁,夏玉立,赵军锁,乔鹏

• 摘要：目前应用广泛的神经网络模型结构复杂、参数量大,对星上有限的计算和存储资源占用较多。本文面向微纳卫星在轨计算平台,提出一种深度可分离卷积神经网络模型,该模型结合反向残差结构与通道注意力的思路改进在轨识别算法Yolov4网络模型结构,改进网络模型的局部模块结构,降低整体网络结构的深度与复杂度；同时利用可分离卷积结构实现空间卷积,改进SPP模块与PANet模块,降低模型参数量；通过合并卷积层与Batch Normalization层,进一步加快前向推理速度；此外借鉴Focal损失函数的思想,改进目标检测网络的损失函数,减缓前景与背景样本比例不均衡问题。通过与原Yolov4网络模型对比,在保证识别精度94.09%的前提下参数量降低约7倍,FLOPs降低约30倍。同时与Yolo系列、SSD、MobileNet、CenterNet等前沿网络模型对比的实验结果再一次验证了本文的算法性能,为实现在轨目标识别与过滤无用数据提供了理论支撑。
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  PDF(604)

  摘要(391)

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• 积雪季森林冠层微波透过率半经验模型
• 杨建卫,蒋玲梅,武胜利,栾英宏,潘金梅,施建成

• 摘要：星载被动微波遥感是获取宏观尺度雪深时空分布的重要手段。森林冠层不仅衰减了来自地表的微波辐射，同时自身也是一个热辐射源，因此森林冠层增加了被动微波遥感反演雪深的不确定性。本研究基于植被辐射传输tau-omega模型（τ-ω）提出了相邻像元（森林和非森林）的冠层微波透过率提取方法，探索冠层微波透过率模型在卫星尺度的应用。该方法假设相邻的森林和非森林像元存在相同的积雪和环境参数，通过联立相邻像元的辐射传输方程从理论上推算冠层微波透过率，进而借助森林生物量建立森林透过率的半经验估算模型。通过对比微波辐射模型模拟亮温和AMSR2卫星观测亮温，发现未经过森林辐射校正的亮温（18.7GHz和36.5GHz）往往存在低估现象，而经过森林辐射校正后的模拟亮温更接近于卫星观测；通过留一法（Leave-One-Out Cross Validation）对发展的透过率半经验模型验证，发现反演的透过率与参考值相关性高于0.7，在18.7GHz和36.5GHz频段的均方根误差RMSE分别为0.0589和0.0787；通过分析高低频亮温差（Tb18.7V-Tb36.5V）与雪深的关系，发现相关系数由森林辐射校正前的0.26提高到校正后的0.46；最后利用传统的经验性雪深反演算法对森林辐射校正效果进行测试，发现雪深反演误差（unRMSE）由原来的8.9cm降低到7.8cm，相关系数由0.32提高到0.49。本研究发展的冠层微波透过率半经验模型可以实现卫星遥感尺度的应用，为提高林区的雪深反演精度提供了参考和支撑。
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  PDF(654)

  摘要(669)

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• 基于层级特征交互与增强感受野的双分支遥感图像去雾
• 孙航,方帅领,但志平,任东,余梅,孙水发

• 摘要：近年来，深度学习的去雾方法在图像去雾领域取得了显著的成绩。然而，大多数基于U型网络的去雾方法将编码层特征直接传递到对应解码层，缺乏浅层和深层特征之间的信息交互。此外，基于非U型网络的去雾方法存在感受野受限问题，无法有效的利用上下文信息。从而导致这些方法在场景尺度变化较大的遥感图像去雾中无法取得理想效果。为此，本文提出了一种基于层级特征交互与增强感受野的双分支遥感图像去雾网络，该方法包含层级特征交互子网和多尺度信息提取子网。其中，层级特征交互子网利用层级特征交互融合模块，逐层的在浅层特征中引入语义信息，深层特征中引入空间细节信息，从而增强编码层中不同层级特征之间的信息交互。多尺度信息提取子网利用多尺度残差空洞卷积模块，融合不同感受野的特征，从而获取对于遥感图像去雾至关重要的上下文信息。在两个公开数据集上的实验结果表明，本文提出的去雾方法相比现有的9种优秀的去雾算法，取得了最好的客观评价指标和视觉效果。
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  PDF(467)

  摘要(292)

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• 改进CenterNet在遥感图像目标检测中的应用
• 田壮壮,张恒伟,王坤,刘盛启,邹前进,赵镇,陈育斌

• 摘要：为了提高遥感图像目标检测的效率及精度，本文提出了一种基于改进CenterNet的遥感图像目标检测方法。基于CenterNet的检测框架，该方法能够降低目标检测所需要的步骤，减少对锚框的依赖。而在CenterNet的基础上，所提方法通过采用带有转置卷积的ResNet作为骨干网络，降低了骨干网络的参数数量；然后针对训练用的热力图标签，提出了针对中心点设计的高斯核适用范围边长的计算方法；最后利用注意力机制，提高所提取特征中目标区域特征的有效性。在公开的高分辨率遥感图像上的实验结果表明，三种改进措施将目标检测的精度提高了4.0%，与此同时所需的检测时间降低为原来的31.9%。与其他对比方法相比，所提方法在精度和速度上均有一定的优势，表明所提方法在遥感图像目标检测中具有一定的实用性。
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  PDF(422)

  摘要(585)

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• 基于边缘增强的BECU-Net模型和高分辨率遥感影像的耕地提取
• 董张玉,李金徽

• 摘要：耕地作为国家粮食生产的重要保障，其空间分布是粮食安全评估、土地资源管理等领域的主要依据，耕地信息提取在农田保护决策和作物生产规划中被广泛需求。现有的耕地信息提取方法忽视了地块的差异化特征和边缘细节蕴含的丰富信息，且提取结果碎片化，边界模糊。基于以上问题，论文提出了一种结合EfficientNet骨干网络和U型框架构建的改进型耕地信息提取模型BECU-Net（Boundary Enhancement Classification U-Net），该方法针对边缘欠拟合问题，为实现边缘特征和深度特征的信息互补，设计由CoT模块（Contextual Transformer Module）、门控卷积、scSE（Spatial-Channel Sequeeze and Excitation）注意力机制形成的边缘分支子网络，并以此提高模型处理边界信息的专注度。同时，构建含约束项的联合型边缘增强损失函数BE-LOSS（Boundary Enhancement Loss）进一步完善模型运算性能。研究使用GID高分2号RGB-NIR四波段数据，与梯度、指数、纹理特征图共同构建耕地特征机制。实验分别与不同网络结构、不同损失函数的模型进行对比。结果表明：改进算法的总体精度和F1分数均有改善，相比于DeeplabV3+网络，提取精度提升2.24%，F1分数提升1.77%。综上，论文算法为进一步解决耕地信息提取时边界模糊问题提供技术参考，为复杂交界的精准划分提供理论支撑。
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  PDF(419)

  摘要(304)

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• MAR20：遥感图像军用飞机目标识别数据集
• 禹文奇,程塨,王美君,姚艳清,谢星星,姚西文,韩军伟

• 摘要：遥感图像军用飞机目标识别是对遥感图像中的军用飞机进行定位和细粒度分类，其在侦察预警、情报分析等领域起着至关重要的作用。但是，由于数据集匮乏，遥感图像军用飞机目标识别发展相对缓慢。为推动该领域的研究进展，本文构建了公开的遥感图像军用飞机目标识别数据集MAR20（Military Aircraft Recognition）。该数据集具有以下特点：（1）MAR20是目前规模最大的遥感图像军用飞机目标识别数据集，包含3842张图像、20种军用飞机型号以及22341个实例，并且每个目标实例具有水平边界框和有向边界框两种标注方式；（2）由于所有的细粒度类别均隶属于飞机大类，因此不同型号的飞机往往具有相似的特征，导致不同型号目标具有较高的相似性；（3）由于遥感图像采集过程中受到气候、季节、光照、遮挡、乃至大气散射等因素的影响，相同型号的目标存在较大的类内差异性。最后，为建立遥感图像军用飞机目标识别基准，本文在MAR20数据集上评估了7种常用的水平框目标识别方法和8种有向框目标识别方法。MAR20数据集下载链接：https://gcheng-nwpu.github.io/。
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  PDF(2704)

  摘要(3128)

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• 融合自适应窗口显著性检测和改进超像素分割的高光谱异常检测
• 钱晓亮,曾银凤,林生,张博,任航丽,王慰

• 摘要：高光谱异常检测旨在识别与周围像素具有显著光谱差异的像素，由于不需要先验光谱信息的特点，其在军事和民用领域发挥重要价值。实现高光谱异常检测的一个重要手段是局部对比度计算，现有方法通常采用双窗口法进行计算，然而，窗口尺寸通常依据经验值进行手工设定，泛化能力不足。为了解决上述问题，本文提出了一种融合自适应窗口显著性检测和改进超像素分割的高光谱异常检测方法。该方法先利用对抗自编码网络对高光谱图像进行降维，以降低模型计算复杂度。其次，引入正交投影散度来改进超像素分割中的光谱距离度量方式，提升分割精度。然后，提出一种自适应窗口显著性检测算法来初步定位异常目标，该算法依据超像素分割结果来自适应确定双窗口，提高显著性检测的精度和泛化能力。最后，采用域变换递归滤波和阈值化操作对初始检测结果进行后处理，降低虚警率。消融实验表明，本文所提基于正交投影散度的改进超像素分割算法较基于传统光谱距离度量方式的算法性能更优，所提自适应窗口显著性检测算法的性能优于传统手工设定窗口尺寸的算法；与7种流行算法的主、客观对比实验表明，本文方法在总检测精度和异常-背景像素分离度上均优于流行算法。综上所述，本文所提改进超像素分割算法能提升现有高光谱图像超像素分割的效果，以此为基础所设计的自适应窗口显著性检测算法不仅能克服现有双窗口算法泛化能力不足的问题，还能获得优于流行算法的异常检测效果。
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  PDF(731)

  摘要(510)

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• 基于地理图斑的遥感粒计算与精准应用
• 吴田军,骆剑承,张新,董文,黄启厅,周亚男,刘巍,孙营伟,杨颖频,胡晓东,郜丽静

• 摘要：当今遥感技术实现了对地球表面进行全覆盖影像记录（空间）、快速信息更新（时间）、多手段协同观测（属性）的大数据获取，随之由遥感数据向地理信息与知识转换的鸿沟问题日益凸显。以数据粒化为基础的粒计算是大数据处理领域模拟人类思考和解决大规模复杂问题的前沿方向，其通过结构化、关联化等手段提升模式挖掘与知识发现的精度与效率。本文遵照从“外在场景的视觉理解”到“内在机理的知识发现”的演进脉络，在空间、时间、属性三个维度上剖析了遥感大数据的粒结构及其多层次、多粒度特征，并以“地理图斑”为主线发展了集成“分区分层感知、时空协同反演、多粒度决策”三个基础模型的遥感粒计算方法。面向精准农业应用的案例从多个视角阐释了粒计算契合遥感大数据智能计算的需要，验证了本文构建的理论与方法可对农业遥感多层次的复杂问题实现有序解构与逐步求解，彰显了其助益于领域化精准应用的潜在能力。
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  PDF(1081)

  摘要(803)

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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(34)

  摘要(45)

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• 基于模态间匹配学习的高光谱和激光雷达联合分类
• 杭仁龙,孙瑜,刘青山

• 摘要：如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来，得益于深度学习强大的特征学习能力，其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而，现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式，分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此，本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法，充分利用未标注样本的信息，减少对标注信息的依赖性。具体而言，本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法，构造模态匹配标签。然后，利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成，每个分支负责提取单个模态的特征。最后，以该网络为基础，构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化，因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性，在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明，与已有的分类模型相比，本文方法能够获得更高的分类性能。
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  PDF(400)

  摘要(203)

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• ADC-CPANet：一种局部-全局特征融合的遥感图像分类方法
• 王威,李希杰,王新

• 摘要：遥感图像具有丰富的纹理信息和复杂的整体结构，因此在场景分类任务中进行多尺度的特征提取至关重要。基于此，设计了局部特征提取模块ADC模块(Aggregation Depthwise Convolution Block，ADC)和全局-局部特征提取模块CPA模块(Convolution Parallel Attention Block，CPA)，并在ADC模块中提出一种非对称深度卷积组，以增强模型对图像翻转和旋转的鲁棒性；在CPA模块中提出一种能够扩大感受野并增强特征提取能力的多分组卷积头分解注意力。以ADC模块和CPA模块为基础构建全新的遥感图像场景分类模型ADC-CPANet，在各阶段采用堆叠ADC模块和CPA模块的策略，从而使模型具有更好的全局特征和局部特征提取能力。为验证ADC-CPANet的有效性，本文使用开源数据集RSSCN7数据集和SIRI-WHU数据集测试ADC-CPANet与其他深度学习网络的复杂度和识别能力。实验结果表明，ADC-CPANet的分类准确率分别高达96.43%和96.04%，优于其他先进的模型。
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  PDF(366)

  摘要(315)

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• 自然资源陆地卫星激光测高标准产品高程精度评价
• 陈继溢,唐新明,李国元,刘诏,周晓青

• 摘要：卫星激光测高技术能够获取高精度地表高程分布信息，在对地观测领域具有独特的优势，目前国内外已有多个不同型号的卫星激光测高系统在轨运行。我国近年来陆续发射的高分七号卫星和资源三号03星均搭载了激光测高系统，用于全球高程控制点获取。随着高分七号卫星、资源三号03星稳定在轨运行，并持续获取激光测高数据，我国首次在激光测高领域形成相关数据产品，即自然资源卫星激光测高标准产品（SLA03）。本文以平原、山区两个不同类型区域的高精度机载点云数据为参考，对我国自然资源卫星激光测高标准产品的高程精度进行综合评价。结果显示，在使用合适的阈值剔除人工建筑、树木冠层的激光点后，高分七号卫星SLA03数据在平原地区高程精度RMSE优于0.7m，LE90在1.0m左右，其中60%以上精度优于0.3m，而在山林地区下降至1.2m（RMSE）和2.0m（LE90）；资源三号03星SLA03数据在平原地区达到1.3m（RMSE）和2.4m（LE90），其中50%以上精度优于0.5m，山林地区则为1.7m（RMSE）和3.0m（LE90）。另外，高分七号卫星SLA03数据受季节因素影响较为明显，主要由植被生长引起。相关结论能够指导自然资源卫星激光测高标准产品的深入应用，并为后续卫星激光测高载荷设计与参数论证提供支撑。
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  PDF(20)

  摘要(43)

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• 光谱-频域属性模式融合的高光谱遥感图像变化检测
• 周承乐,石茜,李军,张新长

• 摘要：高光谱作为“图谱合一”的遥感技术，具有精细光谱和空间影像的地面覆被观测与识别优势。然而，高光谱遥感数据的光谱信息表征以及空间信息的利用给双时相高光谱遥感图像变化检测任务带了巨大的挑战。为此，本文探讨了一种光谱-频域属性模式融合的高光谱遥感图像变化检测方法（Spectral-Frequency Domain Attribute Pattern Fusion, SFDAPF）。首先，本文设计了一种基于梯度相关性的光谱绝对距离，使双时相高光谱遥感图像像元对的属性模式从光谱信息表征方面得到了逐级量化。其次，本文基于傅里叶变换理论提出了一种变化像元属性模式显著性增强策略，从全局空间信息利用方面改善了变化与非变化属性像元对的可分性。然后，将全图属性模式显著性水平与梯度相关性的光谱绝对距离进行融合，得到变化检测的综合界定值。最后，依据虚警阈值确定双时相高光谱遥感图像变化检测的二值化结果。本文方法在开源的双时相高光谱遥感图像河流和农场数据集上进行了变化检测性能验证，结果表明：本文SFDAPF方法能够优于传统的和最新的变化检测方法，变化检测的总体精度在河流和农场数据集上分别达到了0.96508和0.97287（最高精度为1.00000），证明了本文方法的有效性。
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  PDF(130)

  摘要(210)

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• 高光谱遥感影像异常目标检测研究进展
• 屈博,郑向涛,钱学明,卢孝强

• 摘要：随着航空航天技术与遥感技术的不断发展，遥感影像在诸多领域的应用不断拓展，其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点，即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息，又包含了丰富的地物空间位置信息，因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题，是在对目标先验信息未知的前提下，根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测，因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用，是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向，首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展，根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结，主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法，并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结，提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的三个方向。
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  PDF(140)

  摘要(144)

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• 基于Sentinel-2和3D多源域自注意力模型的湿地分类
• 楼桉君,贺智,肖曼,李心媛

• 摘要：准确的湿地分类可掌握湿地时空分异特征，在湿地研究中占据重要地位。针对现有基于小样本学习的湿地分类方法仅局限于利用目标域或单源域数据的问题，本文提出一种3D多源域自注意力小样本学习模型3D-MDAFSL（3D Multi-source Domain self-Attention Few-Shot Learning）。首先，结合卷积和注意力机制的优势，设计基于自注意力机制和深度残差卷积的3D特征提取器；然后，采用对抗域自适应策略实现多源域特征对齐，在每个域分别进行小样本学习；最后，利用训练好的模型提取特征，并将特征输入至K近邻（K-nearest Neighbor）分类器以获取分类结果。结果表明，3D特征提取器相比无特征提取框架的湿地总体分类精度提升约6.79%；当使用多源域数据集时，3D-MDAFSL模型对中山市Sentinel-2湿地数据集的总体分类精度能达到93.52%，相比于现有算法有明显提升。本文所提出的3D-MDAFSL模型在湿地地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。
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  PDF(261)

  摘要(188)

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• 对抗与蒸馏耦合的高光谱遥感域自适应分类方法
• 于纯妍,徐铭阳,宋梅萍,胡亚斌,张建祎

• 摘要：高光谱遥感域自适应分类旨在利用有标注样本的源域知识对无标注的目标域场景进行分类，是高光谱跨场景分类的重要方法之一。目前流行的域自适应分类方法利用对抗训练模式实现目标域与源域的特征对齐，但未考虑源域知识是否充分转移至目标域这一关键问题。为了有效提取并迁移源域知识，本文提出一种基于对抗与蒸馏耦合模式的高光谱遥感自适应分类方法(Unsupervised Domain Adaptation by Adversary Coupled with Distillation,UDAACD)。该方法采用类内样本自蒸馏方式对源域信息进行提炼,提高自适应分类模型对源域监督知识的提取能力；同时,构建知识蒸馏与对抗耦合机制使目标域与源域特征在对抗与蒸馏中实现对齐，利用对抗与蒸馏耦合机制相互补充、相互促进,提升高光谱遥感知识从源域至目标域的迁移能力，进而完成目标域高光谱影像的无监督分类。本文选用Pavia University、Pavia Center、Houston 2013及Houston 2018高光谱遥感场景数据集进行了四组跨场景图像分类实验，结果表明所提出的模型优于其他高光谱域自适应方法，在相同样本条件下取得了较高的分类精度，准确率分别为91.75%（Pavia University->Pavia Center）、74.41%（Pavia Center->Pavia University）、70.68%（Houston 2013->Houston 2018）及67.76%（Houston 2018->Houston 2013），验证了方法的鲁棒性。
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  PDF(259)

  摘要(164)

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• 考虑光谱信息和超像素分割的高光谱解混网络
• 谢金凤,陈涛

• 摘要：在高光谱解混的过程中考虑影像的空间信息，能够有效提高解混精度。而超像素分割能够划分空间同质区域，为此本文提出一种考虑光谱信息和超像素分割的解混网络(SSUNet)。首先需对原始影像进行超像素分割处理，获得具有空间特征的超像素分割数据，然后采用SSUNet对原始高光谱数据和超像素分割数据进行训练和解混。在线性和非线性混合模型生成的模拟数据集和两个真实数据集上的实验表明，与SUnSAL、SUnSAL-TV、SCLRSU 、MTAEU、EGU-Net-pw和1DCNN的解混结果相比，所提网络具有更高的解混精度和较好的鲁棒性。
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  PDF(248)

  摘要(256)

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• 面向小麦种植面积反演的自监督学习光谱解混算法
• 胡金龙,段金亮,沙马阿各,张瑞

• 摘要：遥感作为大范围地表覆盖提取和时空动态监测的有力工具，在小麦种植面积反演领域具有显著优势。然而，混合像元现象限制了小麦种植面积估计的精度，而端元的光谱变异性现象也使得传统的混合像元分解方法表现不佳。针对小麦种植面积估计过程中存在的混合像元和端元光谱变异性等问题，本文提出基于自监督学习的光谱解混算法 (Self-supervised Learning-based Spectral Unmixing Algorithm, SLSU)。首先，使用变分自编码器实现无监督的端元光谱变异性解释和端元库生成；其后，使用交替最小二乘法和全约束最小二乘模型估计各类端元对应的丰度；最后，利用概率松弛标记法对解混结果进行空间邻域校正，以进一步提高光谱解混和小麦面积估计的精度。以河南省新乡市3个典型的小麦种植区为实验区，利用Sentinel 2影像获取小麦种植面积并利用实地测量的小麦分布现状数据计算提取精度。结果表明：基于SLSU算法获取的小麦种植面积的相对提取误差中位数小于1.3个像素，显著优于全约束最小二乘、扩展线性混合模型等传统混合像元分解算法以及支持向量机、随机森林等监督学习分类方法所提结果。所提SLSU算法可以提高小麦提取的精度和稳定性，为农作物分布提取和种植面积估算提供了有效的方法。
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  PDF(314)

  摘要(247)

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• 虚拟地理环境视角下地理元宇宙初探
• 龚建华,林珲,徐丙立,李文航,张国永

• 摘要：详细梳理了元宇宙、数字孪生和虚拟地理环境3个概念的内涵、源初性特征和关联集成发展趋势。提出地理元宇宙概念,依据虚实内容关系与虚实空间平行叠合特点,定义与区分了地理元宇宙的三类数字地理环境,即数字原生的虚拟地理环境、数字孪生的虚拟地理环境、以及数实叠合的增强地理环境,并从时间-空间、化身人、空间参考系、在场-不在场等角度探讨了地理元宇宙的基本特性。基于人地关系以及地理元宇宙构建技术需求,建立了“人-物-场-事”映射建模、空间信息基础设施、虚拟地理实验与管理优化的地理元宇宙平台概念架构。面对逐渐展现的虚拟地理空间、化身人社会和虚实复合人地关系系统,提出建立虚拟地理环境工程学,推动地理元宇宙平台的构建和相关理论应用研究。
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  PDF(38)

  摘要(107)

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• 机器地图的认知逻辑与建图模型
• 贾奋励,杨剑,游雄,李科,田江鹏,郑束蕾

• 摘要：机器地图是为提升无人平台复杂环境认知与理解能力而提出的一类新型地图。本文以机器地图的概念模型为基础，从认知科学视角提出一种以记忆结构与过程为参考、符合认知逻辑的机器地图建图理论模型。通过分析记忆的结构与过程、心象地图的内容与组织，认知架构和机器人系统中的环境认知等问题，梳理出机器地图的认知逻辑及其对机器地图建图模型的支撑。在此基础上，分析了机器地图的任务目标和内容分类，从信息组织、逻辑结构与生成过程三方面提出机器地图建图模型的设计原则。基于该原则，设计了机器地图建图的逻辑结构和过程模型。在逻辑结构方面，从空间、视觉、情境、图式、规则等方面细化了感知地图、工作地图和长时地图中的内容与结构关系；在过程模型方面，按照认知活动抽象出包括理解、注意、推理、学习、行动的机器地图建图基本活动，并提出内隐和外显两类建图过程。机器地图的认知逻辑与建图模型，本质上是对机器地图认知计算机制的阐释，从抽象层次上为研究人员提供协同研究的基础框架，也为相关技术、数据的集成、评估、运用提供参考。本文的研究还为数字孪生或虚拟地理环境的构建提出新的目标与要求。
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  PDF(138)

  摘要(117)

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• 数字孪生驱动的桥梁智能建造方法
• 朱军,朱庆,祝兵,王波,梁策

• 摘要：智能化是桥梁建设的重要方向,数字孪生是实现桥梁智能建造的有效途径。数字孪生将现实环境中桥梁的结构、状态和行为等映射到虚拟环境,为透彻理解和精准控制桥梁建造过程提供新手段。本文首先分析了桥梁及其环境高精度数字孪生与桥梁智能建造背景及发展趋势,然后提出了桥梁建造全过程数字孪生构建方法,探讨了空天地一体化监测数据关联融合、数字孪生场景智能构建与增强可视化、过程动态仿真与智能预测等关键技术,最后以复杂艰险山区大型桥梁建造为例开展案例应用分析,本文方法可望为复杂环境大型桥梁工程智能建造提供有效的理论指导和关键技术支撑。
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  PDF(249)

  摘要(351)

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• 微观人群数字孪生
• 李文航,龚建华,黄琳,马浩男

• 摘要：传统地理学/GIS对人群时空行为的研究集中在中宏观尺度，对微观时空行为的研究相对不足。针对这一问题，提出了微观人群数字孪生的概念及基础逻辑框架，从人群行为实验方法、基础行为/场景行为建模、典型应用及案例分析等方面总结了微观人群数字孪生的技术基础及其研究现状，并从地理学的视角，对基于系统论的人群实验思路和可信人群实验方法、以及利己-利他、个体-群体、确定-随机统一的人群行为建模方法、微观行为地理学和微观人地关系理论体系构建等未来研究进行探讨，希望推动地理学、GIS和虚拟地理环境对微观人群时空行为理论、方法和技术的研究。
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  PDF(323)

  摘要(200)

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• 面向虚拟地理环境构建的树木模型高保真三维重建方法
• 王伟玺,黄鸿盛,杜思齐,李晓明,谢林甫,汤圣君,洪林平,郭仁忠

• 摘要：树木是城市地物的重要组成部分，树木三维模型是实景三维建设、虚拟地理环境构建，以及数字孪生城市建设不可或缺的内容。 当前树木实景三维模型主要基于影像或者模型库的方式进行重建，前者表现为杂乱的三角网团簇，后者在几何表达和真实感方面与真实情况差距较大，这使得重建后的树木模型难以直接用于智慧城市的实际应用。因此，本文面向虚拟地理环境高逼真场景构建需求，提出一种基于高精度激光扫描点云数据的树木三维模型高保真仿生重建方法，可实现形态特征保持的树木三维模型自动化重建。首先提出基于骨架的树木模型参数化重构方法，通过广义圆柱体拟合实现树枝几何形状的抽取，并根据树木生长参数对树干、主要枝条、细小枝条模型以及树冠等要素进行分级提取；其次考虑树木不同部位精细化建模要求，提出泊松构网与参数拟合融合的树木几何模型精细化重建方法，进而基于边界约束条件实现树干与树枝模型的精准拼接与融合；最后采用顾及树木结构的纹理展开方法，对多层级树木枝干进行纹理自动映射贴图，实现高保真的树木模型三维重建。经实验验证，基于背包式或站点式获取的激光点云，本方法可生成形态特征高保真的精细化三维树木模型，模型整体几何误差优于10cm，树干模型误差优于3cm。且在相同数据条件下，与几种主流树木建模方法对比，本方法对树木三维形态和真实纹理的还原度程度最高。基于该研究成果，可进一步实现树木结构信息提取、三维绿量计算，并服务于实景三维中国、绿色低碳发展等国家战略，具有重要的实用价值。
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  PDF(446)

  摘要(458)

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• 神经辐射场应用于大规模实景三维场景可视化研究进展评述
• 赵强,佘江峰,万奇峰,贺丽霞,李思睿,吴双品

• 摘要：实景三维是重要的国家数字基础设施，其将地理信息从传统二维平面扩展到信息更丰富更全面的三维空间，数据以显式三维模型的形式存储表达，但经典的显式三维模型具有数据量大、可视化效果粗糙等问题，在一定程度上限制了其实际应用。神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）是一种基于神经隐式立体表达（Neural Implicit Volume Representing）进行可微渲染（Differentiable Rendering）以实现高质量视图合成的新方法，被Mildenhall等（2020）首次提出，以其逼真的视图合成效果与新颖的实现方式成为计算机视觉领域的热点研究方向。自提出以来，国内外爆发式涌现出大量有关神经辐射场的研究文献，其中有少量研究开始探索将其用于大规模实景三维场景可视化，主要聚集于可视化效果的生成方法。本文回顾了神经辐射场提出的背景，介绍了神经辐射场及其在大规模实景三维可视化方面的研究进展，分析了目前利用神经辐射场进行大规模实景三维场景可视化研究中被关注的无边界场景、锯齿效果、瞬态遮挡、光度一致性、场景重照明与可见性场等问题，指出了目前研究在多源数据融合、视觉效果优化、虚拟环境感知等方面面临的挑战，对未来值得进一步探索的方向提出了见解。
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  PDF(333)

  摘要(532)

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• 5米光学02星多光谱影像农田防护林信息提取
• 李毅夫,孙斌,高志海,王琫瑜,闫紫钰,苏文森,高婷,岳巍

• 摘要：5米光学02星的成功发射与运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据应用需求，为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力，研究以河北省张北县为研究区，基于5米光学02星多光谱数据，构建了光谱、植被指数和纹理特征集，并设计4种分类信息提取方案：(1)光谱特征，(2)光谱特征+植被指数，(3)光谱特征+纹理特征，( 4 )光谱特征+植被指数+纹理特征。采用随机森林算法进行特征选择和分类信息提取、验证，最后评价了5米光学02星农田防护林信息提取的应用潜力和效果。研究结果表明：(1)基于5米光学02星多光谱数据能够准确提取研究区农田防护林信息，在较好地反映研究区农田防护林的实际分布情况。其中，方案1农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8371、0.7760；方案2农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8440、07855；方案3于对农田防护林信息提取总体精度、Kappa系数分别达到0.8839、0.8403；方案4分类结果精度最高，其总体精度、Kappa系数分别为0.8908、0.8499。(2)使用多种特征变量可有效提高农田防护林信息提取精度，就不同特征对农田防护林信息提取的贡献程度而言，光谱特征>纹理特征>植被指数。(3)5米光学02星多光谱数据对农田防护林信息提取精度较高，结果可靠，能够较好地满足防护林监测业务的需求，在森林调查和监测主体业务中具有巨大的应用潜力。
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  PDF(166)

  摘要(103)

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• 5米光学02星高分辨率高灵敏度大幅宽热红外相机设计与实现（卫星专刊）
• 童卫明

• 摘要：2021年12月26日,5米光学02星在太原卫星发射中心成功发射,星上装载的主要载荷之一—热红外相机采用8000元长线阵长波红外探测器推扫成像,可以获取星下点地面像元分辨率优于16m、噪声等效温差小于0.1K@300K、幅宽大于115km的7.7μm~10.5μm谱段热红外影像。相比国内外在轨热红外遥感相机,该相机同时实现高分辨率、高灵敏度和大幅宽观测,能够实现空间和温度的高效率精细化探测,具有明显优势。文章介绍了该相机的组成、工作原理、相机关键技术及实现情况,给出地面测试与试验结果,并简要介绍在轨测试和应用情况。相机目前在轨稳定运行,性能优异,已获取大量高分辨率热红外影像,可为后续同类载荷研制提供参考。
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  PDF(455)

  摘要(256)

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• 基于虚拟地理环境的数字孪生流域防洪应用技术探讨
• 李毅,黄诗峰,臧文斌,高志国

• 摘要：防洪是数字孪生流域的重要应用领域,数字孪生流域防洪应用不仅需要对流域中的自然要素进行科学表达,同时也需要对人类的活动特征进行描述。虚拟地理环境将自然要素与人文要素进行耦合研究,侧重于构建沉浸式的实验和认知环境,可以为数字孪生流域防洪中的人地关系建模以及洪水场景表达与风险认知提供新视角和新方法。本文首先介绍数字孪生流域的概念、发展现状以及虚拟地理环境的特征,然后基于虚拟地理环境提出数字孪生流域防洪应用技术框架,阐述了数字化流域场景构建、数字流域状态同步、洪水时空过程建模与实验、人地关系建模、洪水场景表达与风险认知等关键技术,最后对数字孪生流域中的沉浸式VR/AR应用、公众参与防洪等未来的发展进行了展望。
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  PDF(74)

  摘要(178)

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• 面向虚拟地理环境构建的地理分析模型集成应用方法进展
• 乐松山,闾国年,温永宁,陈旻

• 摘要：地理分析模型作为求解地理问题、模拟地理环境、支撑决策分析的重要资源，在虚拟地理环境（或数字孪生地理环境）的构建中发挥着重要作用。集成多领域具备不同模拟能力的地理分析模型，能够更加全面的表达现实地理环境，支撑构建可视、可用、可分析、可交互的虚拟地理环境。针对地理分析模型的集成应用方法，本文系统性梳理了当前的研究进展，从地理分析模型的演进特征、支撑虚拟地理环境构建的途径、多模型的集成方法和地理信息服务的相关支撑技术等方面进行了综述。总结发现，通过多模型集成来解决复杂地理问题已经成为广泛认可的研究途径，自然-人文相结合、融合大数据与深度学习的集成建模也越来越受到关注。然而，现有模型集成方法仍然面临个案化的局限，在处理异构模型的兼容性方面难以形成持续可复用的集成成果，导致模型集成容易陷入到重复的技术改造工作中。借鉴信息服务领域的容器化理念，本文提出了“地理分析模型容器”的思路并进行了方法实现。通过设计柔性装配结构的信息交互通道和事件响应机制的功能计算通道，构建了能够持续积累和提升模型集成复用能力的容器，并基于此种模型容器来进行配置式的模型集成应用。
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  PDF(82)

  摘要(82)

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• 基于无人机平台的地表环境实时稠密点云生成与数字模型构建
• 胡博妮,陈霖,徐丙立,布树辉,韩鹏程,李坤,夏震宇,李霓,李科,曹雪峰,万刚

• 摘要：实时构建地表环境高逼真数字模型一直是遥感航测领域的研究热点，也是实现地理环境的虚拟映射并进而形成数字孪生地理环境的关键基础。针对当前地表环境三维数字模型构建中存在的速度慢、时效性低和大场景应用受限等问题，本文在综述现有国内外研究的基础上，结合团队研究基础，提出一个基于无人机平台的地表环境实时稠密点云生成与数字模型构建方法。研究通用实时定位与地图构建框架，打通了从数据获取到三维点云生成、数字模型重建、结果分析等技术链条，设计动态内存管理模块和联合GNSS优化的PI-SLAM，突破了在线获取数据与位姿解算、实时稠密点云生成、实时数字表面模型（DSM）和数字正射影像图（DOM）构建等关键技术。经实验验证，方法在稠密点云生成和数字模型构建精度与现有离线建模算法相当的同时，速度提升了30-50倍，达到在线采集数据并实时建模的程度。应用案例表明，本方法可应用于灾害预警救援、应急管理、作战模拟等高时效地形三维重建中，同时能够为数字孪生地理环境数字底座构建提供技术支撑。
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  PDF(120)

  摘要(107)

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• 基于改进GAN的手绘特征草图虚拟地形生成方法
• 张晓媛,陈斌

• 摘要：三维虚拟地形生成目前广泛应用于野外虚拟地理环境、数字孪生城市建设等，是实现地理元宇宙发展的重要组成部分。传统生成三维虚拟地形的方法存在生成地形真实度不够、重复地形块与网格伪影等问题。基于此，提出一种改进生成对抗网络的手绘特征草图虚拟地形生成方法。以条件生成对抗网络和pix2pix架构为参考，提出虚拟地形生成网络模型，通过改进生成器U-Net网络，增加随机噪声，替换损失函数，提高模型训练的效率及生成地形的真实性。同时，利用精度较高的黄土高原部分地区数字高程模型数据为样本，构建用于虚拟地形生成模型的地形特征数据集，提取真实地形特征开展虚拟地形生成网络训练。最后，完整构建从手绘特征草图到虚拟地形的模型推理流程。实验结果表明，利用黄土高原地形数据和改进后的虚拟地形生成模型，能够满足用户在输入手绘地形特征草图后获得符合地形特征描述、高真实感的虚拟地形，在三维地形建模与编辑方面具有良好的发展前景。
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  PDF(324)

  摘要(111)

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• 文旅元宇宙：概念、关键技术及应用场景
• 范占领,陈崇成

• 摘要：元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验，文旅产品具有重内容、重体验、重参与、重个性化的特点，这与元宇宙的发展高度契合。现阶段，文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段，对文旅元宇宙的概念、核心技术、应用场景还处于探索中。论文首先回顾了元宇宙的演化进程，并基于文旅行业特征，提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征。认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统，是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态，是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。它基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验，基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像，并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系，实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合。然后对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述。最后展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区（酒店）开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景，提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战，技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升，但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。
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  PDF(334)

  摘要(405)

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• 数字孪生人文地理环境
• 林珲,徐丙立,肖昕,陈宇婷

• 摘要：人文地理环境是人类活动与地理环境交互作用形成的综合环境，环境复杂且脆弱性高。引入数字孪生方法，构建依实驱虚、依虚控实、虚实协同演进的人文地理学问题研究新模式，对避免扰乱现实环境、深度探索复杂问题、优化现实地理问题调控方案等，具有重大的学科意义和应用价值。在综述国内外研究现状的基础上，提出数字孪生人文地理环境基本概念，详细阐述概念内涵，同时构建了数字孪生人文地理环境系统技术框架。指出数字孪生人文地理环境是由现实人文地理环境、虚拟人文地理环境以及二者之间的交互作用组成，通过对地理环境、人类活动、人地交互作用等的孪生构建与虚实交互，实现现实环境与虚拟环境之间的虚实协同、优势互补、共同演进。以数字孪生白鹿洞书院为典型案例，示范数字孪生人文地理环境构建方法、主要功能和结果形式。本文旨在抛砖引玉，借此引起对数字孪生与人文地理环境耦合研究的思考，共同推动人文地理学发展。
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  PDF(217)

  摘要(264)

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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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• 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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